lic2019-competition

用知识图谱驱动聊天机器人,主动找话题不冷场

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 对话助手 🍴 复刻 29 🐛 待处理 2 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 114
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源竞赛项目,代码仓库公开,可自行部署使用,无收费信息。

项目预览

lic2019-competition 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队zhpmatrix
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源竞赛项目,代码仓库公开,可自行部署使用,无收费信息。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型chatbot,dialogue-systems,knowledge-graph,lic2019
GitHub 星标★ 114
上线时间2019-02-27 00:00:00
代码更新2019-05-24
仓库体积38 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

这是一个2019年语言与智能技术竞赛(LIC 2019)的参赛项目,聚焦于基于知识图谱的主动聊天任务。它解决了传统闲聊机器人缺乏知识支撑、无法主动引导对话的问题。核心能力包括:利用知识图谱增强对话的实体关联和逻辑性,实现话题的主动切换与引导,并提供完整的训练、推理和评估流程。项目采用Python实现,整合了对话系统与知识图谱技术,是研究知识驱动型对话的实用参考。

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 ★ 114

技术标签

核心亮点

  • 知识图谱增强对话,回答更准确有逻辑
  • 实现主动引导对话,而非被动回应
  • 提供完整竞赛方案,含训练和推理代码

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 基于2019年竞赛,技术栈可能较旧

适用场景

  • 研究知识图谱在对话系统中的应用
  • 构建主动式闲聊机器人
  • 参加对话系统竞赛或课程设计

替代项目

DeepPavlov、Rasa、ParlAI

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