20、图数据实体解析与聊天机器人构建

图数据实体解析与聊天机器人构建

1. 实体解析概述

实体解析是指识别、分组或链接现实世界中某个对象（实体）的数字提及（记录）的计算技术。在数据处理过程中，进行实体解析可确保将对单个唯一实体的所有提及收集到一个单一引用中。诸如去重（删除重复条目）、记录链接（将两条记录连接在一起）和规范化（为实体创建单个代表性记录）等任务，都依赖于计算两条记录的相似度（或距离）并确定它们是否匹配。

2. 图上的实体解析

当图中有多个节点对应单个实体时，这实际上是一个引用图，而非实体图。引用图会给语义推理任务带来问题，因为它们可能会扭曲和误代表实体之间的关系。实体解析有助于分析和提取关于现实世界网络真实结构的有用信息，减少因语言对同一实体的多种指代方式造成的模糊性。

为了解析希尔顿图中的实体，我们可以定义一个函数 pairwise_comparisons 来生成节点对的生成器：

import networkx as nx
from itertools import combinations

def pairwise_comparisons(G):
    """
    Produces a generator of pairs of nodes.
    """
    return combinations(G.nodes(), 2)

然而，即使是像包含 18 个节点的希尔顿图这样的小数据集，也会生成 153 个成对比较。由于相似度比较通常是一项涉及动态规划和其他资源密集型计算技术的昂贵操作，这种方法的扩展性不佳。我们可以采