KGGenによって生成された知識グラフはどのように可視化されるのですか？

可視化はKGGenには組み込まれていないが、プロットのグラフ表示は以下の方法で行うことができる：

1.視覚依存ライブラリのインストール

pipによるインストールnetworkx歌で応えるmatplotlib::

pip install networkx matplotlib

2.Pythonスクリプトの作成

新築visualize.pyファイルに以下のコードを書く：

import json
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载KGGen输出
with open('graph.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 构建有向图
G = nx.DiGraph()
for rel in data['relations']:
    G.add_edge(rel['source'], rel['target'], label=rel['relation'])

# 布局与绘制
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', font_size=10)
edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'label')
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels)
plt.show()

3.スクリプトの実行

端末で実行される：

python visualize.py

インタラクティブなマッピング・ウィンドウが表示される：

• ノードはエンティティを表し、デフォルトでは水色の円で表示される。
• 矢印のあるエッジは関係を示し、矢印の方向はその関係を反映している。source→targetフロー
• 余白のラベルは、具体的な関係の種類を示す（例：「含む」、「発展する」）。

複雑なマップでは、調整可能なspring_layoutパラメータを使用してノードのレイアウトを最適化したり、PyVisなどのライブラリを使用してWebインタラクティブなダイアグラムを生成することができます。

この答えは記事から得たものである。KG Gen：プレーンテキストからナレッジグラフを自動生成するオープンソースツールについて