武松伸手下凳子边提 水浒传

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武松伸手下凳子边提
武松伸手下凳子边提了淫妇的头,也钻出窗子外,涌身望下只一跳, 跳在当街上;先抢了那口刀在手里,看这西门庆已跌得半死,直挺挺在地下, 只把眼来动。武松按住,只一刀,割下西门庆的头来;把两颗头相结在一处, ----------------------- Page 163-----------------------提在手里;把着那口刀,一直奔回紫石街来;叫土兵开了门,将两颗人头供 养在灵前;把那碗冷酒浇奠了,有洒泪道:“哥哥灵魂不远,早升天界!兄 弟与你报仇,杀了奸夫和淫妇,今日就行烧化。”便叫土兵楼上请高邻下来, 把那婆子押在前面。 水浒传
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### 构建《水浒传》知识图谱的方案 构建《水浒传》相关的知识图谱需要从数据准备、数据处理到知识表示等多个阶段进行规划。以下是对构建过程的专业解析。 #### 数据准备 为了构建《水浒传》的知识图谱,首先需要一个包含实体和关系的数据集。根据供的信息,可以使用结构化的三元组数据集 `triples.csv`[^2]。该数据集已经以 `<实体1, 关系, 实体2>` 或 `<实体, 属性, 属性值>` 的形式组织,可以直接用于知识图谱的构建。 如果无法获取此数据集,还可以通过爬取与《水浒传》相关的内容(如小说文本或百科全书条目),将非结构化数据转化为三元组形式。例如,从文本中取人物关系(如结拜兄弟、敌对关系等)和属性信息(如人物出身、绰号等)。 #### 数据处理 在构建知识图谱时,数据处理是关键步骤之一。具体包括: - **实体识别**:从数据集中取实体,例如《水浒传》中的主要人物(如宋江、武松等)。 - **关系抽取**:确定实体之间的关系,例如 `(宋江, 结拜, 武松)` 表示宋江与武松是结拜兄弟的关系[^1]。 - **属性定义**:为每个实体定义属性及其对应的值,例如 `(宋江, 绰号, 及时雨)`。 #### 知识表示 知识图谱的形式化定义为 \( G = \{E, R, F\} \),其中 \( E \) 是实体集合,\( R \) 是关系集合,\( F \) 是事实集合。事实通常表示为三元组 \( (h, r, t) \in F \),其中 \( h \) 和 \( t \) 分别是头实体和尾实体,\( r \) 是它们之间的关系[^1]。 在实际实现中,可以使用 Neo4j 等图数据库来存储和查询知识图谱。例如,创建两个节点并定义它们之间的关系: ```python from py2neo import Graph, Node, Relationship # 创建图数据库实例 g = Graph() # 创建节点 test_node_1 = Node("Person", name="宋江") test_node_2 = Node("Person", name="武松") # 创建关系 cp = Relationship(test_node_1, 'friend', test_node_2) # 将关系应用到图结构中 g.merge(cp, "Person", "name") ``` 上述代码片段展示了如何在 Neo4j 中创建两个节点(宋江和武松)以及它们之间的“friend”关系[^3]。 #### 查询与应用 构建完成后的知识图谱可以通过 Cypher 查询语言进行查询。例如,查询所有与宋江有“friend”关系的人物: ```cypher MATCH (a:Person {name: '宋江'})-[r:friend]->(b) RETURN b.name ``` ###
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