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来自专栏机器学习原理
sparql语句进行查询
image.png 3、程序进行查询安装SPARQLWrapper from SPARQLWrapper import SPARQLWrapper, JSON import json sparql = SPARQLWrapper("http://dbpedia.org/sparql") sparql.setQuery(""" PREFIX rdfs: <http://www.w3.org
2.7K30发布于 2019-05-07
来自专栏谓之小一
电影知识图谱问答（四）| 问句理解及答案推理
# -*- coding:utf-8 -*- """ jena fuseki查询 """ from collections import OrderedDict from SPARQLWrapper import SPARQLWrapper, JSON class SparqlQuery: """ SPARQL 查询 """ def __init__(self query'): """ 初始化链接 :param endpoint_url: """ self.sparql_conn = SPARQLWrapper
4K22发布于 2019-08-14
来自专栏图灵技术域
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。
2.6K40发布于 2021-05-21
来自专栏NLP/KG
从零开始构建一个电影知识图谱，实现KBQA智能问答[上篇]：本体建模、RDF、D2RQ、SPARQL endpoint与两种交互方式详细教学
这里介绍一个 Python 第三方库：SPARQLWrapper。如其名，这是一个 Python 下的包装器，可以让我们十分方便地和 endpoint 进行交互。下面是通过 SPARQLWrapper，向 D2RQ endpoint 发送查询 “巩俐参演的评分大于 7 的电影有哪些”，得到结果的代码。 from SPARQLWrapper import SPARQLWrapper, JSON sparql = SPARQLWrapper("http://localhost:2020/sparql")
1.8K11编辑于 2023-07-11
如何使用知识图谱和向量数据库实现 Graph RAG -分步教程（上篇）
fromSPARQLWrapperimportSPARQLWrapper, JSON def get_concept_triples_for_term(term): sparql =SPARQLWrapper triples.add(term) return list(triples)# 转为列表便于处理 def get_narrower_concepts_for_term(term): sparql =SPARQLWrapper
50110编辑于 2026-03-13
来自专栏NLP/KG
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
在 Python 中用 SPARQLWrapper 向 Fuseki server 发送查询请求: PREFIX : <http://www.kgdemo.com#> PREFIX rdf: <http
1.2K21编辑于 2023-07-11

sparql语句进行查询

电影知识图谱问答（四）| 问句理解及答案推理

基于知识图谱的问答系统Demo

从零开始构建一个电影知识图谱，实现KBQA智能问答[上篇]：本体建模、RDF、D2RQ、SPARQL endpoint与两种交互方式详细教学

如何使用知识图谱和向量数据库实现 Graph RAG -分步教程（上篇）

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

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