史上最大规模：这有一份1.4亿的中文开源知识图谱
知识图谱是人工智能新时代的产物，简单地说知识图谱就是通过关联关系将知识组成网状的结构，然后我们的人工智能可以通过这个图谱来认识其代表的这一个现实事件，这个事件可以是现实，也可以是虚构的。
近日，一直致力于知识图谱研究的 OwnThink 平台在 Github 上开源了史上最大规模 1.4 亿中文知识图谱，其中数据是以（实体、属性、值），（实体、关系、实体）混合的形式组织，数据格式采用 csv 格式。
到目前为止，OwnThink 项目开放了对话机器人、知识图谱、语义理解、自然语言处理工具。知识图谱融合了两千五百多万的实体，拥有亿级别的实体属性关系，机器人采用了基于知识图谱的语义感知与理解，致力于最强认知大脑。自然语言处理工具包的功能有：中文分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、文本摘要、新词发现、情感分析等。
Github 地址：https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData (复制到浏览器打开）
ownthink 网站地址：https://www.ownthink.com/(复制到浏览器打开）
那么 OwnThink 知识图谱的具体演示是怎样的呢？
本次 ownthink 开源的中文知识图谱，数据是以（实体、属性、值），（实体、关系、实体）混合的形式组织，数据格式采用 csv 格式。
知识图谱演示
在 OwnThink 平台首页上滚动着各种关键词，用户也可输入自己想要查询的知识，然后就可以得出相应的知识图谱。
用户输入关键词即可得出相应的知识图谱
我们以「姚明」为关键词搜索相应的知识图谱，可以得到出生日期、队友路易斯·斯科拉、毕业院校等相关信息。
然后，我们点击上图中姚明的各个标签，则又会出现这些标签的知识图谱，如点击路易斯·斯科拉，又会得到他的相关信息：
如此循环，点击上图中路易斯·斯科拉的各个标签，则又会出现这些标签的相关信息，这里就不一一展示了。
对话机器人
OwnThink 知识图谱还可以应用于机器人问答系统、知识推荐等等。下图为知识图谱在机器人上的应用。
基于知识图谱的对话机器人系统。
数据下载方式：
百度网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1LZjs9Dsta0yD9NH-1y0sAw (复制到浏览器打开）
提取码: 3hpp
注：解压密码是 https://www.ownthink.com/
首页地址：https://www.ownthink.com/
使用与安装
按照上面的下载地址，拿到文件并解压后查看知识图谱规模：
查看知识图谱数据：
使用 python 进行读取测试：
运行以上脚本输出结果：
—文章来源于公众号：机器之心（almosthuman2014）
