知识图谱api用例

最新推荐文章于 2025-06-26 09:10:23 发布

yukiakari

最新推荐文章于 2025-06-26 09:10:23 发布

阅读量2.9k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：知识图谱

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37857747/article/details/81100574

本文探讨如何利用知识图谱API构建问答Demo，以CN-Dbpedia为例，介绍三种功能：属性查询、实体解析和歧义解决。通过示例解释了当遇到实体歧义时，如何通过多次查询和实体转换找到正确答案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

想要做一个简单的基于已开源的通用型知识图谱的问答demo，所以看了一下比较流行的几个api的用法，基本上有以下三种功能：

1	用名称查实体列表
2	用实体查属性列表和对应值
3	用实体和属性查对应属性的值

以CN-Dbpedia为例，分别对应以下三种：

api/cndbpedia/ment2ent	用名称查实体列表
api/cndbpedia/avpair	用实体查属性列表和对应值
api/cndbpedia/value	用实体和属性查对应属性的值

（具体内容和方法参考官网http://kw.fudan.edu.cn/apis/cndbpedia/）

举个例子，我问：红楼梦的作者是谁？

首先，分词系统对我的问题进行划分，得到实体q（应该）是“红楼梦”，属性attr（应该）是“作者”。这里我写“应该”是因为这只是一个预判，实体和属性的名称有可能存在同义词的情况，实体的名称也可能存在歧义的情况。同义词情况我们在分词阶段可以进行处理，而对于歧义情况我的想法是通过多次查询解决。

比如说对

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

yukiakari

关注关注

1
点赞
踩
4

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

知识图谱大模型系列之 17 使用 Llamaindex、Neo4j 和 Llama 3 构建具有知识图谱的高级 RAG 聊天机器人(教程含源码)

iCloudEnd的博客

07-05

6186

检索增强生成 (RAG) 是一种先进的技术，它将基于检索的模型与生成模型相结合，以提高生成的响应的质量和相关性。它对于问答等应用特别有用，因为系统需要提供详细且上下文准确的答案。知识图谱是以节点和边的形式对信息进行结构化表示。节点通常表示实体（例如人物、地点、概念或对象），边表示这些实体之间的关系。知识图谱可以对复杂的关系进行建模，并提供一种高效查询和检索互连信息的方法。知识图谱的一个典型场景是建模社交媒体关系，以在用户和他们的联系人之间形成链接。

DeepSeek 系列教程之如何在本地电脑上使用 DeepSeek从头构建知识图谱 ，将数据转换为知识图谱

iCloudEnd的博客

02-14

584

在本节中，我们创建一个自定义流程，其中 LLM 根据数据集自动生成节点定义、关系和 Cypher 查询。此方法可用于其他 Dataframes 并自动识别模式。但是，请考虑它不会与现代解决方案（如 LangChain 的 LLMGraphTransformer）的性能相匹配，我们将在下一节中介绍它。相反，使用本节来了解可能的“从头开始”的工作流程，发挥创意，然后设计自己的。事实上，如果当前SOTA（最先进Graph-Builder）方法有一个主要限制，那就是对数据的性质和模式高度敏感。

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

基于语法语义角色标注模型构建api知识图谱

weixin_45314989的博客

11-30

926

基于语法语义角色标注模型构建api知识图谱，爬取并处理Java文档中约5万条API数据，对数据进行预处理和分析，根据分析的数据设计知识图谱的实体和关系，使用SpaCy搭建基于语法语义依存树的数据标注模型，自动的从数据中抽取实体和关系，利用 Neo4j 图数据库构建API知识图谱。

探索开源项目：ZFN_API - 一站式知识图谱接口服务

gitblog_00067的博客

04-07

499

探索开源项目：ZFN_API - 一站式知识图谱接口服务项目简介是一个由OpenSchoolCN社区开发的开放源代码项目，旨在提供一套高效、易用的知识图谱API服务。该项目的核心目标是帮助开发者快速接入和获取结构化的知识数据，从而在教育、科研、信息检索等领域构建智能应用。技术分析 ZFN_API 使用现代化的技术栈构建： RESTful API 设计 - 遵循REST原则，提供清晰、无状态...

ArcGIS Python API知识图谱入门指南

热门推荐

争渡的博客

06-30

1万+

这里面的 [] 关系的意思， friend 是关系类型，注意这里的 --> 是有箭头的。在关系中使用 {} 来增加属性，也是类似字典的，这里的friend是关系类型，增加了since的属性，说明了建立朋友时间。而小括号（）代表的额是一个节点 node，括号里面的 n 代表的是标识符号。生成一个节点，（）代表一个节点，n 标识符号，create是创建操作，person 是标签，代表了节点的类型。该节点的意思是创建一个节点，标签是 person ，节点的属性是 name ，属性值是 tom。

知识图谱可视化代码_复旦大学API

08-13

该代码为知识图谱代码和可视化代码，经过测试，可以使用，调用的复旦大学知识工场的API。

【10】知识图谱实战案例（动手做）

铁盒薄荷糖的博客

02-26

5972

然而，对于更大量的中小微企业，既无法公开获得企业真实财务信息，也无这些企业的公开信用信息，在强变量缺失的情况下，如何利用弱变量客观公正评价企业经营状况，正是。针对性的填充空置，根据这个工作的类别的平均值，最大值和最小值进行填充，填充的时候考虑公司的注册的时间，针对性的去掉重复的数据，数据本省的噪声，去掉完全相同的数据，比如投资数据出现两份。统计特征，比如投资公司的个数，违约的个数等，在本省内的个数和本省外的个数，计算每一个个体与分组之间的偏离距离，计算分组的均值，得到与每个个体的分组。

一文看懂：知识图谱如何让测试用例设计效率翻倍？

weixin_44872675的博客

04-27

409

就是一张“业务迷宫地图”，用图结构清晰展示所有功能、规则和依赖关系，让测试用例设计像“导航”一样高效。它将需求文档转化为可计算的“业务地图”，让测试用例设计从“人工拼图”升级为“智能导航”。的出现，像给软件系统装上了“大脑”，让测试用例设计从“人工拼图”升级为“智能导航”。：Selenium（UI）、Postman（API）、Jenkins（持续集成）。：某手游需测试“角色装备强化”功能，涉及10+模块，传统方式需3人耗时2周。：规则引擎（如Drools）或自定义脚本。：Excel表格或思维导图。

基于知识图谱知识问答系统实现思路

2402_82861708的博客

06-06

5227

经过多次调研得出，在实现基于知识图谱的计算机网络课程问答系统方面，采用了Vue单页面应用开发技术、Python接口技术、Nebula图谱库、Llamaindex、GPT自然语言处理技术、分词管理、内存数据库Redis以及MySQL数据库技术。这些技术在各自领域具有独特优势，通过综合运用，能够构建出高效、智能且功能丰富的问答系统。下面会对每种技术进行分析和概要说明。基于前文测试结果表明，本文研究的基于知识图谱的计算机网络课程问答系统在功能和性能方面取得了显著成就。

基于知识图谱的游戏自动化测试用例推导与生成

慕漓的博客

02-26

1181

测试需求描述：根据游戏的功能和需求，定义测试场景和测试需求，如游戏的登录流程、角色操作、游戏任务完成等。测试用例模板设计：设计测试用例模板，包括测试步骤、预期结果等信息，以便后续自动生成测试用例。

知识图谱实战例子

Mind_programmonkey的博客

10-19

4509

当时上知识图谱课程，整理的几个有关知识图谱的实战例子。 1.知识图谱简介相关这是一份通俗易懂的知识图谱技术与应用指南 2.知识图谱相关例子基于 REfO 的 KBQA 实现及示例基于Python模块RefO实现的知识库问答初级系统。该问答系统可以解析输入的自然语言文教局生成SPARQL查询，进一步请求后台基于TDB数据库的Apache Jena Fuseki服务，得到结果。 [Github]知识图谱的应用示例基于知识图谱的问答系统(KBQA) KBQA简单讲就是将问题带入提前准备好的知识.

uml知识图谱

b0207191的博客

07-16

598

14+1 逻辑，进程，开发（包图），部署（部署图）+场景（用例视图，行为视图）2用例视图：用例图结构视图：静态图行为视图：行为图，交互图构件视图：实现图3用例图：静态图：类图，对象（实例）图，包图，组合结构图，行为图：状态图，活动图，交互图：顺序图，协作（通信）图，定时图，交互概览图，实现图：构件（组件）图，部件（部署）图，4用例图：参与者，用例，通信关联，用例规约。关系：include，ext...

知识图谱+Recorder︱中文知识图谱API与工具

qq_33771080的博客

12-03

1847

一、一些API与实验室 1、复旦大学GDM实验室中文知识图谱CN-DBpedia 相应的API，http://kw.fudan.edu.cn/cndbpedia/apiwiki/目前已经有700W+次的调用 http://kw.fudan.edu.cn/statistics/basic/另外我们也提供了在线搜索服务 http://kw.fudan.edu.cn/cndbpedia/se

[知识图谱]Python-调用维基百科官方API查询返回json数据的数据模型解析（Wikidata datamodel）- 超详细介绍

一棵灬大树的博客

06-04

4862

Wiki官方提供了很多不同功能的接口；python利用API获取json数据；维基百科数据模型的json数据解析。

【开源】SpringBoot框架开发知识图谱构建系统

askf01的博客

03-21

4727

基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的知识图谱构建系统，包含了知识图谱模块、知识点模块、学生测评模块、学生成绩模块，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，知识图谱构建系统基于角色的访问控制，给教师、学生使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限，系统适合设计精确的权限约束需求。

百度云知识图谱的应用

caideb的博客

11-23

1533

1.注册百度云账号，创建知识图谱应用获取API Key和Secret Key 2.获取token /** * 获取API访问token * 该token有一定的有效期，需要自行管理，当失效时需重新获取. * @param ak - 百度云官网获取的 API Key * @param sk - 百度云官网获取的 Securet Key * @r...

3、Facebook图谱API的使用方法整理

Curry_liang

02-16

1万+

概览：图谱 API 是存取 Facebook 开放平台数据的主要方式。它是一种以 HTTP 为基础的轻量级 API，可用于查询数据、发布新动态、管理广告、上传照片和完成一款应用可能需要执行的各种其他任务。 Facebook信息组成：节点 — 用户、照片、主页、评论等基本“事物” 连线 — 上述“事物”之间的联系，例如：主页照片或照片的评论字段 — 关于上述“事物

通用接收服务核心知识图谱

Peter_Changyb的博客

09-19

305

大数据采集知识点总结

测试用例引入知识图谱

03-20

### 如何在软件测试用例中应用知识图谱 #### 软件测试中的知识图谱作用 知识图谱是一种用于表示和存储结构化数据的技术，它可以通过节点和边的形式描述实体及其关系。在软件测试领域，知识图谱的应用可以帮助测试人员更好地理解和模拟复杂的业务场景以及功能交互过程[^1]。 #### 构建领域知识库构建领域知识库是实现知识图谱驱动的测试用例生成的第一步。这一步骤涉及收集并整理与被测系统相关的所有信息，包括但不限于业务流程、功能模块定义和技术细节。通过建立详尽的知识库，可以为后续的测试活动提供坚实的基础支持。 #### 测试用例生成方法论利用知识图谱来辅助测试用例的设计主要依赖于两个方面：一是领域建模；二是基于这些模型自动推导可能存在的缺陷路径或者边界条件。具体来说，就是先创建反映实际操作环境的抽象模型——即所谓的“领域模型”，再结合已有的经验规则集（rule set），由算法遍历整个网络寻找潜在风险点作为候选对象进一步验证[^2]。 #### 实践案例分析某团队在其日常工作中尝试运用大型预训练语言模型配合特定框架完成此项任务取得了良好成效。他们发现当把自然语义解析后的输入转化为标准格式后再交给后台引擎处理时，不仅提升了工作效率还保证了质量稳定性[^3]。以下是采用Python脚本的一个简单例子展示如何初始化这样一个项目： ```python from langchain import PromptTemplate, LLMChain from transformers import pipeline def generate_test_cases(domain_model): nlp = pipeline('text-generation', model='gpt-neo-2.7B') prompt_template = """Given the following domain knowledge {domain_knowledge}, suggest test cases.""" prompt = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["domain_knowledge"]) llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=nlp) result = llm_chain.run({"domain_knowledge": domain_model}) return result.split("\n") if __name__ == "__main__": sample_domain_info = "User logs into system -> User navigates to dashboard." generated_tests = generate_test_cases(sample_domain_info) print(generated_tests) ``` 此代码片段展示了怎样调用外部API服务来进行初步的数据转换工作，并最终得到一系列可供执行的具体指令列表。 #### 总结综上所述，在现代软件工程实践中融入先进的AI技术和工具已经成为不可逆转的趋势之一。对于希望提升自身竞争力的企业而言，积极探索此类新兴解决方案无疑是一个明智的选择。