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。

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。

开源 free 开源模型

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 1769

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队lihanghang

所属国家

官网地址

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

定价模式free

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

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

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★ 1769

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2019-01-29 00:00:00

最近更新2026-09-21 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数1

使用教程

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。

如何确认成功

本地出现 NLP-Knowledge-Graph 目录，能打开 README.md 并看到“Deep learning for Knowledge-Graph”标题即成功。

常见问题

Q：这个项目需要 pip install 吗？

A：README 未提供任何安装命令或依赖清单，项目以论文解析和资源索引为主，克隆后直接阅读即可，无需安装依赖。

Q：克隆速度慢或失败怎么办？

A：README 未提供镜像地址，可在 GitHub 页面直接下载 ZIP 压缩包解压使用，或换网络通畅的环境重试 git clone。

Q：想参与贡献怎么联系作者？

A：README 开头说明有需要为项目贡献的小伙伴可联系作者，Contact 章节列出了联系方式，按其中方式沟通即可。

Q：有配套代码或数据集吗？

A：README 主要列出研究总结、主流开源问答与对话系统列表、语义平台、图存储与可视化工具等第三方资源，需按链接前往对应项目查看。

注意事项

README 内容为研究总结与资源索引，不是可直接运行的应用，不要按常规软件方式安装依赖或找启动命令。
部分章节明确标注“仅供交流学习”，引用或二次使用时注意相应授权与合规要求。
项目外链较多，访问第三方站点时注意区分官方文档与个人总结内容。

核心亮点

覆盖NLP、知识图谱、对话系统和大模型多个热点方向，内容全面
提供从理论到代码的完整示例，便于快速上手和二次开发
项目持续更新，紧跟大模型技术趋势，具有较强时效性

不足之处

文档和社区生态尚待完善，新手可能遇到入门障碍
技术栈和依赖较为复杂，环境配置成本较高

适用场景

学术研究者快速验证NLP和知识图谱算法
企业开发者构建智能客服或问答系统原型
技术爱好者系统学习大模型应用开发

替代项目

HanLP、FudanNLP、OpenKE

项目介绍

NLP-Knowledge-Graph 是搜索知识领域的开源项目，由 lihanghang 开发，2019 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,769）位列前 30%，在搜索知识分类中处于中上游。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-21。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：学术研究者快速验证NLP和知识图谱算法。同类可对比的替代方案包括 HanLP、FudanNLP、OpenKE。

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