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  • Zincbase 一个知识图谱构建工具
  • https://protege.stanford.edu/products.php#desktop-protege 官网不容易下载,这里提供一个,方便下载不了的同学。
  • 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...

    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. Advani的维基百科页面,第二个摘自关于肿瘤学的维基百科页面。这些文件被压缩为archive.zip文件[2]。

    在下面的图中,有一个关于肿瘤学家Suresh H. Advani的文本信息出现在word文档中,还有一个表格包括他曾获多个机构颁发的奖项。

    在这个代码模式中,我们解决了从word文档中的文本和表格中提取知识的问题。然后从提取的知识中构建知识图谱,使知识具有可查询性。

    而从word文档中提取知识过程中的遇到一些挑战主要为以下两个方面:自然语言处理(NLP)工具无法访问word文档中的文本。word文档需要转换为纯文本文件。

    业务和领域专家能够了解文档中出现的关键字和实体,但是训练NLP工具来提取领域特定的关键字和实体是一项很大的工作。此外,在许多场景中,找到足够数量的文档来训练NLP工具来处理文本是不切实际的。

    在此模式中我们采用以下方法克服遇到的这些挑战:使用基于python的mammoth库将.docx文件转化为html文件(半结构化格式)

    Watson Natural Language Understanding(Watson NLU)用于提取常见的实体。

    使用基于规则的方法来扩展Watson NLU的输出(这种方法的解释参见代码模式Extend Watson text Classification [3])。基于规则的方法不需要训练文档或训练工作。算法将配置文件作为输入,而此文件需要由领域专家配置。

    使用Watson NLU提取实体之间的关系。

    使用基于规则的方法来扩展Watson NLU的输出(这种方法的解释参见代码模式Watson Document Correlation[4])。基于规则的方法不需要训练文档或训练工作。算法将配置文件作为输入,而此文件需要由领域专家配置。

    两全其美的方法--同时使用基于训练和规则的方法从文档中提取知识。

    在这个模式中,我们将演示:从包含自由浮动的文本和表格文本的文档中提取信息。

    清理数据[3]模式以从文档中提取实体

    使用Watson Document Correlation[4]模式提取实体之间的关系

    从提取的知识中建立一个知识图谱。

    是什么让这个代码模式具有价值:处理docx文件中的表格和自由浮动文本的能力。

    以及将Watson NLU的实时分析结果与主题专家或领域专家定义的规则的结果相结合的策略。

    此代码模式旨在帮助开发人员、数据科学家为非结构化数据提供结构。这可以显著地帮助他们进行分析,并将数据用于进一步处理以获得更好的见解。

    流程需要分析和关联的docx文件 (html表格和自由浮动文本) 中的非结构化文本数据使用python代码从文档中提取。

    使用代码模式 Extend Watson text classification[3],文本使用Watson NLU进行分类,并进行标记。

    使用代码模式Correlate documents[5],将文本与其他文本关联

    使用python代码过滤结果。

    构建了知识图谱。

    此外,你可以通过视频[6]观看知识图谱的构建过程.

    所包含的组件IBM Watson Studio: 使用RStudio、Jupyter和Python在一个配置好的协作环境中分析数据,其中包括IBM的value-adds,比如managed Spark。

    -Watson Natural Language Understanding: 一种IBM云服务,可以使用自然语言理解分析文本,从概念、实体、关键字、类别、情感、关系、语义角色等内容中提取元数据。

    Jupyter Notebooks: 一个开源的web应用程序,允许你创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和解释性文本的文档。

    构建步骤

    按照以下步骤设置和运行此代码模式,下面将详细描述这些步骤。创建IBM云服务

    使用IBM Watson Studio中的Jupyter Notebooks运行代码

    分析结果

    1. 创建IBM云服务

    创建IBM云服务[7]并将其命名为wdc-NLU-service。

    2. 使用IBM Watson Studio中的Jupyter Notebooks运行代码创建一个新的Watson Studio项目

    创建notebook

    运行notebook

    上传数据

    保存和分享2.1 创建一个新的Watson Studio项目登录到IBM的 Watson Studio,登录后,你将看到仪表板。

    通过点击New project并选择Data Science创建一个新项目。为项目起一个名称并点击Create。

    注意: 通过在Watson Studio中创建一个项目,一个免费的Object Storage服务和Watson Machine Learning服务将在你的IBM Cloud帐户中创建。选择免费存储类型以避免收费。2.2 创建notebook在新建项目Overview面板中,点击右上角的Add to project并选择Notebook资源类型。填写以下信息:

    选择From URL选项卡。(步骤1)

    输入notebook的名称和可选项描述。(步骤2)

    在Notebook URL下提供以下URL: https://raw.githubusercontent.com/IBM/build-knowledge-base-with-domain-specific-documents/master/notebooks/knowledge_graph.ipynb。(步骤3)

    对于Runtime运行环境,选择Python 3.5。(步骤4)点击Create按钮。

    提示: 一旦成功导入,notebook应该出现在Assets选项卡的Notebook部分。2.3 运行notebook选择下拉菜单 Cell > Run All运行notebook,或者使用play按钮自顶向下一次运行单元格。

    当单元格运行时,观察输出结果或错误。一个正在运行的单元格将有一个类似于In[*]的标签。一个完成的单元格将有一个运行序列号,而不是星号。2.4 上传数据

    将数据和配置上传到notebook上:notebook使用data[2]中的数据,将数据上传到我们的项目中

    在新项目的Overview面板中,单击右上角的Add to project并选择Data资源类型。屏幕右侧出现的面板将指导你如何上传数据,按照下图中编号的步骤操作。

    确保你在Load选项卡上。(步骤1)

    单击browse选项。在你的机器上定位到archive.zip、config_relations.txt和config_classification.txt文件的位置,并将它们上传。(没有标记步骤)

    上传后,转到Files选项卡。(步骤2)

    确保文件出现图中的位置。(步骤3)注意:可以使用你自己的数据和配置文件。如果使用自己的配置文件,请确保符合config_classification.txt文件中给出的JSON结构。

    3. 分析结果

    当我们浏览notebook时,我们首先要做的是:配置文件(config_classification.txt和config_relations.txt)已经被加载进来

    使用python包mammoth提取非结构化的信息,Mammoth将.docx文件转换为.html,并分析表格中的文本和自由浮动文本

    使用配置文件分析和扩展Watson Natural Language Understanding的结果。

    实体使用config_classification.txt文件进行扩展,关系使用config_relationships.txt文件进行扩展。

    然后对结果进行过滤和格式化,以获取相关关系并丢弃不相关的关系。

    将过滤后的关系发送到notebook中的绘制图形函数,构建知识图谱。

    相关链接:

    [1]: https://github.com/IBM/build-knowledge-base-with-domain-specific-documents

    [2]: https://github.com/IBM/build-knowledge-base-with-domain-specific-documents/tree/master/data

    [3]: https://developer.ibm.com/patterns/extend-watson-text-classification/

    [4]: https://developer.ibm.com/code/patterns/watson-document-correlation/

    [5]: https://github.com/IBM/watson-document-co-relation

    [6]: https://www.youtube.com/watch?v=lC2-h2ac_Jg&feature=youtu.be

    [7]: https://cloud.ibm.com/catalog/services/natural-language-understanding

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  • 本训练营将以射雕三部曲为例,从 0 构建起一个可以实际应用的知识图谱知识图谱技术是人工智能技术的组成部分,其强大的语义处理和互联组织能力,为智能化信息应用提供了基础。知识图谱旨在描述现实世界中存在的...

    知识图谱(Knowledge Graph)是一门前沿的交叉学科,用于将人类社会的海量知识结构化,并提供一个可理解,可解释的一个模型。本训练营将以射雕三部曲为例,从 0 构建起一个可以实际应用的知识图谱。

    知识图谱技术是人工智能技术的组成部分,其强大的语义处理和互联组织能力,为智能化信息应用提供了基础。知识图谱旨在描述现实世界中存在的实体以及实体之间的关系。随着人工智能的技术发展和应用,知识图谱作为关键技术之一,已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、内容分发等领域。然而,相比于传统技术,知识图谱的普及远远不够。大部分垂直行业中的技术和业务人员对知识图谱的概念、用途和相关技术的认识仍然比较模糊。

    通过本课程的学习,我们会对知识图谱的来龙去脉有个整体的了解,随后将详细介绍知识图谱生命周期中各个环节中涉及的理论,技术和工具。

    uid8504-20201009-1602224790401

    课程特色

    课程内容紧贴知识图谱技术栈,涵盖了知识图谱构建的基本内容

    开发教程详细完整、文档资源齐全、实验过程循序渐进简单明了

    实验内容互动性强,操作简单

    技术栈新颖且知识点丰富,学习后对进入知识图谱这个领域有一定的帮助

    射雕三部曲构建后的图模型展示

    wm

    适合人群

    知识图谱是一个交叉性学科,因此学习本课程前需要事先掌握 Python 基础语法和机器学习中监督学习的基本内容。同时 Cypher 是一种图数据库查询语言,不会 SQL 并不妨碍对 Cypher 的学习。

    课程难度

    本课程是知识图谱的构建的介绍类课程,不会涉及到具体的数学推导,性能分析与优化等方面的内容。

    课程信息

    学习周期:课程有效期 2 个月,2 个月后无法进行在线实验,但可查看文档内容。高级会员有效期内可一直学习,到期后课程失效,且无法查看文档。部分云主机实验环境因成本较高,存在开启次数限制。关于课程退款等相关注意事项说明,请阅读 用户付费协议。

    版权说明:课程内容为实验楼原创或实验楼在原作者授权下制作。未经书面同意,擅自爬取、转载和再分发课程内容,均将受到严肃追责。

    企业团报:企业购买,请点击 企业用户咨询。

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  • neo4j-python-pandas-py2neo-v3 利用pandas将excel中数据...Neo4j知识图谱构建 1.运行环境: python3.6.5 windows10 具体包依赖可以参考文件requirements.txt pip install -r requirements.txt 2.Pandas抽取excel...

    neo4j-python-pandas-py2neo-v3

    利用pandas将excel中数据抽取,以三元组形式加载到neo4j数据库中构建相关知识图谱

    Neo4j知识图谱构建

    iObQkn.png

    1.运行环境:

    python3.6.5
    windows10
    具体包依赖可以参考文件requirements.txt

    pip install -r requirements.txt

    2.Pandas抽取excel数据

    Excel数据结构如下

    iObTc8.png

    通过函数data_extraction和函数relation_extrantion分别抽取构建知识图谱所需要的节点数据以及联系数据,构建三元组。
    数据提取主要采用pandas将excel数据转换成dataframe类型
    invoice_neo4j.py
    iOb4ht.png

    3.建立知识图谱所需节点和边数据

    DataToNeo4jClass.py
    iXk6iV.png

    Enjoy it!

    详细内容请到github上下载 项目地址

    数据驱动变革-云将 个人博客地址

    转载于:https://www.cnblogs.com/skyell/p/10063407.html

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    知识图谱(Knowledge Graph)是一门前沿的交叉学科,用于将人类社会的海量知识结构化,并提供一个可理解,可解释的一个模型。本训练营将以射雕三部曲为例,从 0 构建起一个可以实际应用的知识图谱。

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    通过本课程的学习,我们会对知识图谱的来龙去脉有个整体的了解,随后将详细介绍知识图谱生命周期中各个环节中涉及的理论,技术和工具。

    uid8504-20201009-1602224790401

    课程特色

    课程内容紧贴知识图谱技术栈,涵盖了知识图谱构建的基本内容

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    技术栈新颖且知识点丰富,学习后对进入知识图谱这个领域有一定的帮助

    射雕三部曲构建后的图模型展示

    wm

    适合人群

    知识图谱是一个交叉性学科,因此学习本课程前需要事先掌握 Python 基础语法和机器学习中监督学习的基本内容。同时 Cypher 是一种图数据库查询语言,不会 SQL 并不妨碍对 Cypher 的学习。

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    本课程是知识图谱的构建的介绍类课程,不会涉及到具体的数学推导,性能分析与优化等方面的内容。

    课程信息

    学习周期:课程有效期 2 个月,2 个月后无法进行在线实验,但可查看文档内容。高级会员有效期内可一直学习,到期后课程失效,且无法查看文档。部分云主机实验环境因成本较高,存在开启次数限制。关于课程退款等相关注意事项说明,请阅读 用户付费协议。

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    千次阅读 2019-04-24 17:34:58
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