农业领域的知识图谱构建(Agriculture_KnowledgeGraph)

Agriculture_KnowledgeGraph

demo:http://ecnukg.vicp.io
github:https://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph
欢迎star&fork~


命名实体识别

进入主页面,输入文本,即可看到以下命名实体和分词的结果(确保django和neo4j都处于开启状态):

农业领域的知识图谱构建(Agriculture_KnowledgeGraph)_第1张图片

点击实体的超链接,可以跳转到词条页面:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1arFxxGY-1575030509534)(https://raw.githubusercontent.com/qq547276542/blog_image/master/agri/3.png)]

关系查询

关系查询部分,我们能够搜索出与某一实体相关的实体,以及它们之间的关系:
农业领域的知识图谱构建(Agriculture_KnowledgeGraph)_第2张图片

知识的树形结构

农业知识概览部分,我们能够列出某一农业分类下的词条列表,这些概念以树形结构组织在一起:

农业领域的知识图谱构建(Agriculture_KnowledgeGraph)_第3张图片

农业分类的树形图:

农业领域的知识图谱构建(Agriculture_KnowledgeGraph)_第4张图片

训练集标注

我们还制作了训练集的手动标注页面,每次会随机的跳出一个未标注过的词条。链接:http://localhost:8000/tagging-get , 手动标注的结果会追加到/label_data/labels.txt文件末尾:

农业领域的知识图谱构建(Agriculture_KnowledgeGraph)_第5张图片

思路

图谱实体获取:

1.根据19000条农业网词条,按照筛法提取名词(分批进行,每2000条1批,每批维护一个不可重集合)

2.将9批词做交集,生成农业词典

3.将词典中的词在互动百科中进行爬取,抛弃不存在的页面,提取页面内容,存到数据库中

4.根据页面内容,提取每一个词条页面的特征,构造相似度的比较方法,使用KNN进行分类

5.最后获取每个词条的所属类别,同时能够剔除不属于农业的无关词条

命名实体识别:

使用thulac工具进行分词,词性标注,命名实体识别(仅人名,地名,机构名)
为了识别农业领域特定实体,我们需要:

  1. 分词,词性标注,命名实体识别
  2. 以识别为命名实体(person,location,organzation)的,若实体库没有,可以标注出来
  3. 对于非命名实体部分,采用一定的词组合和词性规则,在O(n)时间扫描所有分词,过滤掉不可能为农业实体的部分(例如动词肯定不是农业实体)
  4. 对于剩余词及词组合,匹配知识库中以分好类的实体。如果没有匹配到实体,或者匹配到的实体属于0类(即非实体),则将其过滤掉。
  5. 实体的分类算法见下文。

HudongItem

农业领域的知识图谱构建(Agriculture_KnowledgeGraph)_第6张图片

页面分类

分类器:KNN算法

  • 无需表示成向量,比较相似度即可
  • K值通过网格搜索得到

定义两个页面的相似度sim(p1,p2):

  • title之间的词向量的余弦相似度(利用fasttext计算的词向量能够避免out of vocabulary)
  • 2组openType之间的词向量的余弦相似度的平均值
  • 相同的baseInfoKey的IDF值之和(因为‘中文名’这种属性贡献应该比较小)
  • 相同baseInfoKey下baseInfoValue相同的个数
  • 预测一个页面时,由于KNN要将该页面和训练集中所有页面进行比较,因此每次预测的复杂度是O(n),n为训练集规模。在这个过程中,我们可以统计各个分相似度的IDF值,均值,方差,标准差,然后对4个相似度进行标准化:(x-均值)/方差
  • 上面四个部分的相似度的加权和为最终的两个页面的相似度,权值由向量weight控制,通过10折叠交叉验证+网格搜索得到

Labels:(命名实体的分类)

Label NE Tags Example
0 Invalid(不合法) “色调”,“文化”,“景观”,“条件”,“A”,“234年”(不是具体的实体,或一些脏数据)
1 Person(人物,职位) “袁隆平”,“程序员”
2 Location(地点,区域) “福建省”,“三明市”,“大明湖”
3 Organization(机构,会议) “华东师范大学”,“上海市农业委员会”
4 Political economy(政治经济名词) “惠农补贴”,“基本建设投资”
5 Animal(动物学名词,包括畜牧类,爬行类,鸟类,鱼类,等) “绵羊”,“淡水鱼”,“麻雀”
6 Plant(植物学名词,包括水果,蔬菜,谷物,草药,菌类,植物器官,其他植物) “苹果”,“小麦”,“生菜”
7 Chemicals(化学名词,包括肥料,农药,杀菌剂,其它化学品,术语等) “氮”,“氮肥”,“硝酸盐”,“吸湿剂”
8 Climate(气候,季节) “夏天”,“干旱”
9 Food items(动植物产品) “奶酪”,“牛奶”,“羊毛”,“面粉”
10 Diseases(动植物疾病) “褐腐病”,“晚疫病”
11 Natural Disaster(自然灾害) “地震”,“洪水”,“饥荒”
12 Nutrients(营养素,包括脂肪,矿物质,维生素,碳水化合物等) “维生素A”,“钙”
13 Biochemistry(生物学名词,包括基因相关,人体部位,组织器官,细胞,细菌,术语) “染色体”,“血红蛋白”,“肾脏”,“大肠杆菌”
14 Agricultural implements(农机具,一般指机械或物理设施) “收割机”,“渔网”
15 Technology(农业相关术语,技术和措施) “延后栽培",“卫生防疫”,“扦插”
16 other(除上面类别之外的其它名词实体,可以与农业无关但必须是实体) “加速度",“cpu”,“计算机”,“爱鸟周”,“人民币”,“《本草纲目》”,“花岗岩”

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