图谱实战 | 基于半结构化百科的电影KG构建、查询与推理实践记录
轉載公眾號 |?老劉說NLP
本文圍繞基于半結構化百科的電影知識圖譜構建、查詢與推理實踐這一主題，完成基于百度百科的電影元組抽取、基于protégé的電影本體構建、基于D2RQ的RDF數據轉換與查詢、基于Apache jena的電影知識推理四個環節的實踐。
這是半結構化知識圖譜構建和應用的完整例子，希望大家能夠對其中的一些流程，相關的工具等有個大致的了解。以對實際的工作提供幫助。
一、基于百度百科的電影元組抽取
要構建電影知識圖譜，百度百科是一個很好的數據源，可以根據解析其中的infobox信息，形成對應的三元組信息，對應的百度三元組解析腳本如下：
def?extract_avp_baidu(self,?selector):info_data?=?{}if?selector.xpath('//h2/text()'):info_data['current_semantic']?=?selector.xpath('//h2/text()')[0].replace('????',?'').replace('（','').replace('）','')else:info_data['current_semantic']?=?''if?info_data['current_semantic']?==?'目錄':info_data['current_semantic']?=?''info_data['tags']?=?[item.replace('\n',?'')?for?item?in?selector.xpath('//span[@class="taglist"]/text()')]if?selector.xpath("//div[starts-with(@class,'basic-info')]"):for?li_result?in?selector.xpath("//div[starts-with(@class,'basic-info')]")[0].xpath('./dl'):attributes?=?[attribute.xpath('string(.)').replace('\n',?'')?for?attribute?in?li_result.xpath('./dt')]values?=?[value.xpath('string(.)').replace('\n',?'')?for?value?in?li_result.xpath('./dd')]for?item?in?zip(attributes,?values):info_data[item[0].replace('????',?'')]?=?item[1].replace('????',?'')return?info_data二、基于protégé的電影本體構建
Portege是當下最流行的本體構建工具，下面利用protégé本體構建工具構建電影本體，旨在掌握在Ubuntu系統下，protégé、環境的搭建及配置，并實現protégé本體構建方法，owl數據導出等操作。
1、Protégé安裝部署
1）首先檢查系統中是否已經安裝了Java，在終端里面輸入 java –version; 若如下顯示，則表示已經安裝,：
如果沒有安裝需要安裝java環境，
sudo?apt-get?update sudo?apt-get?install?openjdk-8-jdk java?–version顯示上圖即可
2）安裝protégé
從https://protege.stanford.edu下安裝protege。或者直接解壓實驗材料中的壓縮包，在protége根目錄下執行，即可啟動protégé。
sudo?bash?./run.sh2、Protégé構建電影本體
1）定義本體IRI
IRI即“國際化資源標識符”，可以類比于URI ，區別在于 URI 只能使用英文字符，所以沒有辦法很好的國際化兼容不同的文字語言，所以 IRI 就引入了 Unicode 字符來解決這個兼容問題，最后就有了國際化資源標識符（IRI）。protege中的ontology IRI，是默認的 IRI 路徑。不可隨意更改，必須符合RDF 文件規則。
打開Protégé潔面后，可以看到整個界面的內容。新建一個電影知識圖譜本體，在ontologyIRI中填寫一個電影本體的唯一標識，通常以https://wwww為開頭，我們將其命名為https://www.movie_kg.com。一個知識體系統一使用一個IRI。
2）定義類別信息（實體建模）
在新建一個本體后，即對該本體的實體類型進行定義，包括兩個部分。實體類型名稱的定義以及實體類型屬性的定義。在實體類型名稱的定義上，點擊“Entities”tab標簽，選擇“Classes”標簽。在這個界面，我們創建電影知識圖譜的類/概念，所有的類都是“Thing”的子類，具體的，在Classes右鍵owl:Thing ,選擇Add Subclass，鍵入Movie，相當于新建了一個“Movie”類，重復此步，依次構建 Movie,Person,Role三個實體類型。
為了建模類之間的關系，protégé提供了類別屬性的定義功能，例如，等價關系(equivalent)、子類(subclassof)、不相交關系(Disjoint of)等。通過建這類關系，在進行實體對齊的工作中能夠用到。
3）定義對象屬性（實體關系建模）
點擊"Object Properties"按鈕，進入到構造對象屬性頁面，在此界面創建類之間的關系(對象屬性)對之前定義的三個類Movie,Person,Role定義關系類型。包括對關系的定義，以及關系之間關系的定義兩個部分。
首先，在定義實體關系類型上，如上圖所示，"domain"表示該屬性是屬于哪個類的（關系的頭實體類型），"range"表示該屬性的取值范圍（關系的尾實體類型）。其次，Protégé提供了傳遞關系(transitive)、對稱關系(Symmetric)、反對稱關系(Asymmetric)、自反性(Reflexive)、反自反性（irreflexive）等實體關系類型屬性的定義功能。
以點擊actedby為例。新建屬性，如actedby。
其中，inverse of用于表示說acted by與Acted as兩者是互逆關系（一個人參演了某個電影，那么這個電影也就被該人物參演），通過這種定義，借助owl推理機可以完成推理操作，如記錄中只有人參演某個電影，那么也能自動生成電影也就被該人物參演的信息。按照這種方式，依次定義movie actedby person、person actedin movie、movie hasrole role、role roleof movie、person directed movie、movie directedby person、person taked role、role takedby person等關系。
4）定義數據屬性（實體屬性建模）
在完成實體類型以及實體關系類型的定義后，需要進一步地完成對實體屬性的定義。與實體關系不同，實體屬性只有入度，而沒有出度，是概念自身的對內關系，如人物有出生日期(Birthday)、出生地點(Birthplace)，電影有電影名稱(moviename)、電影簡介(moveintro)。
與定義實體類型相似，切換"Data properties"，我們在該界面創建類的屬性。先新建數據屬性名稱，然后在“Domain”下選擇其所屬的實體類型，在“Ranges”下選擇屬性的數據類型。Protégé提供了多種屬性取值類型，包括浮點型(float)、日期型(gDay)、整型(interge)，通過對屬性類型的約束，相當于對后期進行知識填充設定了準入原則，有利于進行知識糾錯和標準化例如，創建了“Birthday”屬性名稱，將“Domain”選擇“Person”，以作為person的屬性，在“Ranges”下選擇“string”，表示取值為字符串型。重復該操作，依次構建Birthday、Birthplace、PersonID等屬性類型。
5）查看本體的查看與保存
在完成對類的定義、類關系以及類屬性的定義后，基本上一個本體就搭建起來了，為了對本體的整體面貌進行展示，protege可視化的方式來展示本體結構。具體地，可以點擊windows->Tabs->OntoGraf，通過移動、拖拽的方式，可以看到構建好的ontology的整個網絡結構標識。
本體的導出，是其中最為關鍵的部分。點擊File中的保存按鈕，可以根據所需要的本體文件類型進行選擇導出。Portege提供了利用內部表示轉制成多種形式的文本表示格式，如：XML、RDF(S)、OIL、DAML、DAML+OIL、OWL等系統語言，我們選擇Owl文件最終形成movie_kg.owl本體文件。
三、基于D2RQ的RDF數據轉換與查詢
D2rq是當前將結構化關系型數據轉化成RDF數據訪問的流行工具。該平臺能夠把關系數據庫當作虛擬、只讀的RDF圖來訪問，提供了基于rdf的訪問模式，但不需要把數據以RDF的形式存儲，這種以虛擬RDF圖的方式訪問關系數據庫是其最主要的一個特性。它通過mapping文件，把對RDF的查詢等操作翻譯成SQL語句，最終在RDB上實現對應操作，起到的是一個查詢轉換的中間操作。
D2RQ平臺提供了SPARQL訪問，一個鏈接數據服務器，一個RDF數據集生成器，一個簡單的HTML界面和Jena API訪問D2RQ映射數據庫，本實驗在Ubuntu系統下，利用網絡搭建d2rq，mysql開發環境，并完成利用d2rq完成對mysql中的數據的轉換與查詢，目的在于掌握在Ubuntu系統下，d2rq,mysql環境的搭建及數據庫配置等操作，以及掌握csv數據導入mysq及d2rq將mysql數據轉換成RDF數據的方法。
1、Mysql、Apache ant與D2rq的安裝部署
1）Mysql的安裝與部署
（1）首先檢查系統中是否已經安裝了MySQL。在終端里面輸入 sudo netstat -tap | grep mysql若沒有反映，沒有顯示已安裝結果，則沒有安裝。若如下顯示，則表示已經安裝。
（2）如果沒有安裝，則安裝MySQL。在終端輸入 sudo apt-get install mysql-server mysql-client，運行結果如下所示: 在此安裝過程中會讓你輸入root用戶(管理MySQL數據庫用戶，非Linux系統用戶)密碼，按照要求輸入即可。
（3）測試安裝是否成功：在終端輸入 sudo netstat -tap | grep mysql完成安裝。
2）Apache Ant安裝部署
Ant類似于Unix中的Make工具，是用來編譯、生成Java的；命令行輸入sudo apt-get install ant 即可完成安裝
3）D2rq安裝部署
（1）從https://github.com/d2rq/d2rq 獲取所有文件，或解壓d2rq文件。（2）編譯D2rq，在根目錄下輸入ant , 回車即可。
2、數據導入關系數據庫與RDF的映射
為了模擬從結構化關系數據到RDF數據的映射，我們使用起先整理好的知識圖譜數據導入至mysql，包括person.csv、role.csv、movie.csv、movie_actor.csv、movie_director.csv、actor_role.csv共6個文件。
1）將csv圖譜數據導入至mysql關系型數據庫
（1）執行pip install csv，安裝python處理csv的模塊
（2）執行pip install pymysql，安裝python操作mysql的模塊
（3）執行python InsertMysql.py，將該6個文件每個對應一張表的方式，進行數據庫建表操作，數據表外鍵建立，從csv數據到mysql數據的入庫操作。如：
2）生成R2ML語言的轉換和映射mapping文件
（1）在D2rq根目錄下執行generate-mapping生成mapping文件 ./generate-mapping -u root -p 123456 -o movie_kg_mapping.ttl jdbc:mysql:///movie_kg Mapping文件定義了整個映射的主要模式，即把每個表映射成一個類，每一行是一個資源，每一列就是資源的屬性，例如生成的mapping文件內容如下：
3）基于mapping文件，生成RDF三元組數據
由于自動生成的mapping文件對map和property并未嚴格對應，因此需要修改mapping文件。包括剔除掉關于主鍵id的map描述，更改d2rq:class和d2rq:property，將其后面的值對應到自己定義的本體上。具體地：修改movie_kg_mapping.ttl文件，另存為movie_kg_mapping_modify.ttl 具體修改部分如下所示：
4）在D2rq根目錄下執行dump-rdf生成movie_kg.nt：
執行命令：./dump-rdf -o movie_kg.nt movie_kg_mapping_modify.ttl Movie_kg.nt文件內容如下，每行一個三元組，總記錄共797548條RDF三元組數據。
3、使用D2rq的sparql查詢
在生成好RDF數據后，則可以應用mapping文件對關系型數據庫進行查詢。具體地：
1）通過D2rq,應用mapping文件實現對關系型數據庫的查詢 ./d2r-server movie_kg_mapping_modify.ttl
2）修改mapping文件 默認情況下sparql不支持中文,因此需要修改mapping.ttl文件,添加連接數據的字符編碼屬性:
d2rq:jdbcDSN?"jdbc:mysql:///movie_kg?useUnicode=true&characterEncoding=utf8";5、啟動執行sparql查詢
1）在根目錄執行：
./d2r-server?movie_kg_mapping_modify.ttl2）打開瀏覽器輸入http://localhost:2020,可以看到交互的頁面窗口
3）執行查詢，在查詢窗口中，輸入SPARQL腳本，完成查詢情況，可以得到右側的結果，如：例1:電影臥虎藏龍都有哪些演員
SELECT???n??t?WHERE?{?m:MovieName?'臥虎藏龍'.?n?:ActedIn??m.?n?:ChineseName??t }例2:王寶強和徐崢共同參演的電影
SELECT?distinct??n?WHERE?{?s1?rdf:type?:Person.?s2?rdf:type?:Person.?s1?:ChineseName?"王寶強".?s2?:ChineseName?"徐崢".?s1?:ActedIn??m.?s2?:ActedIn??m.?m?:MovieName??n } LIMIT?10例3:周星馳扮演過什么角色
SELECT?distinct??n?WHERE?{?s?rdf:type?:Person.?s?:ChineseName?"周星馳".?s?:Taked??m.?m?:RoleName??n } LIMIT?10例4:周星馳在唐伯虎點秋香中扮演了什么角色
SELECT?distinct??n?WHERE?{?s?rdf:type?:Person.?s?:ChineseName?"周星馳".?s?:Taked??r.?s?:ActedIn??m.?m?:MovieName?"唐伯虎點秋香".?r?:RoleOf??m.?r?:RoleName??n } LIMIT?10四、基于Neo4j的圖數據存儲與查詢
除RDF格式外，圖數據庫也是知識圖譜存儲的常用格式。Neo4j是當前最為流行的圖數據庫。本部分內容利用網絡搭建neo4j圖數據庫實驗環境，通過neo4j-import工具將電影圖譜數據導入數據庫，最后通過cypher語言對實驗數據進行增刪改查等基本操作。
1、Neo4j安裝部署
1）neo4j圖數據庫的下載和安裝
官網下載neo4j壓縮包https://neo4j.com/download/，或者使用實驗材料準備好的linux版本的neo4j 3.4.5 ;
（1）解壓，Neo4j 安裝到目錄 /usr/local/neo4j，所以將壓縮包復制到該目錄下解壓：
tar?-xzvf?neo4j-community-3.4.5-unix.tar.gz（2）啟動，在 Neo4j 目錄下啟動：
root@ubuntu:/usr/local/neo4j/bin#?./neo4j?start2）neo4j圖數據庫的配置(數據庫地址設置)
neo4j的配置文件在conf文件夾中，對該配置文件進行編輯，打開neo4j.conf對數據庫進行配置，默認數據庫為graph.db，新建數據庫兩種方法（1）可以通過neo4j import新建數據庫（需要停掉neo4j服務，./bin/neo4j stop），例如新建kg.db數據庫,將kg.db放入data/database文件夾下，修改配置文件中的默認數據庫，2）無需修改配置文件，直接將原始graph.db備份為graph1.db,將新庫kg.db命名為graph.db,重新啟動neo4j服務即可./bin/neo4j stop
3）neo4j瀏覽器界面的啟動、用戶名和密碼設置
進入bin目錄下命令行輸入./neo4j start 即可啟動服務，瀏覽器輸http://localhost:7474即可啟動web界面。如果配置中設置 dbms.security.auth_enabled=true的話需要自己設置帳號密碼，默認為usename:neo4j,password:neo4j. root@ubuntu:/usr/local/neo4j/bin# ./neo4j start，啟動成功后如右圖所示：
2、neo4j圖數據庫數據導入與展示
Neo4j圖數據庫的導入可以使用自帶的工具進行導入，也可以使用py2neo插件通過程序腳本完成導入，下面介紹兩種方式的具體過程。
1）使用neo4j-import導入圖譜
（1）節點數據構造?Neo4j-import 需要定義csv的HEADER格式，nodes標準格式如下：以movie.csv為例，neo4j中每個節點都需要一個ID屬性來唯一標示，方便后續建立關系使用， LABEL屬性是可選的， ID是強制的。此處將movie_id標識為ID，即movie_id:ID；最后一列添加LABEL屬性MOVIE，即：LABEL，可以沒有列名。
同樣的方法標記actor.csv,role.csv
（2）關系數據構造
同樣的，Neo4j對關系數據的類型也進行了定義，relations標準格式如下，以movie_actor.csv為例,需要標明START-ID END-ID,以及關系類型TYPE,此處定義actor_id為START-ID，movie_id為END-ID，關系類型為ACTED_IN,即演員出演了某部電影
同樣的方法標記movie_director.csv,movie_role.csv,actor_role.csv 標記完后所有csv文件存放在import文件夾下。
（3）數據導入
切換到 neo4j/bin目錄，執行導入命令如下：
neo4j-import?--multiline-fields=true?--bad-tolerance=1000000?--into=graph.db?--nodes=../import/actor.csv?--nodes=../import/movie.csv?--nodes=../import/role.csv?--relationships=../import/movie_actor.csv?--relationships=../import/movie_director.csv?--relationships=../import/movie_role.csv?--relationships=../import/actor_role.csv?–skip-duplicate-nodes其中--multiline-fields參數允許數據存在換行符時跨行插入；--nodes即節點文件路徑；--relationships 關系文件路徑；--skip-duplicate-nodes 重復數據跳過。運行完后會在bin目錄生成graph.db，將graph.db放入data/database文件夾下覆蓋原數據庫文件即可。
2）使用py2neo讀取csv文件導入neo4j
通過使用py2neo進行操作，先新建圖譜節點，再新建圖譜關系，兩個步驟，在該操作中，需要注意數據的重復情況，如下所示：
（1） 連接數據庫
graph?=Graph(host="127.0.0.1",??#?neo4j?搭載服務器的ip地址，ifconfig可獲取到http_port=7474,??#?neo4j?服務器監聽的端口號user="neo4j",??#?數據庫user?name，如果沒有更改過，應該是neo4jpassword="123")（2）讀取csv文件
movies_df?=?pd.read_csv(r'./movie.csv') actors_df?=?pd.read_csv(r'./actor.csv') relations_df=pd.read_csv('./movie_actor.csv')（3）創建節點（實體）
1.創建標簽為Actor的節點
（4）創建節點關系（實體關系）
def?create_rels_actor_movie(df,label): selector?=?NodeSelector(graph) for?i?in?range(relations_df.shape[0]):???#movie_id?=?str(movies_df.iloc[i,?:]['movie_id'])movie_node?=?selector.select("Movie",?movie_id=movie_id).first()actor_id?=?str(actors_df.iloc[i,?:]['actor_id'])actor_node?=?selector.select("Actor",?actor_id=actor_id).first()relationship?=?Relationship(actor_node,?'ACTED_IN',?movie_node) graph.create(relationship)3）Neo4j數據的展示 Neo4j圖數據庫，基于D3js提供了一個圖數據庫可視化交互頁面，從該頁面中的左側可以看到整個圖譜的情況，包括節點的類型和規模(Node labels)、關系的類型與規模(Relationship types)以及實體屬性類型(property keys)。
其中， Neo4j中實體包括節點（node）和關系 (relation)， node可以有標簽label，標識某一類節點，如Actor標識演員節點；node可以有屬性（property），如Actor節點中的cn_name,birthday等；relation包括ACTED_IN,HASE_ROLE等。
4）利用cypher進行圖譜查詢建立索引
Cypher語言是一個十分友好的語言，通過箭頭以及節點，使得整個查詢語句十分形象，可以通過編寫查詢模式的方式，在目前已建立好的知識圖譜中實施查詢。
（1）索引建立。?在導入數據之后，一般情況下為了提高查詢速度，都會對節點建立索引。例如，執行：
CREATE INDEX ON :Actor(cn_name)，該操作將給標簽為Actor的節點屬性cn_name建立索引，建立索引的好處是后續查詢更快。
（2）圖譜查詢。?基于cypher針對Neo4j進行實用查詢。例如：想找到姜文導演了哪些作品？可轉換為：
“match (n:Actor{cn_name:‘姜文’})-[r:DIRECTED]-(m) Return n,r,m”
進讓子彈飛中都有哪些角色？可轉換為：
“match (n:Movie{movie_name:‘讓子彈飛’})-[r:HASE_ROLE]-(m) Return n,r,m”
分別執行該語句后，可以得到查詢的結果。結果包括三種，一個是Graph圖展示，一個是文本形式Text，另一個是Code型，在Graph圖中，支持節點的擴展、拖拽、顏色更改以及節點屬性切換顯示等功能。
五、基于Apache jena的電影知識推理
本部分利用網絡搭建Apache jena開發環境。利用jena及jena-fuseki進行自定義規則的推理查詢。
1、Jena及jena-fuseki安裝部署
1）Apache jena的下載
1)下載JENA,http://jena.apache.org/download/index.cgi下分別下載 apache-jena-3.11.0.zip apache-jena-fuseki-3.11.0.zip
2)分別解壓兩個文件至本地,形成apache-jena-3.11.0, apache-jena-fuseki-3.11.0兩個文件夾
2）Apache jena的配置
1.進入apache-jena-3.11.0文件夾 2.運行: export JENA_HOME=path_to/apache-jena-3.11.0(注意,path_to/apache-jena-3.11.0表示apache-jena-3.11.0的絕對路徑)
3）apache jena RDF文件的存儲
1.準備好原先生成的movie_kg.nt文件, 將movie_kg.nt文件移動至apache-jena-fuseki-3.11.0的根目錄. 2.進入到apache-jena-3.11.0/bin文件目錄下 3.運行./tdbloader2 --loc tdb path_to/movie_kg.nt(注意,path_to/movie_kg.nt表示movie_kg.nt的絕對路徑) 執行結束后,會在bin文件目錄下生成一個tdb文件夾,里面是tdb數據庫內容 4.查看tdb文件夾中內容, 里面有dat, idn等文件
4）apache-jena-fuseki啟用tdb文件
1.將整個tdb目錄移動到apache-jena-fuseki-3.11.0文件夾下 2.jena-fuseki加載tdb文件啟動 進入到apache-jena-fuseki-3.11.0根目錄,執行命令 ./fuseki-server --loc=tdb /db 啟動成功后, 3030端口開啟 3.打開http://127.0.0.1:3030,可以看到jena-fuseki的操作界面
5）apache-jena-fuseki數據的查詢?1.打開http://127.0.0.1:3030, 點擊dataset, 進入query的問答界面 2.在查詢框中寫入前綴,內容如下: PREFIX rdf:?http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#?PREFIX rdfs:?http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#?PREFIX owl:?http://www.w3.org/2002/07/owl#?PREFIX xsd:?http://www.w3.org/2001/XMLSchema#?prefix :?http://www.movie_kg.com#?3.查詢電影”功夫”的三元組信息,在查詢框中寫入查詢體,內容如下: SELECT * WHERE { ?s :MovieName '功夫'. ?s ?p ?o. } 4.點擊運行，得到結果:
從中我們發現，關于電影＂功夫＂相關的知識三元組有７條記錄。
2、推理規則的配置與啟動
1）配置本體文件
1)將之前構建好的電影本體文件ontology.owl, 將.owl后綴改成.ttl后綴,因為fuseki-jena只識別ttl文件。
2)將該文件移動至apache-jena-fuseki-3.11.0/run/databases的文件夾下。
2）配置推理規則文件
1.進入到apache-jena-fuseki-3.11.0/run/databases文件夾下
2.新建配置文件, 命名文件名稱為”rules.ttl”
3.在rulers.ttl文件中輸入如下內容（或參見文件夾下的rulers.ttl，復制并加以更改即可）:
4.保存該rules.ttl文件
5.關于推理規則的配置說明:
@prefix : http://www.movie_kg.com# .相當于本體的前綴,這個用于解析三元組數據。
規則的定義規范，[規則名稱:(舊知識三元組)->(新知識三元組)],如果自己需要新建規則的話,則按照這種規則方式進行添加。
3）配置fuseki啟動文件
1.進入到apache-jena-fuseki-3.11.0/run/configuration文件夾下 2.新建配置文件, 命名文件名稱為”fuseki_conf.ttl” 3.在fuseki_conf.ttl文件中輸入如下內容（或參見文件夾下的fuseki_conf.ttl，復制并加以更改即可）:
@prefix?tdb:???<http://jena.hpl.hp.com/2008/tdb#>?. @prefix?rdf:???<http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>?. @prefix?rdfs:????<http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>?. @prefix?ja:????<http://jena.hpl.hp.com/2005/11/Assembler#>?. @prefix?fuseki:?<http://jena.apache.org/fuseki#>?.<#service1>?rdf:type?fuseki:Service?;fuseki:name??????????????????????"movie_kg"?;?????fuseki:serviceQuery???????????????"sparql",?"query"?;?fuseki:serviceReadGraphStore??????"get"?;fuseki:dataset???????????????????<#dataset>?;. <#dataset>?rdf:type?ja:RDFDataset?;ja:defaultGraph?<#modelInf>?;. <#modelInf>?rdf:type?ja:InfModel?;#使用推理規則推理ja:reasoner[ja:reasonerURL?<http://jena.hpl.hp.com/2003/GenericRuleReasoner>?;?ja:rulesFrom?<file:rulers.ttl的絕對路徑>?]?;ja:baseModel?<#g>?;. <#g>?rdf:type?tdb:GraphTDB?;tdb:location?"tdb文件夾的絕對路徑"?;tdb:unionDefaultGraph?true?;?.4.保存fuseki_conf.ttl文件
4）推理服務器的啟動
1.進入到apache-jena-fuseki-3.11.0 2.ctrl+c,將之前的服務關閉. 3.執行命令:./fuseki-server, 啟動fuseki服務,提示3030端口開啟 4.打開http://127.0.0.1:3030,可以看到jena-fuseki的操作界面 5.推理運行與結果查詢 a)打開http://127.0.0.1:3030, 點擊dataset, 進入query的問答界面 b)在查詢框中寫入前綴,內容如下:
PREFIX?rdf:?<http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> PREFIX?rdfs:?<http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> PREFIX?owl:?<http://www.w3.org/2002/07/owl#> PREFIX?xsd:?<http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> prefix?:?<http://www.movie_kg.com#>查詢電影”功夫”的三元組信息，在查詢框中寫入查詢體，內容如下:
點擊運行,得到結果:
從中,我們可以看到,關于電影”功夫”的三元組記錄,由之前的7條增加至13條,出現了之前沒有的三元組關系如ActedBy, DirectedBy。5) 同樣的, 我們查詢電影”功夫”都被那些人參演的結果.這個也是推理的結果.我們輸入查詢體, 點擊查詢.
SELECT?distinct??m?WHERE?{ ?s?:MovieName?'功夫'. ?s??ActedBy??n. ?n?:ChineseName??m }返回結果如下:
從結果中我們可以看到，可以直接通過推理結果完成某個三元組的直接訪問。
七、總結
本文圍繞基于半結構化百科的電影知識圖譜構建、查詢與推理實踐這一主題，完成基于protégé的電影本體構建、基于D2RQ的RDF數據轉換與查詢、基于Apache jena的電影知識推理三個環節的實踐。
實際上，我們需要認識到的是：
1、上述方法，更多的是在學術場景下使用，在真實的應用場景中更多的還是通過中間處理組建，進行轉換，上述操作更多的是作為一種教學入門級的處理。
2、當前的知識圖譜構建依舊是以半結構化數據或者結構化數據的處理，大家都被堵在數據標準化融合這一數據治理的環節，其中涉及到許多技術難題和工程難題。
關于作者
老劉，劉煥勇，NLP開源愛好者與踐行者，主頁：https://liuhuanyong.github.io。
就職于360人工智能研究院、曾就職于中國科學院軟件研究所。
老劉說NLP，將定期發布語言資源、工程實踐、技術總結等內容，歡迎關注。
OpenKG
OpenKG（中文開放知識圖譜）旨在推動以中文為核心的知識圖譜數據的開放、互聯及眾包，并促進知識圖譜算法、工具及平臺的開源開放。
點擊閱讀原文，進入 OpenKG 網站。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的图谱实战 | 基于半结构化百科的电影KG构建、查询与推理实践记录的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： 我对Spring的理解
- 下一篇： 论文浅尝 | 基于文本关联的知识图谱的无