Python NLP教程之知识图谱，从文本构建知识，实现从文本或在线文章中提取知识库的管道（教程含源码）

最新推荐文章于 2025-02-18 11:37:16 发布
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分类专栏： Python源码大全 文章标签： 知识图谱 自然语言处理 python
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本文链接：https://blog.csdn.net/iCloudEnd/article/details/126027071
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本文介绍了如何使用Python和REBEL模型从文本构建知识图谱，包括提取实体、关系，实现知识库的可视化，并通过Streamlit构建交互式演示。通过实例展示了从短文本、长文本到URL文章的知识提取过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

准备开始？这就是我们要做的：

  • 了解什么是知识库和知识图谱。
  • 了解如何构建知识图谱以及REBEL模型的工作原理。
  • 实现从文本中提取关系、构建知识图并将其可视化的完整管道。
  • 使用Streamlit构建交互式演示并将其部署到Hugging Face Spaces。

要尽早了解最终输出将是什么，请尝试这个Hugging Face Space上的演示。

在这里插入图片描述

以下是从 20 篇关于“Google”的新闻文章中提取的知识图谱示例。在本指南的最后，您将能够从您喜欢的任何文章列表中构建知识图谱。

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开始吧！

知识库和知识图

知识库 (KB)是存储为结构化数据的信息，可随时用于分析或推理。通常，KB

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09-06 1197
这篇文章概述了使用 Python 构建知识图谱的全面方法，重点介绍文本分析技术，例如命名实体识别 (NER)、句法分析和关系提取。它详细介绍了清理和预处理文本、识别关键实体及其关系以及将数据可视化为结构化图的过程。该方法利用 Spacy 等库进行 NER 和大型语言模型 (LLM) 进行关系提取。该文档还提供了用于实现这些技术的代码片段和示例，强调了事件检测和共现分析在生成富有洞察力的知识图谱方面的重要性。最后，它提供了运行脚本以创建和可视化知识图谱的分步指南。
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python文本数据处理_用python做NLP：中文文本预处理
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