本文档介绍了 funNLP 仓库中的知识图谱资源，包括知识图谱构建、表示学习和领域特定应用的工具。知识图谱表示实体及其关系的结构化信息，是语义搜索、问答和智能信息系统的基础。本文档侧重于传统的知识图谱技术；关于大型语言模型在问答中的应用，请参阅 文档问答系统。
funNLP 仓库包含各种知识图谱资源，从通用知识库到专业领域知识图谱，以及用于构建、查询和应用开发的工具。
funNLP 仓库中的知识图谱生态系统
来源： README.md514-549
该仓库包含用于从非结构化文本和结构化数据源构建知识图谱的各种工具和框架。这些工具支持从文本处理到实体提取和关系识别的整个知识图谱流程。
实体和关系抽取是知识图谱构建的基础。该仓库中的一些工具专注于从文本中提取结构化信息
知识图谱构建流程
来源： README.md514-549
实体和关系抽取的主要工具
该仓库包含用于构建和管理知识图谱的几个框架
| 框架 | 描述 | 主要功能 |
|---|---|---|
| Zincbase | 知识图谱构建工具包 | 构建和查询知识图谱 |
| TextGrapher | 文档图生成 | 自动将文档转换为图格式 |
| dstlr | 从非结构化文本构建 KG 的平台 | 用于大规模文本处理的可扩展架构 |
| AbstractKnowledgeGraph | 抽象知识图谱框架 | 支持名词实体、状态描述和事件动作 |
来源： README.md520-536
该仓库包含用于各种专业领域的知识图谱及相关工具
医学领域知识图谱是临床决策支持系统、医学问答和医疗信息检索的基础。
医学知识图谱生态系统
来源： README.md521-547
值得关注的医学知识图谱资源
该仓库包含各种其他领域的知识图谱
| 领域 | 资源 | 描述 |
|---|---|---|
| 人物关系 | PersonRelationKnowledgeGraph | 中文人物关系知识图谱 |
| 电子商务 | ProductKnowledgeGraph | 京东商品知识图谱 |
| 军事 | QAonMilitaryKG | 具有问答功能的军事领域知识图谱 |
| 金融 | Stock-Knowledge-Graph | 股票知识图谱/知识库 |
| 娱乐 | ONEPIECE-KG | 动漫“海贼王”的知识图谱 |
| 因果关系 | CausalityEventExtraction | 因果关系图谱抽取工具 |
来源： README.md522-548
知识图谱表示学习涉及将实体和关系转换到连续向量空间，同时保留图的结构信息。
该仓库包含几个用于知识图谱表示学习的库
知识图谱表示学习框架
来源： README.md523-550
主要库
基于知识图谱的问答系统利用结构化知识来回答自然语言问题。
知识图谱问答架构
来源： README.md527-541
主要问答系统
知识图谱支持了仓库中的各种其他应用
| 应用程序 | 描述 | 工具/资源 |
|---|---|---|
| 文档分析 | 文档图的自动生成 | TextGrapher |
| 实体链接 | 将文本提及与知识库中的实体连接起来 | BLINK |
| 信息抽取 | 从文本中提取结构化信息 | EventTriplesExtraction |
| 语义搜索 | 基于概念的信息检索 | 各种 KG 应用 |
来源： README.md520-530
该仓库包含许多知识图谱数据集
学习知识图谱的资源
来源： README.md524-540
funNLP 仓库中的知识图谱涵盖了广泛的领域、工具和应用。它们提供了结构化的知识表示，为各种 NLP 任务提供了支持，从实体提取到复杂的问答系统。资源包括通用知识库和领域特定知识图谱，以及用于其构建、表示和应用的工具。