NLP-Knowledge-Graph

一站式掌握NLP、知识图谱与大模型实战，快速搭建智能对话系统。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 367 🐛 待处理 4 👀 关注 59

访问官网 ↗ GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 1776

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

NLP-Knowledge-Graph 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型

开发团队lihanghang

官网地址https://kg.lihanghang.top

GitHubhttps://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议MIT

主要语言JavaScript

技术栈/模型agent,agentic-ai,bert,deep-learning,ernie,event-driven,kbqa,knowledge-graph,llm,machine-learning,ner,nlp,reflection,transformers

GitHub 星标★ 1776

上线时间2019-01-29 00:00:00

代码更新2026-11-03

仓库体积553.0 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数2

项目介绍

这是一个专注于自然语言处理、知识图谱、对话系统和大模型技术的研究与应用的开源项目。它旨在整合前沿AI技术，为开发者提供从理论到实践的完整参考。项目可能包含多种模型实现、算法示例、知识图谱构建工具以及对话系统框架，帮助用户快速理解和应用这些复杂技术。其核心价值在于降低技术门槛，通过代码和文档展示如何将学术研究转化为实际可用的系统，解决AI落地难的问题。项目处于成长阶段，社区活跃度中等，适合希望深入NLP和知识图谱领域的开发者学习与二次开发。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1776

技术标签

agent agentic-ai bert deep-learning event-driven

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Python 环境（项目语言为 Python，README 未指定版本）
本机可访问 GitHub，用于克隆仓库
可阅读 Markdown 的编辑器或浏览器

安装与启动步骤

1克隆项目仓库

把仓库下载到本地。README 未提供安装包或发布版本，克隆是获取全部文档与资源索引的主要方式。
```
git clone https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph.git
```
2进入项目目录

切换到克隆下来的目录，准备阅读其中的 Markdown 文档与资源列表。
```
cd NLP-Knowledge-Graph
```
3确认 Python 环境

项目开发语言为 Python，但 README 未给出依赖清单，先确认本机 Python 可用即可。
```
python --version
```
4按目录索引阅读

README 目录把内容分为研究总结列表、KG&QA 理论解析、对话系统技术、事理图谱等专题，按兴趣选择。
5查看外部资源

README 提供 NLP-Progress、paperswithcode、技术在线等外链，可用于补充论文与 SOTA 信息。