国外近十年深度学习的研究现状与发展趋势——基于引文分析及共词矩阵的知识图谱分析.pdf

基于PyTorch的知识图谱表示，实现了TransE、TransH、TransR、TransD四种算法

复旦大学博士论文，系统而全面地介绍了基于知识图谱的智能问答相关关键技术

这是2018年CCKS会议上的关系抽取的综述性tutorial，对学习知识图谱意义重大

Format of the dataset raw.kb: the raw kb data from NELL system kb_env_rl.txt: we add inverse triples of all triples in raw.kb, this file is used as the KG for reasoning entity2vec.bern/relation2vec.bern: transE embeddings to represent out RL states, can be trained using TransX implementations by thunlp tasks/: each task is a particular reasoning relation tasks/${relation}/*.vec: trained TransH Embeddings tasks/${relation}/*.vec_D: trained TransD Embeddings tasks/${relation}/*.bern: trained TransR Embedding trained tasks/${relation}/*.unif: trained TransE Embeddings tasks/${relation}/transX: triples used to train the KB embeddings tasks/${relation}/train.pairs: train triples in the PRA format tasks/${relation}/test.pairs: test triples in the PRA format tasks/${relation}/path_to_use.txt: reasoning paths found the RL agent tasks/${relation}/path_stats.txt: path frequency of randomised BFS

小象知识图谱的课程以及源码。 知识图谱课程以及源码。

2019最新版中国科学院大学知识图谱课程课件全集（中科院自动化所赵军老师授课） 感兴趣的同学，可以看看

阿里巴巴的知识图谱,总结很经典,大家可以看下.可以给好评

基于知识图谱的自动问答系统,有代码,和说明文档,大家可以看看.很很好的知识图谱的入门案例代码

利用知识图谱技术将各种 医疗信息系统中琐碎 、零散的知识相互连接 ，以支持综合性知识检索以及 问 答、辅助决策支持等智 能医疗应用。