常识图谱可以用python构建吗 (常识图谱可以复制吗)

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• 常识图谱可以用python构建吗？
• 什么是常识图谱
• 什么是语义词,语义词与常识图谱的相关是什么;人工默认

常识图谱可以用python构建吗？

常识图谱可以用python构建吗？

答案当然是可以的！！！

那么如何经常使用python构建

什么是常识图谱

从Google搜查，到聊天机器人、金融风控、物联网场景、默认医疗、自顺应教育、介绍系统，无一不跟常识图谱相关。

它在技术畛域的热度也在逐年回升。

互联网的终极外形是万物的互联，而搜查的终极指标是对万物的间接搜查。

传统搜查引擎依托网页之间的超链接成功网页的搜查，而语义搜查是间接对事物启动搜查，如人物、机构、地点等。

这些事物或许来自文本、图片、视频、音频、IoT设施等各种消息资源。

而常识图谱和语义技术提供了对于这些事物的分类、属性和相关的形容，使得搜查引擎可以间接对事物启动索引和搜查。

常识图谱是由Google公司在2012年提进去的一个新的概念。

从学术的角度，咱们可以对常识图谱给一个这样的定义：“常识图谱实质上是语义网络（Semantic Network）的常识库”。

但这有点形象，所以换个角度，从实践运行的角度登程其实可以便捷地把常识图谱了解成多相关图（Multi-relational Graph）。

那什么叫多相关图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。

图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图理论只蕴含一种类型的节点和边。

但同样，多相关图普通蕴含多种类型的节点和多种类型的边。

本名目应用pandas将excel中数据抽取，以三元组方式加载到neo4j数据库中构建相关常识图谱。

运转环境

基于Neo4j能够很容易构建常识图谱，除了用neo4j自带的cypher，也支持Python包py2neo创立节点和相关从而构建常识图谱。

本名目是基于发票消息，将发票数据中结构化数据形象成三元组，区分创立节点和相关从而构建成常识图谱。

详细包依赖可以参考文件

neo4j-driver==1.6.2numpy==1.15.3pandas==0.23.4parso==0.3.1pickleshare==0.7.5pluggy==0.8.0prompt-toolkit==1.0.15py==1.7.0py2neo==3Pygments==2.2.0pytest==3.9.3python-dateutil==2.7.5wcwidth==0.1.7wincertstore==0.2xlrd==1.1.0

将所需依赖装置到pyton中：pip install -r

Pandas抽取excel数据

python中pandas十分实用于数据剖析与解决，可以将excel文件转换成dataframe格局，这种格局相似于Spark中的Dataframe结构，可以用类sql的方式对数据启动解决。Excel数据结构如下

经过函数data_extraction和函数relation_extrantion区分抽取构建常识图谱所须要的节点数据以及咨询数据，构建三元组。数据提取关键驳回pandas将excel数据转换成dataframe类型invoice_

建设常识图谱所需节点和相关数据

详细代码请移步到GitHub高低载

详细内容请到github下载，名目名neo4j-python-pandas-py2neo-v3

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什么是常识图谱

常识图谱是一种语义网络，它经过关联不同实体与概念，构成渺小的常识网络。

接上去详细解释常识图谱的概念和运行：

首先，常识图谱是一个组织化的常识示意方法。

它经过将各种消息以实体和概念的方式启动示意，并应用链接的方式构建起它们之间的相关。

实体可以是人、地点、事物等，而概念则是对这些实体的形象形容。

这样，少量的消息被结构化地存储在一个网络中，构成常识图谱。

其次，常识图谱的构建基于图的数据结构。

它由节点和边组成，节点示意实体或概念，而边则示意这些实体或概念之间的相关。

这种结构准许常识图谱以一种直观、易懂的方式展现复杂的常识咨询。

再者，常识图谱被宽泛运行于多个畛域。

在搜查引擎中，它可以协助提供更精准、默认的搜查结果；在介绍系统中，它可以依据用户的兴味和需求提供共性化的介绍；在默认问答系统中，它可以协助回答更复杂的疑问；此外，在语义了解、人造言语解决、数据开掘等畛域也有宽泛的运行。

最后，常识图谱的构建触及到少量的数据采集、荡涤、整合和推理上班。

随着人工默认技术的开展，常识图谱的构建和运行也越来越成熟，成为现代消息解决和常识治理的关键工具。

综上所述，常识图谱是一个组织化的语义网络，它经过关联不同实体与概念构成渺小的常识网络，被宽泛运行于多个畛域并促成了现代消息解决和常识治理的开展。

什么是语义词,语义词与常识图谱的相关是什么;人工默认

近年来，人工默认技术（AI）不时是各行各业的探讨焦点，与物联网、散布式数据库、5G、人造言语解决等等热词一起涌如今时代的浪潮前沿。

但是，当各行各业关注于这些时代热词，探求研发新的AI场景时，却经常漠视了最成熟也很关键的AI技术——常识图谱。

或许你说不出常识图谱的详细定义，但其实处于消息时代的咱们早已离不开它。

当你关上网络，搜查某个字怎样念，或许往年高考的高校录取分数线，其结果的联想就来自于常识图谱的构建；当你关上淘宝或许今天头条，其中依照你的兴味喜好定制的共性化介绍内容，面前也是常识图谱在施展作用……而如今，互联网巨头们从新意识到在数据之上的常识的关键，纷繁在常识图谱上暗暗较劲。