推荐30个以上比较好的构建知识图谱github源码

这是 30 个比较好的构建知识图谱的 GitHub 源码项目：

1. OpenKE：基于 PyTorch 的开源知识图谱嵌入框架。
2. KG-BERT：基于 BERT 的预训练模型，用于知识图谱中的实体链接和关系抽取。
3. PyKEEN：一个通用的开源 Python 库，用于在知识图谱中进行实体和关系链接。
4. NELL：一个知识图谱学习系统，用于自动构建和扩展知识图谱。
5. WATSON：一个自然语言处理工具包，用于构建知识图谱和问答系统。
6. YAGO：一个高质量的知识图谱，涵盖了各种领域，包括人物、地点、事件和概念。
7. DBpedia：一个由 Wikipedia 数据提取出来的知识图谱，包括超过 3.9 亿实体和 81 亿关系。
8. Wikidata：一个由自由内容维基百科和其他自由内容项目提供数据的知识图谱。
9. Google Knowledge Graph：谷歌的知识图谱，用于为搜索结果提供上下文信息。
10. ConceptNet：一个由人类语言数据构建的开源知识图谱。
11. Freebase：一个由 Google 提供的开源知识图谱

相关问题

书籍推荐知识图谱问答系统源码

### 关于知识图谱问答系统的书籍推荐及源码

#### 一、书籍推荐

对于希望深入了解知识图谱及其在问答系统中的应用，以下是几本值得阅读的书籍：

1. **《构建知识图谱》**
这本书全面介绍了如何创建和维护大规模的知识库。书中不仅涵盖了理论基础，还提供了实际案例研究，特别是有关于问答系统的章节[^2]。

2. **《知识图谱原理与实践》**
此书深入探讨了知识表示方法论和技术栈的选择，并讨论了这些技术是如何应用于不同场景下的智能问答解决方案中去的[^1]。

3. **《Python机器学习实战指南》**
虽然这本书不是专门讲知识图谱的，但它包含了大量关于NLP技术和框架的内容，这对于理解和开发基于知识图谱的问答系统非常有帮助[^4]。

#### 二、开源项目与资源链接

为了进一步探索知识图谱问答系统的实现细节，下面列举了一些有价值的GitHub仓库和其他在线资源：

- **DeepDive**: 提供了一个强大的工具集用于从非结构化数据中提取实体并建立它们之间联系；该项目已被多个知名机构采用，在其基础上可以搭建自己的问答引擎。

- **Stanford NLP Group's CoreNLP**: 支持多种语言处理任务，包括命名实体识别(NER)，句法解析等，这些都是构建高效问答系统不可或缺的部分[^3]。

- **Apache Jena**: 是一个Java API集合，专为RDF存储管理和SPARQL查询而设计，非常适合用来操作复杂的关系型数据库——这正是知识图谱的核心所在。

from rdflib import Graph, URIRef, Literal
g = Graph()
# 加载本地或远程 RDF 文件
g.parse("example.rdf")

def query_knowledge_graph(question):
    """
    使用 SPARQL 查询知识图谱
    
    参数:
        question (str): 用户提出的自然语言问题
        
    返回:
        list: 符合条件的结果列表
    """
    # 将问题转换成 SPARQL 查询语句...
    
    result = g.query(sparql_query_string)
    return [row for row in result]

基于知识图谱的问答系统源码

### 基于知识图谱的问答系统 GitHub 开源项目

对于基于知识图谱的问答系统，在GitHub上存在活跃的开源项目，这些项目不仅提供了详细的文档和支持，还开放了完整的源码供研究和学习。其中一个较为活跃且具有代表性的项目名为`KGQA_HLM`[^1]。

此项目专注于构建领域特定的知识图谱，并利用该图谱实现高效的问答功能。通过访问该项目页面，可以获取其源码以及相关技术细节，这对于希望深入了解如何设计并实施此类系统的开发者来说是非常宝贵的资源。

#### 主要特性
- **领域知识图谱**：支持创建针对不同行业的专业知识网络结构。
- **自然语言处理(NLP)**：集成先进的NLP算法解析用户查询意图并与知识库匹配。
- **高效检索机制**：优化后的搜索引擎能够快速定位最相关的答案节点。

from kgqa_hlm import KnowledgeGraph, QuestionAnsweringSystem

# 初始化知识图谱对象
kg = KnowledgeGraph()

# 加载已有或自定义的数据集至图谱中
kg.load_data('path/to/dataset')

# 创建问答实例关联指定的知识图谱
qasystem = QuestionAnsweringSystem(knowledge_graph=kg)

# 执行具体问题求解过程
answer = qasystem.ask_question("What is the capital of France?")
print(f"The answer is {answer}")

上述代码片段展示了如何初始化一个简单的基于Python的语言环境下的知识图谱问答应用框架。实际部署时可能需要根据具体的业务需求调整参数配置和其他设置。