该仓库目的是收集、整理基于知识图谱的中文问答系统的相关研究工作,实现一个基于知识图谱的中文问答系统
KgCLUE是一个大规模中文开源知识图谱问答项目,提供了评测榜。
该文件夹下的子文件夹以实验模型的名称命名,对应的README文件介绍了每一个实验模型以及评测分数
该文件夹下的子文件夹都是以模型名称命名,目前包括:
该文件夹下的子文件夹都是以QA数据集名称命名,目前包括:
该文件夹下的子文件是以知识图谱的名称命名,目前包括:
链接 | 说明 | 备注 |
---|---|---|
https://github.com/uma-pi1/kge/ | 专门用于KGE的仓库,实现了诸多KGE模型 | 代码看的有点懵 |
https://github.com/Sujit-O/pykg2vec | 另一个专门用于KGE的仓库,实现了诸多KGE模型 | 目前还不清楚和上个kge仓库哪个好用 |
https://github.com/facebookresearch/PyTorch-BigGraph | 专门针对超大规模知识图谱嵌入、存储以及应用的仓库 | |
https://github.com/facebookresearch/kbc | BigGraph中的一个子模块,专门实现了ComplEx模型 | 代码量简洁,很方便的实现ComplEx模型在FB15k和其他数据集的实验 |
链接 | 说明 | 备注 |
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https://github.com/malllabiisc/EmbedKGQA/ | ACL2020论文EmbedKGQA的源码 | |
https://github.com/shijx12/TransferNet | EMNLP2021论文TransferNet的源码 |
链接 | 说明 | 备注 |
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https://github.com/BDBC-KG-NLP/QA-Survey | 北航某个团队的项目,对问答系统的总结,包括各种任务问答(文本、图谱等)。 | 总结的相当全面,包括学术界和工业界 |
https://github.com/liuhuanyong/QAonMilitaryKG | 360某个NLP专家的代码,军事领域知识图谱问答系统。 | 这个专家的GitHub仓库很多都是关于知识图谱的 |
https://github.com/BshoterJ/awesome-kgqa | 该仓库主要记录了关于KGQA的一些资源,包括论文、比赛等 |
这四个是比较大的开放域知识图谱,此外还有一些垂类领域如军事、医学、法律等领域的知识图谱,这里不再介绍。
尽量按照所列顺序阅读