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    电影知识图谱问答(三)|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索

    Apache Jena提供TDB、Rule Reasoner、Fuseki组件,其中TDB是Jena用于存储RDF类型数据的组件,属于存储层面的技术;Rule Reasoner可进行简单规则推理,支持用户进行自定义推理规则...Apache Jena知识存储 选择好存储方法(Apache Jena)之后,便需要了解如何进行知识存储和知识检索,具体流程包括将RDF类型数据转换成TDB类型数据、配置及启动Apache Fuseki...、利用SPARQL从Apache Jena中进行知识检索。...2.1 RDF2TDB Apache Jena需要tdb类型的数据,所以需要将已得到的RDF类型数据转换成tdb类型数据,转换方法可通过Apache Jena提供的工具进行实现。...接下来下载Apache Jena,下载完成之后进入到apache-jena-3.12.0/bin目录,利用下列命令将RDF类型数据转换成TDB类型数据,其中/GitHub/DouBan-KGQA/data

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    基于本体体系的知识图谱构建

    :对于本体文件的接口框架,用于构建系统后端 TDB:Jena内置的用于存储RDF的组件 Jena提供了RDFS、OWL和通用规则推理机(http://jena.apache.org/download/index.cgi...可以大幅度地提高本体信息的检索速度 Fuseki:Jena提供的SPARQL服务器,也就是SPARQL endpoint(http://central.maven.org/maven2/org/apache.../jena/apache-jena-fuseki/3.8.0/) 后台搭建 基于java的后台框架Springboot,SSM等 利用Jena进行本体数据处理,采用SPARQL作为检索语言 前端 基于Html...电影知识图谱问答系统项目总结 https://blog.csdn.net/weixin_40871455/article/details/87994324 Related Posts Apache Jena...Fuseki使用Apache Jena Fuseki是一个SPARQL服务,其可以作为操作系统服务、Java网络应用… 知识图谱学习资料汇总知识图谱最开始是Google为了优化搜索引擎提出来的,推出之后引起了业界轰动

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    基于知识图谱的问答系统Demo

    实现依赖 Python 3.6+ Apache Jena Fuseki SPARQLWrapper refo jiaba 实例数据 此知识图谱的主题为COVID-2019的知识查询。...数据存储:采用Apache Jena Fuseki,Apache Jena Fuseki是一个SPARQL服务,支持多种操作系统。可以存储RDF数据,并通过SPARQL查询语句查询数据库中的关系。...这里将上面给出的RDF数据导入至Jena中。 规则编写:Python编写数据库查询语句与规则。规则采用refo,可以直接从Python中下载该包,这一步是自然语言转为结构化的规则的关键。...数据查询:通过refo生成的SPARQL查询语句传递到Jena中便可以查到相关的实体关系了,最终反馈给用户。 需要注意的是此代码实现仓促,编写的规则内容较少,没有对输出进行规范表示。...代码 https://github.com/xyjigsaw/COVID19-KBQA-DEMO 项目中包含了数据和代码,数据需要自己导入到Jena中。为了简便系统,这里没有给出前端代码。 ?

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    从零开始构建一个电影知识图谱,实现KBQA智能问答下篇:Apache jena SPARQL endpoint及推理、KBQA问答Demo超详细教学

    从零开始构建一个电影知识图谱,实现KBQA智能问答下篇:Apache jena SPARQL endpoint及推理、KBQA问答Demo超详细教学 效果展示: 图片 图片 1.Apache jena...1.1.Apache Jena 简介 ---------------- Apache Jena(后文简称 Jena),是一个开源的 Java 语义网框架(open source Semantic Web...Jena 提供了 RDFS、OWL 和通用规则推理机。其实 Jena 的 RDFS 和 OWL 推理机也是通过 Jena 自身的通用规则推理机实现的。...和 apache-jena-fuseki)。...我们是用 Jena 提供的命令行工具来完成上述操作。实际上,jena 提供了所有工具的 API 接口,读者可以用 Java 编写程序,进行开发。

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    电影知识图谱问答(四)| 问句理解及答案推理

    上篇文章《电影知识图谱问答(三)|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中讲到如何将处理后的RDF数据存储至Apache Jena数据库之中、如何利用SPARQL语句从Apache Jena...---- 上篇文章讲到利用SPARQL语句能够从Apache Jena数据库之中检索得到问题答案,那么如果想要构建电影知识图谱问答系统,亟需解决的问题就是如何将自然语言问句转换成SPARQL查询语句。...答案推理 2.1基于规则的答案推理 获取问句的实体和目标属性之后,便可根据规则模版将传统自然语言问句转换得到SPARQL查询语句,进而从Apache Jena数据库之中推理得到问题答案。...将问句转换成SPARQL查询语句之后,便可从Apache Jena之中检索得到问句答案,查询代码如下所示。...另外,为提高推理的准确率,还可以对《电影知识图谱问答(三)|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中所介绍的自定义推理规则进行补充。

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    领域知识图谱-中式菜谱知识图谱:实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统(KBQA)

    :包含三元组数据aifoodtime_ntriples.nt /external_dict:包含所有菜品和原料的实体列表entities_list.txt query_main.py:KBQA主函数 jena_sparql_endpoint.py...:启动jena_sparql服务 question2sparql.py:自然语言问题到SPARQL查询的转换 question_temp.py:自然语言到SPARQL的问题模板 vizdata2entities.py...使用本系统需要预装软件: Apache Jena Fuseki:Jena Fuseki是一个SPARQL服务,通过HTTP提供使用SPARQL协议的REST式SPARQLHTTP更新,SPARQL查询和...在apache-jena-fuseki的目标文件夹下用命令行输入命令java -jar fuseki-server.jar,启动Fuseki服务。...系统的流程为:解析输入的自然语言问句生成 SPARQL 查询,进一步请求后台基于 TDB 知识库的 Apache Jena Fuseki 服务, 得到答案。

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