武松便道 水浒传

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武松便道
武松便道:“娘子,我从来吃不得寡酒,你再切些肉来与我过口。”张 得那妇人转身入去,却把这酒泼在僻暗处,只虚把舌头来咂,道:“好酒! 还是这个酒冲得人动!”那妇人那曾去切肉;只虚转一遭,便出来拍手叫道: “倒也!倒也!”那两个公人只见天旋地转,噤了口,望後扑地便倒。武松 也双眼紧闭,扑地仰倒在凳边。只听得笑道:“着了,由你奸似鬼,吃了老 娘的洗脚水!”便叫:“小二,小三,快出来!”只听得飞奔出两个蠢汉来。 听他先把两个公人先扛了进去,这妇人便来桌上提那包裹并公人的缠袋。想 是捏一捏,约莫里面已是金银,只听得他大笑道:“今日得这三个行货倒有 好两日馒头卖,又得这若干东西!”听得把包裹缠袋提入进去了,随听他出 来看这两个汉子扛抬武松,那里扛得动,直挺挺在地下,却似有千百斤重的。 只听得妇人喝道:“你这鸟男女只会吃饭吃酒,全没些用,直要老娘亲自动 手!这个鸟大汉却也会戏弄老娘!这等肥胖,好做黄牛肉卖。那两个瘦蛮子 只好做水牛肉卖。扛进去先开剥这厮用!”听他一头说,一头想是脱那绿纱 衫儿,解了红绢裙子,赤膊着,便来把武松轻轻提将起来。 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。根据提供的信息,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,从文本中提取人物关系(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**:从数据集中提取实体,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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