Embora a visualização não esteja integrada ao KGGen, a apresentação gráfica dos gráficos pode ser obtida pelos seguintes métodos:
1. instalação de bibliotecas de dependência visual
Instalação usando o pipnetworkxresponder cantandomatplotlib::
pip install networkx matplotlib
2. criação de scripts Python
recém-construídovisualize.pyescreva o seguinte código:
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. execução de scripts
Executado no terminal:
python visualize.py
Uma janela de mapeamento interativo pode ser exibida, onde:
- Os nós representam entidades e são mostrados como círculos azuis claros por padrão
- As bordas com setas indicam relacionamentos, com a direção da seta refletindo a
source→targetfluxo - Os rótulos nas margens indicam o tipo específico de relacionamento (por exemplo, "contém", "desenvolve").
Para mapas complexos, ajustávelspring_layoutpara otimizar o layout do nó ou usar bibliotecas como o PyVis para gerar diagramas interativos na Web.
Essa resposta foi extraída do artigoKG Gen: uma ferramenta de código aberto para geração automática de gráficos de conhecimento a partir de texto simplesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como o gráfico de conhecimento gerado pelo KGGen é visualizado?
