如何让知识图谱辅助多轮对话

如何在对话中引入知识一直是备受关注的问题，这里的知识常常分为两类：

• 非结构化知识
• 结构化知识
  包括知识库、知识图谱、类别属性知识。

在使用知识时，我们常常采用两种方式：

• 生成式
  把知识转为向量形式丢到模型里面一起训练
• 检索式
  匹配到相关实体就可以输出预先设定好的回复语句

我采用的是检索知识图谱的形式。
知识图谱一般采用Neo4j图数据库存储，存储形式为<头实体，关系，尾实体>。让知识图谱辅助多轮对话需要实现以下步骤：
（以下部分都是我自学的，不保证是最简单的操作，也不保证普适性。）

1 熟悉知识图谱的增删查改操作

1.1 Neo4j界面操作

增加节点

CREATE(n:标签{name:'内容'})

增加关系（节点已存在）

MATCH(a:标签{name:"内容"}),(b:标签{name:"内容"}) with a,b CREATE(a)-[:关系名]->(b)

删除关系

MATCH(n)-[r]-() where id(r)=id号 DELETE r

删除节点和与节点相连的所有关系：

MATCH(n)-[r]-() where id(n)=id号 DELETE n,r

修改节点属性

MATCH(n:标签名{name:"内容"}) SET n.name="新内容"

1.2 python操作知识图谱

这一部分暂时略，我有代码，但是没怎么用过，基本都是手动输入CQL操作Neo4j

2 检索知识图谱

先看这篇博客，都是我遇到的雷：https://blog.csdn.net/qq_45520647/article/details/123457168?spm=1001.2014.3001.5502
我是想通过头实体，关系，检索出尾实体，但是网上居然没有一个帖子是写这个的。
我和我同学翻了下官方文档，摸索的方法如下，以这个为例。（图谱里是）

2.1 定义两个类

这两个类的作用就是声明了Movie和Director这两个标签的主键，以及两个是怎么联系的（通过DIRECT），如果要修改的话应该很好照猫画虎。

class Movie(Model):
    __primarykey__ = "name"
    name = Property()
    DIRECT = RelatedTo("Director")
class Director(Model):
    __primarykey__ = "name"
    name = Property()
    DIRECT = RelatedFrom("Movie")

2.2 检索

这段代码就是先检索出来第一个名字是noun的Movie类型的节点，通过DIRECT关系找到的第一个尾节点，并提取出内容。

# noun = ...
keanu = repo.match(Movie).where(name=noun).first()
if keanu:   # 如果该名词在知识图谱内
	s = list(keanu.DIRECT.triples())[0][2]
	s = str(s).split("'")[1].replace("_", " ")
	print("Let me see...The director of {m} is {d}".format(m=noun, d=s))
	break
else:
	print("none")

就是这两步了，把需要替换的改成你建立的图谱里的内容即可。
感觉没说明白，但是说不明白了，尽力了…