没有图谱称为弱人工智能,有图谱的称为强人工智能

图谱可以机器学习人工智能具备推理能力。

1. 代码学习

1.1 源代码

# -*- coding: utf-8 -*-
from py2neo import Node, Graph, Relationship


# 可以先阅读下文档https://py2neo.org/v4/index.htm
class DataToNeo4j(object):
    """将excel数据存入neo4j"""

    def __init__(self):
        """建立连接"""
        link = Graph("http://localhost:7474/", username="neo4j", password="root")
        self.graph = link
        # self.graph = NodeMatcher(link)
        self.graph.delete_all()

    def create_spo(self, result):
        # 创建节点, 和关系
        start = Node('temp', name=result[0])
        end = Node('temp', name=result[2])
        self.graph.create(start)
        self.graph.create(end)
        r1 = Relationship(start, result[1], end)
        self.graph.create(r1)

from ltp import LTP

ltp = LTP()


# 使用语义角色标注构建和抽取关系
def srl_AtoA(sent):
    # 句子进行分词操作
    seg, hidden = ltp.seg([sent])
    seg = seg[0]
    print(seg)
    srl = ltp.srl(hidden, keep_empty=False)[0]
    print(srl)
    results = []
    for s in srl:
        key = s[0]
        values = s[1]
        start, end = '', ''
        for value in values:
            print('value:', value)
            if value[0] == 'A0':
                start = ''.join(seg[value[1]:value[2] + 1])
            if value[0] == 'A1':
                end = ''.join(seg[value[1]:value[2] + 1])
        if start != '' and end != '':
            results.append([start, seg[key], end])
    return results
# 分句操作
sents = ltp.sent_split(
    ["该僵尸网络包含至少35000个被破坏的Windows系统攻击者使用者正在秘密使用这些系统来开采Monero加密货币。该僵尸网络名为“ VictoryGate”,自2019年5月以来一直活跃。"])
spo = DataToNeo4j()
for sent in sents:
    print(sent)
    results = srl_AtoA(sent)
    print(results)
    for result in results:
        spo.create_spo(result)
    print('-' * 100)

1.2 代码解读

这段代码的主要目的是将文本信息中的实体和它们之间的关系抽取出来,并将这些信息存储到Neo4j数据库中。Neo4j是一个图形数据库,专门用于处理数据之间的关系。代码包括两个主要部分:与Neo4j交互的部分和文本处理部分。

  1. 与Neo4j交互

  2. 文本处理

代码工作流程如下

  1. 首先,LTP库用于分句和分词,并对句子进行语义角色标注。
  2. 对于每个句子srl_AtoA 函数被用来提取实体和它们之间的关系。
  3. 取出的实体和关系被发送DataToNeo4j 对象
  4. DataToNeo4j 对象使用这些数据在Neo4j数据库创建相应的节点和关系。

这个过程有效地将自然语言文本中的实体和关系转换为图数据库中的节点和边,便于进行复杂的关系查询分析

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_46713695/article/details/134721337

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