python从零基础构建知识图谱（从文章抽取主谓宾构成）

最新推荐文章于 2025-08-30 03:20:48 发布
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电商知识图谱构建工具：高效构建知识图谱
AI天才研究院
05-05 288
1. 背景介绍 1.1 电商领域的知识管理挑战 随着电子商务的蓬勃发展，电商平台积累了海量的商品、用户和交易数据。然而，这些数据往往分散在不同的系统中，缺乏有效的组织和关联，导致难以进行深入的分析和利用。电商企业面临着以下知识管理挑战： 数据孤岛:
python 知识图谱数据库_知识图谱和 Neo4j 浅析-数据库
weixin_39516956的博客
12-18 882
编辑推荐:本文来自于51cto,介绍了什么是知识图谱，知识图谱的应用场景，知识图谱的构建，知识图谱的存储以及neo4j 的性能测试，neo4j图数据库优化等知识。在当前大数据行业中， 随着算法的升级， 特别是机器学习的加入，“找规律”式的算法所带来的“红利”正在逐渐地消失，进而需要一种可以对数据进行更深一层挖掘的方式，这种新的方式就是知识图谱。一.什么是知识图谱知识图谱(Knowledge Gra...
MainPartExtractor:获取句子的主谓宾
05-30
MainPartExtractor 获取句子的主谓宾 最近我在研究问答系统，在问答系统的问题分析模块就用到了这个“提取主干”的功能。通过抽取主谓宾可以获取一个句子的主要信息，这样就可以基于语义的对句子进行分析，从而可以更好的进行分类。
【学习python】re 正则表达式匹配特定词性的conll，提取句子主干（主谓宾）
神创的博客
03-11 4139
------------------找寻特定内容------------------------------->>> # -*- coding: utf-8 -*->>> import re>>> pattern = re.compile(u'[白蓝绿黄][A-Z][A-Z0-9]{5}')>>> match = patter...
[python 主谓宾否]正则表达式+jieba分词
神创的博客
04-17 4313
>>> import re >>> match = r'[\u4e00-\u9fa5]+\sn' >>> f = open('E:/序言++.txt').read() >>> z = re.findall(match,f) >>> print(z) ['美国版 n', '序言 n', '部 n', '
python 知识图谱构建_使用特定领域的文档构建知识图谱 | 教程
weixin_39715290的博客
11-28 472
编译 | Arno来源 | github【磐创AI导读】：本系列文章为大家介绍了如何使用特定领域的文档构建知识图谱。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。在任何业务中，word文档都是很常见的，它们以原始文本、表格和图像的形式包含信息，所有这些都包含重要的事实。此代码模式[1]中使用的数据来自维基百科的两篇文章。第一个摘自肿瘤学家Suresh H. ...
python 知识图谱 包_python从零开始构建知识图谱笔记
weixin_29594291的博客
01-12 1212
教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/243211697前面都进行的好好的，具体的理论因为我已经了解一点了，就不在赘述，教程里面有，直接开始实践，前面都没啥问题，直接上代码image.pngimage.pngimport reimport pandas as pdimport numpy as npimport bs4import requestsimport spacy...
从零开始：企业级知识图谱构建的完整方案
最新发布
AI开发架构师
08-30 1180
你有没有过这样的经历？想查“张三负责的产品在哪个部门”，得先翻CRM找张三的部门，再翻ERP查产品归属，最后手动关联；想知道“客户李四的历史投诉和最近订单的关系”，要从客服系统导出Excel，再和销售系统的数据vlookup；想排查“供应链风险”，得把供应商、合作伙伴、违约记录挨个核对，像拼碎掉的拼图。企业级知识图谱的目的，就是把这些“碎拼图”拼成完整的“企业知识地图”——让机器自动理解“张三→技术部→产品A→客户李四→投诉过产品B”的关系，帮你快速回答“跨系统的复杂问题”。本文的范围是。
AI开发： 知识图谱的初识，学会制作知识图谱- Python 机器学习
minstbe的博客
12-05 3476
是一个通过图结构来表示和组织知识的工具，它将事物、概念和它们之间的关系以图的形式呈现出来，图中的节点代表实体（比如人物、地点、事件等），而边代表这些实体之间的各种关系（例如“某人是某地的居民”，“某人是某公司的员工”等）。简单来说，知识图谱就像是一个庞大的电子地图，通过它我们可以知道不同事物是如何相互联系的。：假设你有一个图谱，节点包括“马云”、“阿里巴巴”和“电商行业”。如果我们在“马云”和“阿里巴巴”之间连接一条边，标注为“创办了”，就说明“马云”与“阿里巴巴”之间有一个“创办了”的关系。
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。
python 主语_如何提取句子中的主语及其各自的从属短语？
weixin_33092503的博客
01-13 1400
importspacynlp=spacy.load("en")doc=nlp(u"The Empire of Japan aimed to dominate Asia and the "\"Pacific and was already at war with the Republic of China "\"in 1937, but the world war is generally said...
如何用一篇文章生成知识图谱
studyvcmfc的专栏
04-17 1688
https://www.zhihu.com/question/355473263
chatgpt赋能python：用Python快速识别主谓宾以提高SEO
a1sssssb的博客
06-17 684
在语法学中，主谓宾是指一个简单的句子中最基本的三个成分。主语是句子的主题或话题，谓语是主语所表示的动作或状态，而宾语则是动作或状态的接受者。例如，"小明打了一个苹果"中，"小明"是主语，"打了"是谓语，"一个苹果"是宾语。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。
提取人物关系，python代码实现
weixin_35753431的博客
12-23 590
你好！ 在 Python 中提取人物关系有很多种方法。下面是一种基于 NLP (自然语言处理) 的方法，可以从文本中提取人名和它们之间的关系： 首先，你需要安装必要的库，包括 spaCy 和 displaCy。你可以使用以下命令安装这些库： !pipinstall spacy !pip install displacy 然后，你需要下载 spaCy 的中文模型。你可以使用以下命令下载模型：...
Python 使用nltk发掘文本实体间的联系
计算机视觉
01-26 3782
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2015-1-26 @author: beyondzhou @name: entity_interaction_discovery.py ''' import json from interaction import extract_interactions BLOG_DATA
【Python】文本分析
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依赖库 pip install jieba pip install matplotlib pip install wordcloud 词频统计# -*- coding: utf-8 -*-import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt# 加载自定义分词字典 jieba.load_userdict
Python自然语言处理实战（4）：词性标注与命名实体识别
Just for fun的专栏
07-16 1万+
4.1 词性标注       词性是词汇基本的语法属性，通常也称为词类。从整体上看，大多数词语，尤其是实词，一般只有一到两个词性，且其中一个词性的使用频次远远大于另一个，即使每次都将高频词性作为词性选择进行标注，也能实现80%以上的准确率。目前较为主流的方法是如同分词一样，将句子的词性标注作为一个序列标注问题来解决。       较为主流的词性标注规范有北大的词性标注集和滨州词性标注集两大类。  ...
基于Python的移动数据知识图谱构建与可视化系统
基于Python的移动数据知识图谱自动构建系统是一项集成了自然语言处理、知识抽取、知识融合、图数据库存储与可视化展示于一体的综合性信息处理平台，其核心目标是解决传统搜索引擎在面对海量非结构化文本数据时存在的...
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