11、自然语言处理中的图学习、知识图谱与语义分析

自然语言处理中的图学习、知识图谱与语义分析

一、图学习在自然语言处理中的应用

1.1 聚类与社区检测算法

聚类和社区检测算法过去常采用通用的表格数据方法，如 k - means。这些算法能够捕捉功能和结构角色，还能基于嵌入相似度构建 KNN 图。

1.2 嵌入的作用

嵌入能够使图算法库更强大。节点分类/半监督学习可用于预测缺失的节点属性和链接预测，可通过相似度度量（启发式方法）或机器学习管道实现。嵌入可应用于处理复杂的高维数据，如气候分析。

1.3 Neo4j 实验室实现案例

Neo4j 实现了两个原型：DeepWalk 和 DeepGL。
- DeepGL 更类似于“手工制作”的嵌入。
- 使用图算法生成特征。
- 实现值在边缘的扩散和降维。

不过，Python 虽易于用于实验，但在大规模应用时性能不佳。

二、基于图和机器学习算法的大规模文本文档摘要

2.1 引言

互联网上信息的大量增长导致文本信息过载。自然语言处理（NLP）结合图数据方法以及机器学习（ML）方法可有效解决大文档摘要问题。主要思路是将文档（如 PDF、Word 文档等）转换为图数据，通过算法从图形信息中提取含义，系统会不断改进训练以提高摘要准确性。Python 库可用于读取数据，并将其转换为 Neo4j 图数据库或 MongoDB 文本文档。

2.2 标准图基文本摘要方法

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