如何用一篇文章生成知识图谱

最新推荐文章于 2025-09-26 14:31:18 发布
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知识图谱大模型系列之 19 使用 LLM 根据句子创建示例知识图谱(教程含源码)
iCloudEnd的博客
07-09 609
知识图谱是现实世界实体（如人、地点和事物）及其相互关系的网络，存储在图形数据库中。每个节点代表一个实体，每条边代表两个实体之间的关系先决条件为了继续进行，你需要：您的系统上安装了 Python。Hugging Face 变形金刚库。用于创建和可视化图形的 networkx 库。定义一个句子，我们将从中提取实体和关系。
使用维基百科生成知识图谱，快速生成知识图谱的 Python 指南(含项目源码)
iCloudEnd的博客
01-07 2648
知识图谱使我们能够理解不同知识点之间的关系，从而使我们对某个领域或主题有广泛的了解。这些图表帮助我们辨别各个知识片段如何聚集在一起形成更大的图景。显然，构建和可视化知识图谱可以成为许多领域的有效方法。在本文中，我们描述了一个通过利用处理人类知识的最大公开图：维基百科来生成新知识图的过程。我们将使用 Python 完全自动化生成过程，使我们能够创建一种可扩展的方法来为任何感兴趣的领域生成知识图谱。方法我们的方法如下：🔌 使用维基百科 API 下载与术语相关的信息🔁 迭代多个术语以建立知识库。
基于NLP算法提取文本内容的关键信息生成信息图谱教程及码源
05-25
优快云文章名：文档关键信息提取形成知识图谱：基于NLP算法提取文本内容的关键信息生成信息图谱教程及码源（含pyltp安装使用教程） https://blog.youkuaiyun.com/sinat_39620217/article/details/130864790 目标：输入一篇文档，将文档进行关键信息提取，进行结构化，并最终组织成图谱组织形式，形成对文章语义信息的图谱化展示。 如何用图谱和结构化的方式，即以简洁的方式对输入的文本内容进行最佳的语义表示是个难题。　本项目将对这一问题进行尝试，采用的方法为：输入一篇文档，将文档进行关键信息提取，并进行结构化，并最终组织成图谱组织形式，形成对文章语义信息的图谱化展示。
5种方法，让文本信息瞬间变成结构化图谱！
Python_cocola的博客
12-10 3341
首先，我们定义一个Node每个节点都有一个id（唯一标识符）、一个label（标签）和可选的properties（属性）。为了简洁，这里没有包括完整的描述。将 id 描述为人类可读的唯一标识符非常重要，因为一些 LLM 倾向于以更传统的方式理解 ID 属性，比如随机字符串或递增整数。而我们希望将实体名称用作 id 属性。我们还通过在label描述中列出可用标签类型来限制标签类型。此外，像 OpenAI 的模型一样，LLM 支持一个enum参数，我们也使用了它。接下来，我们定义这是类的第二个版本。
5分钟构建AI知识图谱，无需人工标注，瞬间让文本数据变成智能网络,大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
最新发布
2401_82469710的博客
09-26 1209
本文将基于以下开源项目：https://github.com/thu-vu92/knowledge-graph-llms/，深入解析大语言模型驱动的知识图谱构建技术，并探讨其在实际业务场景中的应用前景和实施策略。
探寻AI Agent：开启知识图谱自动生成新篇章（17/30）
小相探索IT世界
01-01 6552
在当今科技飞速发展的时代，人工智能如同一股汹涌澎湃的浪潮，正以前所未有的力量重塑着我们的世界。而在这股浪潮中，AI Agent 与知识图谱无疑是两颗最为璀璨的明珠，它们各自发挥着独特的优势，又相互融合，为各行业的智能化转型注入了强大动力。AI Agent，简单来说，是一种能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的软件或系统。与传统软件相比，它拥有显著的自主性和智能性，犹如一位机智的决策者，能够根据瞬息万变的环境灵活调整自己的行为策略。从我们日常生活中的智能语音助手，到复杂商业运作中的智能决策系统，AI
中文文本生成知识图谱
Harrytsz的博客
09-02 7293
1.工具 1.1 Jiagu 自然语言处理工具 Jiagu使用大规模语料训练而成。将提供中文分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、知识图谱关系抽取、关键词抽取、文本摘要、新词发现、情感分析、文本聚类等常用自然语言处理功能。 Jiagu 详细内容参考：https://github.com/ownthink/Jiagu 1.2 Neo4j ubuntu 安装 neo4j 安装服务端 wget -O - https://debian.neo4j.org/neotechnology.gpg.key | sud
一篇文章入门知识图谱
julac的博客
11-20 889
知识图谱
知识图谱 | 系列文章合集
RUC_Lee的博客
07-06 426
知识图谱 | 系列文章合集1 背景2 文章合集 1 背景 近半年小编参加了一个知识图谱相关的项目，由于之前并没有知识图谱的相关经验，所以也是从0-1的学习过程，在项目即将进入收尾阶段，自己花了一些时间进行整理和总结，完成了知识图谱的系列文章，包括知识图谱的基础篇、知识图谱存储与可视化篇和知识图谱表示学习篇。 2 文章合集 知识图谱的基础篇 知识图谱存储与可视化篇 知识图谱表示学习篇 ...
知识图谱构建技术综述(论文,共19页)
09-08
知识图谱构建技术综述(论文,共19页) 谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清 该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底 向上的全面解析．１）对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输 入的知识素材的抽象程度将其划分为３个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；２）分别对对每个 层次涉及的关键技术的研究现状进行分类说明，逐步揭示知识图谱技术的奥秘，及其与相关学科领域的 关系；３）对知识图谱构建技术当前面临的重大挑战和关键问题进行了总结
还在手动整理信息？试试Graph Maker！轻松将文本一键转为知识图谱，帮你重新梳理思路！
Trb201013的博客
08-05 713
本文介绍了基于大语言模型(LLM)构建知识图谱的创新工具GraphMaker。该工具通过以下方式解决传统方法的痛点：1)强制使用用户定义的本体规范实体和关系；2)优化提示工程确保输出一致性；3)支持文档分块处理；4)具备错误恢复机制。GraphMaker采用五步工作流程：定义本体→拆分文本→转换为文档→生成图谱→存储至Neo4j。特别适用于RAG应用，可结合Cypher查询和网络算法实现知识检索。文章还提供了完整的学习路径，帮助开发者从提示工程到模型训练，最终实现商业闭环。
[知识图谱实战篇] 七.HTML+D3实现关系图谱搜索功能（源码）
02-15
前面作者讲解了很多知识图谱原理知识，包括知识图谱相关技术、Neo4j绘制关系图谱等，但仍缺少一个系统全面的实例。为了加深自己对知识图谱构建的认识，为后续创建贵州旅游知识图谱打下基础，作者深入学习了张宏伦...
中文知识图谱的构建，
01-02
爬取百度百科中文页面，抽取三元组信息，构建中文知识图谱
jiagu：jiagu深度学习自然语言处理工具知识图谱关系抽取中文分词词性标注命名实体识别情感分析新词发现
02-03
Jiagu自然语言处理工具 将提供中文分词，词性标注，命名实体识别，情感分析，知识图谱关系转移，关键字检索，文本摘要，新词发现，情感分析，文本聚类等常用自然语言处理功能。参考了各大工具优缺点制作，将Jiagu回馈给大家。 目录 提供的功能有： 中文分词 词性标注 命名实体识别 知识图谱关系抽取 关键词提取 文字摘要 新词发现 情感分析 文本聚类 等等。。。。 安装方式 点安装 pip install -U jiagu 如果比较慢，可以使用清华的pip源： pip install -U jiagu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 原始安装 git clone https://github.com/ownthink/Jiagu cd Jiagu python3 setup.py install 使用方式 快速上手：分词，词性标注，命名实体识别 import jiagu #jiagu.init() # 可手动初始化，也可以动态初始化 text = '厦门明天会不会下雨' words = jiagu . seg ( text ) # 分词
用 AI 重塑 Obsidian 双链：知识图谱自动化生成指南
共享开源力量，成就超级个体
04-10 2842
还在手动整理知识图谱？这篇教程教你用 Obsidian+AI 实现高效学习新知识！ 从配置 DeepSeek API 到调试硅基流动大模型，手把手带你用 `ai-provider`+`local-gpt` 插件生成结构化笔记。 只需输入几个关键词，AI 自动生成方法论对比表格,双链，还能用维基百科助手 `下钻学习`。
超好用！五分钟内将文本转为图谱，可用于发现实体之间关系和规律，与文本对话
m0_59164304的博客
07-17 2747
利用知识图谱从大量文档、视频中提取信息，建立实体之间的关系，有利于加速信息处理，提取文档中的数据，以及发现实体之间潜在关系和规律。AI大模型的快速发展，大模型和知识图谱的结合，有了更多可能性。本文我将演示下面我将演示如何在5分钟内上传数据源，构建一个动态知识图谱，可用于提取实体关系，并且与数据对话。这里使用的工具是大模型知识图谱构建器（LLM Knowledge Graph Builder ）。
Python NLP教程之知识图谱，从文本构建知识，实现从文本或在线文章中提取知识库的管道（教程含源码）
iCloudEnd的博客
07-28 1918
要尽早了解最终输出将是什么，请尝试这个HuggingFaceSpace上的演示。以下是从20篇关于“Google”的新闻文章中提取的知识图谱示例。在本指南的最后，您将能够从您喜欢的任何文章列表中构建知识图谱。开始吧！...
利用AI大模型，将任何文本语料转化为知识图谱，可本地运行！
xxue345678的博客
05-24 1693
几个月前，基于知识的问答（KBQA）还是一个新奇事物。现在，对于任何AI爱好者来说，带检索增强生成（RAG）的KBQA就像小菜一碟。看到自然语言处理（NLP）的可能性领域由于大型语言模型（LLMs）的发展而如此迅速扩展，真是令人着迷。而且，它每天都在变得更好。在我上一篇文章中，我分享了一种递归RAG方法，用于实现具有多跳推理的问答，以回答基于大量文本语料库的复杂查询。很多人尝试了这种方法并发送了他们的反馈。自那以后，我整理了这些反馈，并对代码进行了一些改进，以解决原始实现的问题。
把文本内容生成知识图谱，python代码
weixin_42588555的博客
12-24 1802
生成知识图谱是指根据文本内容构建知识图谱的过程。这通常需要进行文本挖掘和信息抽取，提取出文本中的实体和关系，并将其转化为知识图谱的节点和边。 在 Python 中，可以使用第三方库来帮助生成知识图谱。例如，可以使用 Gensim 库中的 Word2Vec 模型来提取文本中的词向量，再使用 NetworkX 库来构建知识图谱。 以下是一个简单的示例代码，假设已经有一个包含文本内容的列表 texts：...
GPT 生成知识图谱
12-28
### 使用 GPT 创建知识图谱的方法 通过利用先进的自然语言处理模型如GPT系列，可以有效地从非结构化文本中抽取实体及其之间的关系并形成知识图谱。这一过程通常涉及几个核心环节。 #### 数据准备阶段 为了使基于GPT的知识图谱构建更加高效，在输入给定的文本之前，应当先准备好高质量的数据集。这些数据应该尽可能覆盖目标领域内的各种概念和术语[^2]。 #### 提取实体与关系定义 借助于精心设计的提示（prompt），可以让像ChatGPT这样的大型预训练模型理解所需的任务模式，并据此解析输入文档中的关键信息。具体来说，可以通过向模型提供一些示范性的例子来引导其识别特定类型的实体以及它们之间可能存在的关联形式。 例如，如果希望从医学论文摘要里抽取出疾病名称同治疗方案间的因果联系，则可以在`user_prompt`变量内加入如下描述：“以下是几篇关于某种疾病的治疗方法的文章片段，请指出文中提到的所有病症名及对应的疗法。” 这样做有助于让机器明白预期的结果是什么样的格式。 ```python # Python代码示例：设置用于指导GPT工作的模板字符串 user_prompt = """ 以下是有关心脏病预防措施的一段文字摘录： '研究表明定期运动能够降低冠心病的风险...' 请按照下面的形式返回结果列表： [ {"entity": "定期运动", "type": "Prevention"}, {"entity": "冠心病", "type": "Disease"} ] """ ``` #### 自动生成三元组表示法 一旦完成了上述两步操作之后，下一步就是将所获得的信息转化为适合计算机进一步分析使用的结构——即所谓的“三元组”。每个三元组由三个部分组成：<主体, 谓词, 客体> ，其中主体是指参与事件的对象之一；谓词用来表达两者间的关系种类；而客体则是另一个相关联的事物实例[^1]。 继续沿用之前的案例，“定期运动”可视为主体，“能减少风险”的表述则对应着二者间的作用方式或者说逻辑上的连接点，最后得出结论说它降低了患“冠心病”的可能性。因此完整的三元组应该是这样呈现出来的： `(定期运动, 减少患病几率, 冠心病)` 这种简洁明了的表现手法不仅便于后续查询检索工作开展，同时也利于不同来源获取到的新旧知识点相互融合补充，从而不断完善整个系统的语义网络架构体系。
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