从文本中提取知识图谱代码比较好的，代码对齐，可以使用的

最新推荐文章于 2025-09-04 15:54:12 发布
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本文分享了一种从文本中高效提取知识图谱的方法，并提供了可用的代码实现。通过良好的代码对齐，使得知识图谱的构建过程更加直观和易于理解。
文本挖掘（8）：文本挖掘与知识图谱构建
kkchenjj的博客
07-19 1433
知识图谱（Knowledge Graph）是一种以结构化形式表示实体及其之间关系的知识库，它能够将大量的信息组织成图的形式，便于计算机理解和处理。知识图谱的构建是自然语言处理、信息检索和机器学习等领域的交叉应用，旨在从文本中自动抽取知识，形成可查询、可推理的图谱结构。图数据库是一种非关系型数据库，它使用图论的概念来存储和查询数据。图数据库中的数据以节点（Nodes）、边（Edges）和属性（Properties）的形式存储，其中节点代表实体，边代表实体之间的关系，属性则为实体或关系的描述信息。
1.特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：文娱知识图谱构建之人物实体对齐
丨汀、的博客
01-13 3558
我们知道决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点），XGBoost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block结构，后面的迭代中重复地使用这个结构，大大减小计算量。全新发布6个深度时序模型。不同的KG库由于使用的场景不同，对于KG中实体的维护程度往往不一致，如上图所示，Aditya Raj Kapoor这个演员在IMDB和Freebase中的作品存在一定的差异，针对这种case，上述普通的GCN无法很好的解决。当然在模型的精度较高的情况下，加入的伪标签才会更精确。
知识图谱——用Python代码从文本中挖掘信息的强大数据科学技术
读芯术的博客
11-15 6672
全文共6382字，预计学习时长20分钟 图源：Unsplash摄影：Clem Onojeghuo 概览 知识图谱是数据科学中最吸引人的概念之一 学习如何使用Wikipedia页面中的文本构建知识图谱 在Python中使用流行的spaCy库在Python中构建知识图谱 引言 不用过多介绍，大家都知道梅西。即使是那些不关注足球的人，也听说过这位最伟大球员在辉煌。下面是他的维基百科页...
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 1697
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。
怎样把任意文本变成知识图谱？分步骤教你实现
最新发布
ytt0523_com的博客
09-04 878
知识图谱构建方法摘要 本文介绍了一种将任意文本转化为概念图（Graph of Concepts）的实用方法。该方法通过以下步骤实现：1）将文本分割为块；2）使用开源LLM（如Mistral 7B）提取概念及其语义关系作为节点和边；3）基于上下文邻近性建立概念间关联；4）合并相似概念对并计算权重。采用NetworkX进行图处理，支持可视化交互操作（节点拖动、缩放等）。与传统的检索增强生成（RAG）相比，这种图结构能更有效地表示复杂关系，适用于图增强生成（GAG）等应用场景。项目提供完整Python实现，可在本
【数据挖掘】从“文本”到“知识”：信息抽取（Information Extraction）
caoyongsheng的博客
05-08 1559
从“文本”到“知识”：信息抽取 这是一个大数据的时代。随着太阳东升西落，每一天都在产生大量的数据信息。人们通常更擅长处理诸如数字之类的结构化数据。但实际情况是，非结构化数据往往比结构化的数据多。 当我们从互联网上获取了大量的如文本之类的非结构化数据，如何去有效地分析它们来帮助我们更好地做出决策呢？这将是本文要回答的问题。 信息提取是从非结构化数据（例如文本）中提取结构化信息的任务。我将这个过程分为以下四个步骤进行处理。 1.共指解析（Coreference Resolution） “共指解析”就是
第七章-从文本中提取信息
SherryLovesCoding的博客
05-15 4562
对于任何给定的问题，都可能有人在某处写下了答案。以电子形式提供的自然语言文本数量确实惊人，而且每天都在增加。然而，自然语言的复杂性使得获取文本中的信息非常困难。NLP的技术水平离从无限制的文本构建通用意义表示还有很长的路要走。如果我们把精力集中在有限的一系列问题或“实体关系”上，比如“不同的设施在哪里”或“哪家公司雇用了谁”，我们就能取得重大进展。本章的目标是回答以下问题: 1.如何构建一个从非结...
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 2753
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 ）。
知识图谱抽取分析中，如何做好实体对齐？
kcarly的专栏
01-13 2051
在知识图谱抽取分析中，实体对齐是将不同知识图谱中的相同实体映射到同一表示空间的关键步骤。通过结合以上方法，可以根据具体应用场景选择合适的实体对齐策略，从而实现高效、准确的知识图谱融合和整合。在知识图谱抽取分析中，最新的表示学习技术被广泛应用于实体对齐任务。这些技术主要利用深度学习和图神经网络等方法，将实体和关系映射到低维稠密的向量空间中，从而提高对齐的准确性和效率。
知识图谱原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
05-22 568
1. 背景介绍 1.1. 知识图谱的起源与发展 知识图谱的概念最早起源于20世纪50年代，当时人们开始尝试将人类知识以符号化的方式存储在计算机中，以便进行推理和问题求解。早期的知识表示方法主要包括语义网络、框架系统等。然而，这些方法存在着表达能力有限、难以扩展等问题。 随着互联
1.特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：商品知识图谱技术实战
丨汀、的博客
01-13 3947
Transformer用全attention的结构代替了传统的CNN和RNN，在翻译领域取得了新的突破。与LSTM相比，Transformer仅由self-Attenion和Feed Forward Neural Network组成，计算效率高的同时受语句顺序的影响较小，对于用大量特征词堆砌的淘系商品标题而言，有着天然的优势。
知识图谱笔记+代码
05-31
专门从网上下载,省去在百度云龟速下载,便于大家,感觉好可以好评
知识图谱学习(一)：知识提取
juranyaoyingwen的博客
05-02 5760
一. 正则表达式 1.1 Python re 1.1.1 regex语法 推荐网站http://pythex.org/,不但有语法,还可以在线测试 1.1.2 match匹配模式 re.match(pattern,string,flags)尝试从字符串的开始匹配一个模式,flags是匹配模式，可以使用按位或’|’表示同时生效，也可以在正则表达式字符串中指定。 1)....
知识图谱实战应用8-从文本关系抽取到知识图谱关系构建流程贯通
微学AI的博客
05-05 2254
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下知识图谱实战应用8-从文本关系抽取到知识图谱关系构建流程贯通。我们从文本数据中采集到关键信息，并抽取出其中的关系信息，然后在存入图数据库中，整个过程实现自动化，我这里将举一个文本例子进行抽取。 对于知识图谱的构建是将实体、概念和它们之间的关系都以图表形式呈现出来的一种数据结构。要构建一个知识图谱，需要从不同的数据源中采集到相关信息，并将这些信息整合在一起，最终形成一个全面而且精确的知识图谱。
关系抽取：从文本到知识图谱
AI天才研究院
02-23 265
1. 背景介绍 1.1 信息爆炸时代的挑战 随着互联网的普及和信息技术的飞速发展，我们正处于一个信息爆炸的时代。每天，大量的文本数据被生成、传播和消费，这些数据包含了丰富的知识和信息。然而，由于数据量庞大且分散在各种不同的来源，人类很难直接从这些文本中提取有价值的信息。因此，如何从大量的文本数据中
中文文本生成知识图谱
Harrytsz的博客
09-02 7298
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
这篇论文提出了一个文本<->知识图谱的格式转换器...
夕小瑶科技说
04-09 1191
文 | 花小花PosyHello, 大家好，我是小花。今天给大家介绍一篇有野心的paper。为何如此说呢？因为该工作提出了一个知识的格式转换器，用于转换 无结构化的纯文本(Text)和结构...
使用 Graph Maker 轻松将文本转换为知识图 一个开源库，用于使用 Llama 3 和 Mixtral 等开源 LLM 从文本语料库构建知识图。
iCloudEnd的博客
05-15 908
本文是我几个月前写的关于如何将任何文本转换为图表的文章的续篇。这是一篇引人入胜的论文，展示了知识图谱在人工智能时代的巨大潜力。它演示了如何使用 KG，不仅可以检索知识，还可以发现新知识。这是这篇论文中我最喜欢的摘录之一。“例如，我们将展示这种方法如何将贝多芬第九交响曲等看似不同的概念与生物启发材料科学联系起来”这些进展极大地重申了我在上一篇文章中提出的想法，并鼓励我进一步发展这些想法。我还收到了来自其他技术人员的大量反馈，涉及他们在使用存储库时遇到的挑战，以及改进想法的建议。
从多模态文件提取文本并构建关联DBpedia的知识图谱
“jessica_text_to_knowledge_graph_demo”是一个高度集成且功能强大的多模态文本到知识图谱生成系统，旨在从多种非结构化数据源（包括MP3音频文件、JPG图像以及常规文本文档）中提取语义信息，并将其转化为结构化的...
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