基于python的知识图谱Web应用技术栈初步调研

结论：对于知识图谱应用的开发，可能会采用python+Django+VUE+Neo4j+Ubuntu操作系统+HanLP等技术。

1、python web开发技术栈

可以参考以下文章，尝试进行。可以先在IIS上部署后端项目，后期在移植到Ubuntu操作系统中。

1、 Django+Vue+Element UI前后端分离搭建以及部署流程
2、 Windows server iis部署Django详细操作
3、Ubuntu下使用Django搭建前后端分离的全栈项目
4、python中web应用与mysql数据库交互 以及 python连接neo4j数据库关于ubuntu下neo4j的安装与使用
5、python的word操作、可文字编辑的pdf操作、CAJ格式先转换为其他格式。注意，我们的目的是读取操作文字；图片格式的PDF文件，不是我们想要的。

2、python的自然语言处理工具

1、中文分词工具较多，选择原则在于免费开源、文档齐全、已经被商业公司使用的。暂时先推荐使用HanLP。
2、神经网络，考虑到可能需要大量数学计算，暂时可先尝试使用PyTorch

1、 中文分词工具比较 6大中文分词器测试（哈工大LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和jieba、FoolNLTK、HanLP）
2、 七个最流行的Python神经网络库
3、清华大学自然语言实验室出品的知识表示学习框架OpenKE-PyTorch版使用指南

3、知识图谱相关技术

基于三元组知识图谱的简易问答系统
ython gensim下使用Word2vec
[pydatalog实现规则推理]，访问Neo4j数据，进行推理。https://blog.csdn.net/blmoistawinde/category_7768344.html