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使用Python構建紅樓夢人物知識圖譜

開發 人工智能
在當前大模型不斷發展的情況下,可以考慮將復雜的關系喂給大模型,讓大模型自動分析,給出我們想要的結論。

一、python環境準備

可詳細參考使用Python操作nNeo4j中python環境的搭建。

主要python庫如下:

Package                  Version
py2neo                   2021.2.4

二、數據準備

數據一共有4列,381行,命名為triples.csv:

圖片

  • source:實體起點。比如Alice指向Bob,Alice是起點,箭頭開始的位置。

圖片

  • target:實體起點。比如Alice指向Bob,Bob是終點,箭頭終止的實體。
  • relation:實體間的關系。實體A與實體B的關系,但是要注意,實體關系是有指向的。比如A是B的父親,A指向B;B是A的兒子,此時就是B指向A。
  • label:標簽。會將target列的實體打標簽,一個實體可以有多種標簽,可以類別一個人是有多重身份的。

數據解釋示例:

“賈代善”是“賈源”的son,“賈代善”的標簽是“子”;

“賈母”是“賈代善”的wife,“賈母”的標簽是“妻”;

三、代碼編寫

3.1 基礎庫的導入

import csv
from py2neo import Graph,Node,Relationship

csv庫用來讀取triples.csv文件;

py2neo用來連接neo4j圖數據庫。

3.2 連接neo4j數據庫

# 連接 Docker 內的 Neo4j
g = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "neo4j1234"))

此行代碼連接了neo4j圖數據庫,連接方式為bolt,由Neo4j圖形數據庫團隊創作,主要用于執行數據庫查詢。

當然,也可以通過http協議進行連接,連接代碼如下:

g = Graph("http://localhost:7474", auth=("neo4j", "neo4j1234"))

3.3 讀取數據文件

with open(r"C:\Users\admin\Desktop\triples.csv",'r',encoding='utf-8') as f:
    reader=csv.reader(f)
    # 遍歷每一行數據
    for item in reader:
        # 首行為表頭,不計入關系
        if reader.line_num==1:
            continue

讀取triples.csv文件,'r'表示read,讀取文件,'encoding'表示數據編碼為utf-8。

使用csv.reader形成基于文件的迭代器對象,簡單來說就是可以通過reader遍歷每一行數據。

for item in reader就是遍歷每一行數據。

由于數據有表頭,因此首行不計入實體關系的建立。

3.4 定義實體與關系

對于基礎語法,可參考:使用Python操作Neo4j

# 定義起始節點
start_node=Node("Person",name=item[0])
# 定義終止節點
end_node=Node("Person",name=item[1])
# 定義起始節點指向終止節點的關系
relation=Relationship(start_node,item[3],end_node)
# 添加起始節點、終止節點、兩者關系
g.merge(start_node,"Person","name")
g.merge(end_node,"Person","name")
g.merge(relation,"Person","name")

item表示某行數據,以首行數據為例:

item[0]表示賈代善,item[1]表示賈源,item[2]表示son,item[3]表示子。

圖片

start_node定義為起始實體,實體的標簽定義為Person,name定義為source列的數據;

end_node定義為終止實體,實體的標簽定義為Person,name定義為target列的數據;

relation定義為start_node與end_node的關系item[3]。

對于以下代碼,表示在標簽為 Person 的節點中,通過 name 屬性值匹配 start_node。

g.merge(start_node,"Person","name")

3.5 完整代碼如下

import csv
from py2neo import Graph,Node,Relationship


# 連接 Docker 內的 Neo4j
g = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "neo4j1234"))


with open(r"C:\Users\admin\Desktop\triples.csv",'r',encoding='utf-8') as f:
    reader=csv.reader(f)
    # 遍歷每一行數據
    for item in reader:
        # 首行為表頭,不計入關系
        if reader.line_num==1:
            continue
        # 定義起始節點
        start_node = Node("Person", name=item[0])
        end_node = Node("Person", name=item[1])
        # 定義起始節點指向終止節點的關系
        relation = Relationship(start_node, item[2], end_node)
        # 添加起始節點、終止節點、兩者關系
        g.merge(start_node, "Person", "name")
        g.merge(end_node, "Person", "name")
        g.merge(relation, "Person", "name")

四、圖數據庫查看

打開neo4j圖數據庫:http://localhost:7474/browser/

圖片

圖片

可以看到一共形成了388個實體,多種實體關系;

以賈寶玉實體為例,可以看到其復雜的人物關系。

圖片

五、圖數據庫擴展使用方向

在我們形成知識圖譜后,如何來應用呢?

在當前大模型不斷發展的情況下,可以考慮將復雜的關系喂給大模型,讓大模型自動分析,給出我們想要的結論。

責任編輯:龐桂玉 來源: Python伊甸園
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