金融知识图谱自动化构建技术评测与实践

资源摘要信息:"本资源是大四毕业设计项目，主题为“基于本体的金融知识图谱自动化构建技术评测”，包含了完整的项目源码、文档说明、相关数据以及最终结果数据。项目基于Python开发，旨在利用规则和外部工具自动化抽取金融领域的实体，并将抽取得到的原始数据用于构建知识图谱。 项目介绍部分详细阐述了数据处理和模型训练的步骤。首先，通过定义的规则和外部工具从文本中抽取出金融相关的实体。接着，将这些原始数据分为两个等量部分，一半用于训练模型，另一半用于后续的测试。在训练数据上使用远程监督方法进行标注，即通过已有的知识图谱与文本数据的对齐，来自动标记出更多的训练样本。完成标注后的数据，按照4:1的比例进一步分割成训练集和验证集，用以训练模型，并对模型性能进行验证。 训练完成后，将使用该模型在测试集上进行预测，从而评估模型在实际应用中的表现。项目源码经过作者的严格测试，确保了功能的完整性和正确性，作者也提供了远程教学服务，以便用户在遇到问题时得到及时帮助。 本资源特别适合计算机相关专业的在校学生、教师和企业员工，无论是用于个人学习、课程设计还是项目演示，都有着较高的参考价值。尤其是对于对知识图谱和自然语言处理感兴趣的学生和专业人士，该项目提供了很好的实践平台。 此外，作者鼓励有基础的用户在现有代码基础上进行修改和扩展，以实现更多功能或用于个人的毕设、课程设计等。在使用本资源时，请务必遵守相关规定，不要将项目用于商业目的，并注意查看附带的README.md文件，获取更多详细信息和使用指导。 关于文件名称列表“ccks_kg-master”，这很可能是源代码仓库的名称，表明该项目已经以开源的形式托管在相应的代码托管平台上。用户可以访问该项目仓库，获取最新版本的代码及相关文档，还可以参与项目的开发和讨论。"