🧠 知识图谱生成 (Transformers.js)¶
在这个示例中，我们将使用 Transformers.js 实现一个知识图谱生成系统。这个系统能够从文本中提取实体和关系，构建知识图谱。
基本原理¶
知识图谱(Knowledge Graph)是一种表示实体间关系的结构化数据形式。它由节点(实体)和边(关系)组成，能够表示和储存复杂的知识网络。知识图谱的构建主要包括实体识别、关系提取和图谱构建几个步骤。
现代知识图谱构建系统通常结合了命名实体识别(NER)和关系提取模型，使用预训练语言模型如BERT等为基础进行微调和训练。
交互式知识图谱工具¶
技术���理¶
本工具使用了以下关键技术：
- Transformers.js - 在浏览器中运行的自然语言处理库，可直接使用预训练的 Hugging Face 模型
- 命名实体识别 (NER) - 使用
bert-base-NER模型识别文本中的实体，包括人物、组织、地点等 - 基于规则的关系提取 - 使用正则表达式匹配模式从文本中提取实体间的关系
- Vis.js - 用于可视化知识图谱的 JavaScript 图形库
实际应用¶
知识图谱在多个领域有广泛应用：
- 语义搜索 - 增强搜索引擎，返回更精确的结果
- 问答系统 - 构建能回答特定领域问题的系统
- 推荐系统 - 基于实体和关系的个性化内容推荐
- 知识管理 - 企业知识的结构化组织和管理
- 风险分析 - 在金融和保险行业发现实体之间的隐藏关系
未来拓展¶
该工具还可以进一步增强：
- 使用更高级的关系提取模型（如 REBEL 或 DyGIE++）
- 添加实体链接功能，将实体与知识库（如 Wikidata）中的条目关联
- 支持更复杂的推理和查询功能
- 增加多语言支持
- 整合更多知识来源，如文档、数据库等