Die Schritte zur Erstellung eines Wissensgraphen mit KGGen sind wie folgt:
1. die Vorbereitung des Eingabetextes
Erstellen Sie eine einfache Textdatei (z. B.input.txt), inhaltliche Beispiele:
人工智能正在改变世界。机器学习是人工智能的核心技术。斯坦福大学的研究团队开发了许多创新工具。
2. die Ausführung von Umwandlungsaufträgen
Führen Sie es im Projektverzeichnis aus:
python -m kg_gen --input input.txt --output graph.json
Darunter:
--inputPfad zur Textdatei angeben--outputJSON: Definieren Sie den Pfad der JSON-Ausgabedatei.
3. das Parsen der Ausgabe
generiertgraph.jsonEnthält strukturierte Daten, Beispiele:
{
"entities": ["人工智能", "机器学习", "斯坦福大学"],
"relations": [
{"source": "人工智能", "target": "机器学习", "relation": "包含"},
{"source": "斯坦福大学", "target": "创新工具", "relation": "开发"}
]
}
4) (Optional) Erweiterte Konfiguration
- Änderungen
config.pyWechsel des Sprachmodells oder Anpassung der Schwellenwerte für das Clustering - Die Stapelverarbeitung kann mit einem Shell-Skript rekursiv aufgerufen werden
- erhöhen.
--verboseParameter Debug-Protokollierung einschalten
Tipp: Die semantische Klarheit des Eingabetextes wirkt sich direkt auf die Qualität des Mappings aus, und es wird empfohlen, zunächst die notwendige Datenbereinigung durchzuführen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKG Gen: ein Open-Source-Werkzeug zur automatischen Erstellung von Wissensgraphen aus einfachem TextDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erzeugt KGGen einen Wissensgraphen aus einer Textdatei? Bitte beschreiben Sie den genauen Prozess.
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