NLP 与 Python：构建知识图谱实战案例

概括

积累了一两周，好久没做笔记了，今天，我将展示在之前两周的实战经验：如何使用 Python 和自然语言处理构建知识图谱。

网络图是一种数学结构，用于表示点之间的关系，可通过无向/有向图结构进行可视化展示。它是一种将相关节点映射的数据库形式。

知识库是来自不同来源信息的集中存储库，如维基百科、百度百科等。

知识图谱是一种采用图形数据模型的知识库。简单来说，它是一种特殊类型的网络图，用于展示现实世界实体、事实、概念和事件之间的关系。2012年，谷歌首次使用“知识图谱”这个术语，用于介绍他们的模型。

目前，大多数公司都在建立数据湖，这是一个中央数据库，它可以收集来自不同来源的各种类型的原始数据（包括结构化和非结构化数据）。因此，人们需要工具来理解所有这些不同信息的意义。知识图谱越来越受欢迎，因为它可以简化大型数据集的探索和发现。简单来说，知识图谱将数据和相关元数据连接起来，因此可以用来构建组织信息资产的全面表示。例如，知识图谱可以替代您需要查阅的所有文件，以查找特定的信息。

知识图谱被视为自然语言处理领域的一部分，因为要构建“知识”，需要进行“语义增强”过程。由于没有人想要手动执行此任务，因此我们需要使用机器和自然语言处理算法来完成此任务。

我将解析维基百科并提取一个页面，用作本教程的数据集（下面的链接）。

俄乌战争 - 维基百科 俄乌战争是俄罗斯与俄罗斯支持的分离主义者之间持续的国际冲突，以及… en.wikipedia.org

特别是将通过：

• 设置：使用维基百科API进行网页爬取以读取包和数据。
• NLP使用SpaCy:对文本进行分句、词性标注、依存句法分析和命名实体识别。
• 提取实体及其关系：使用Textacy库来识别实体并建立它们之间的关系。
• 网络图构建：使用NetworkX库来创建和操作图形结构。
• 时间轴图：使用DateParser库来解析日期信息并生成时间轴图。

设置

首先导入以下库：

## for data
import pandas as pd  #1.1.5
import numpy as np  #1.21.0

## for plotting
import matplotlib.pyplot as plt  #3.3.2

## for text
import wikipediaapi  #0.5.8
import nltk  #3.8.1
import re   

## for nlp
import spacy  #3.5.0
from spacy import displacy
import textacy  #0.12.0

## for graph
import networkx as nx  #3.0 (also pygraphviz==1.10)

## for timeline
import dateparser #1.1.7

Wikipedia-api是一个Python库，可轻松解析Wikipedia页面。我们将使用这个库来提取所需的页面，但会排除页面底部的所有“注释”和“参考文献”内容。

简单地写出页面的名称：

topic = "Russo-Ukrainian War"

wiki = wikipediaapi.Wikipedia('en')
page = wiki.page(topic)
txt = page.text[:page.text.find("See also")]
txt[0:500] + " ..."

通过从文本中识别和提取subjects-actions-objects来绘制历史事件的关系图谱（因此动词是关系）。

自然语言处理

要构建知识图谱，首先需要识别实体及其关系。因此，需要使用自然语言处理技术处理文本数据集。

目前，最常用于此类任务的库是SpaCy，它是一种开源软件，用于高级自然语言处理，利用Cython（C+Python）进行加速。SpaCy使用预训练的语言模型对文本进行标记化，并将其转换为“文档”对象，该对象包含模型预测的所有注释。

#python -m spacy download en_core_web_sm

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp(txt)

NLP模型的第一个输出是句子分割(中文有自己的分词规则)：即确定句子的起始和结束位置的问题。通常，它是通过基于标点符号对段落进行分割来完成的。现在我们来看看SpaCy将文本分成了多少个句子：

# from text to a list of sentences
lst_docs = [sent for sent in doc.sents]
print("tot sentences:", len(lst_docs))

现在，对于每个句子，我们将提取实体及其关系。为了做到这一点，首先需要了解词性标注（POS）：即用适当的语法标签标记句子中的每个单词的过程。以下是可能标记的完整列表（截至今日）：

• ADJ: 形容词，例如big，old，green，incomprehensible，first
• ADP: 介词，例如in，to，during
• ADV: 副词，例如very，tomorrow，down，where，there
• AUX: 助动词，例如is，has（done），will（do），should（do）
• CONJ: 连词，例如and，or，but
• CCONJ: 并列连词，例如and，or，but
• DET: 限定词，例如a，an，the
• INTJ: 感叹词，例如psst，ouch，bravo，hello
• NOUN: 名词，例如girl，cat，tree，air，beauty
• NUM: 数词，例如1，2017，one，seventy-seven，IV，MMXIV
• PART: 助词，例如’s，not
• PRON: 代词，例如I，you，he，she，myself，themselves，somebody
• PROPN: 专有名词，例如Mary，John，London，NATO，HBO
• PUNCT: 标点符号，例如.，（，），？
• SCONJ: 从属连词，例如if，while，that
• SYM: 符号，例如$，%，§，©，+，-，×，÷，=，😃，表情符号
• VERB: 动词，例如run，runs，running，eat，ate，eating
• X: 其他，例如sfpksdpsxmsa
• SPACE: 空格，例如

仅有词性标注是不够的，模型还会尝试理解单词对之间的关系。这个任务称为依存句法分析（Dependency Parsing，DEP）。以下是可能的标签完整列表（截至今日）。

• ACL：作为名词从句的修饰语
• ACOMP：形容词补语
• ADVCL：状语从句修饰语
• ADVMOD：状语修饰语
• AGENT：主语中的动作执行者
• AMOD：形容词修饰语
• APPOS：同位语
• ATTR：主谓结构中的谓语部分
• AUX：助动词
• AUXPASS：被动语态中的助动词
• CASE：格标记
• CC：并列连词
• CCOMP：从句补足语
• COMPOUND：复合修饰语
• CONJ：连接词
• CSUBJ：主语从句
• CSUBJPASS：被动语态中的主语从句
• DATIVE：与双宾语动词相关的间接宾语
• DEP：未分类的依赖
• DET：限定词
• DOBJ：直接宾语
• EXPL：人称代词
• INTJ：感叹词
• MARK：标记
• META：元素修饰语
• NEG：否定修饰语
• NOUNMOD：名词修饰语
• NPMOD：名词短语修饰语
• NSUBJ：名词从句主语
• NSUBJPASS：被动语态中的名词从句主语
• NUMMOD：数字修饰语
• OPRD：宾语补足语
• PARATAXIS：并列结构
• PCOMP：介词的补足语
• POBJ：介词宾语
• POSS：所有格修饰语
• PRECONJ：前置连词
• PREDET：前置限定词
• PREP：介词修饰语
• PRT：小品词
• PUNCT：标点符号
• QUANTMOD：量词修饰语
• RELCL：关系从句修饰语
• ROOT：句子主干
• XCOMP：开放性从句补足语

举个例子来理解POS标记和DEP解析：

# take a sentence
i = 3
lst_docs[i]

检查 NLP 模型预测的 POS 和 DEP 标签：

for token in lst_docs[i]:
    print(token.text, "-->", "pos: "+token.pos_, "|", "dep: "+token.dep_, "")

_SpaCy提供了一个图形工具来可视化这些注释：

from spacy import displacy

displacy.render(lst_docs[i], style="dep", options={"distance":100})

最重要的标记是动词 ( POS=VERB )，因为它是句子中含义的词根 ( DEP=ROOT )。

助词，如副词和副词 ( POS=ADV/ADP )，通常作为修饰语 ( *DEP=mod ) 与动词相关联，因为它们可以修饰动词的含义。例如，“ travel to ”和“ travel from ”具有不同的含义，即使词根相同（“ travel ”）。

在与动词相连的单词中，必须有一些名词（POS=PROPN/NOUN）作为句子的主语和宾语（ *DEP=nsubj/obj ）。

名词通常位于形容词 ( POS=ADJ ) 附近，作为其含义的修饰语 ( DEP=amod )。例如，在“好人”和“坏人”中，形容词赋予名词_“人”相反的含义。_

SpaCy执行的另一个很酷的任务是命名实体识别（NER）。命名实体是“真实世界中的对象”（例如人、国家、产品、日期），模型可以在文档中识别各种类型的命名实体。以下是可能的所有标签的完整列表（截至今日）：

• 人名: 包括虚构人物。
• 国家、宗教或政治团体：民族、宗教或政治团体。
• 地点：建筑、机场、高速公路、桥梁等。
• 公司、机构等：公司、机构等。
• 地理位置：国家、城市、州。
• 地点：非国家地理位置，山脉、水域等。
• 产品：物体、车辆、食品等（不包括服务）。
• 事件：命名飓风、战斗、战争、体育赛事等。
• 艺术作品：书籍、歌曲等的标题。
• 法律：成为法律的指定文件。
• 语言：任何命名的语言。
• 日期：绝对或相对日期或期间。
• 时间：小于一天的时间。
• 百分比：百分比，包括“%”。
• 货币：货币价值，包括单位。
• 数量：衡量重量或距离等。
• 序数： “第一”，“第二”等。
• 基数：不属于其他类型的数字。

for tag in lst_docs[i].ents:
    print(tag.text, f"({tag.label_})") 

或者使用SpaCy图形工具更好：

displacy.render(lst_docs[i], style="ent")

这对于我们想要向知识图谱添加多个属性的情况非常有用。

接下来，使用NLP模型预测的标签，我们可以提取实体及其关系。

实体和关系抽取

这个想法很简单，但实现起来可能会有些棘手。对于每个句子，我们将提取主语和宾语以及它们的修饰语、复合词和它们之间的标点符号。

可以通过两种方式完成：

1. 手动方式：可以从基准代码开始，该代码可能必须稍作修改并针对您特定的数据集/用例进行调整。

def extract_entities(doc):
    a, b, prev_dep, prev_txt, prefix, modifier = "", "", "", "", "", ""
    for token in doc:
        if token.dep_ != "punct":
            ## prexif --> prev_compound + compound
            if token.dep_ == "compound":
                prefix = prev_txt +" "+ token.text if prev_dep == "compound" else token.text
            
            ## modifier --> prev_compound + %mod
            if token.dep_.endswith("mod") == True:
                modifier = prev_txt +" "+ token.text if prev_dep == "compound" else token.text
            
            ## subject --> modifier + prefix + %subj
            if token.dep_.find("subj") == True:
                a = modifier +" "+ prefix + " "+ token.text
                prefix, modifier, prev_dep, prev_txt = "", "", "", ""
            
            ## if object --> modifier + prefix + %obj
            if token.dep_.find("obj") == True:
                b = modifier +" "+ prefix +" "+ token.text
            
            prev_dep, prev_txt = token.dep_, token.text
    
    # clean
    a = " ".join([i for i in a.split()])
    b = " ".join([i for i in b.split()])
    return (a.strip(), b.strip())


# The relation extraction requires the rule-based matching tool, 
# an improved version of regular expressions on raw text.
def extract_relation(doc, nlp):
    matcher = spacy.matcher.Matcher(nlp.vocab)
    p1 = [{'DEP':'ROOT'}, 
          {'DEP':'prep', 'OP':"?"},
          {'DEP':'agent', 'OP':"?"},
          {'POS':'ADJ', 'OP':"?"}] 
    matcher.add(key="matching_1", patterns=[p1]) 
    matches = matcher(doc)
    k = len(matches) - 1
    span = doc[matches[k][1]:matches[k][2]] 
    return span.text

让我们在这个数据集上试试看，看看通常的例子：

## extract entities
lst_entities = [extract_entities(i) for i in lst_docs]

## example
lst_entities[i]

## extract relations
lst_relations = [extract_relation(i,nlp) for i in lst_docs]

## example
lst_relations[i]

## extract attributes (NER)
lst_attr = []
for x in lst_docs:
    attr = ""
    for tag in x.ents:
        attr = attr+tag.text if tag.label_=="DATE" else attr+""
    lst_attr.append(attr)

## example
lst_attr[i]

第二种方法是使用Textacy，这是一个基于SpaCy构建的库，用于扩展其核心功能。这种方法更加用户友好，通常也更准确。

## extract entities and relations
dic = {"id":[], "text":[], "entity":[], "relation":[], "object":[]}

for n,sentence in enumerate(lst_docs):
    lst_generators = list(textacy.extract.subject_verb_object_triples(sentence))  
    for sent in lst_generators:
        subj = "_".join(map(str, sent.subject))
        obj  = "_".join(map(str, sent.object))
        relation = "_".join(map(str, sent.verb))
        dic["id"].append(n)
        dic["text"].append(sentence.text)
        dic["entity"].append(subj)
        dic["object"].append(obj)
        dic["relation"].append(relation)


## create dataframe
dtf = pd.DataFrame(dic)

## example
dtf[dtf["id"]==i]

让我们也使用 NER 标签（即日期）提取属性：

## extract attributes
attribute = "DATE"
dic = {"id":[], "text":[], attribute:[]}

for n,sentence in enumerate(lst_docs):
    lst = list(textacy.extract.entities(sentence, include_types={attribute}))
    if len(lst) > 0:
        for attr in lst:
            dic["id"].append(n)
            dic["text"].append(sentence.text)
            dic[attribute].append(str(attr))
    else:
        dic["id"].append(n)
        dic["text"].append(sentence.text)
        dic[attribute].append(np.nan)

dtf_att = pd.DataFrame(dic)
dtf_att = dtf_att[~dtf_att[attribute].isna()]

## example
dtf_att[dtf_att["id"]==i]

已经提取了“知识”，接下来可以构建图表了。

网络图

Python标准库中用于创建和操作图网络的是NetworkX。我们可以从整个数据集开始创建图形，但如果节点太多，可视化将变得混乱：

## create full graph
G = nx.from_pandas_edgelist(dtf, source="entity", target="object", 
                            edge_attr="relation", 
                            create_using=nx.DiGraph())


## plot
plt.figure(figsize=(15,10))

pos = nx.spring_layout(G, k=1)
node_color = "skyblue"
edge_color = "black"

nx.draw(G, pos=pos, with_labels=True, node_color=node_color, 
        edge_color=edge_color, cmap=plt.cm.Dark2, 
        node_size=2000, connectionstyle='arc3,rad=0.1')

nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos=pos, label_pos=0.5, 
                         edge_labels=nx.get_edge_attributes(G,'relation'),
                         font_size=12, font_color='black', alpha=0.6)
plt.show()

知识图谱可以让我们从大局的角度看到所有事物的相关性，但是如果直接看整张图就没有什么用处。因此，最好根据我们所需的信息应用一些过滤器。对于这个例子，我将只选择涉及最常见实体的部分（基本上是最连接的节点）：

dtf["entity"].value_counts().head()

## filter
f = "Russia"
tmp = dtf[(dtf["entity"]==f) | (dtf["object"]==f)]


## create small graph
G = nx.from_pandas_edgelist(tmp, source="entity", target="object", 
                            edge_attr="relation", 
                            create_using=nx.DiGraph())


## plot
plt.figure(figsize=(15,10))

pos = nx.nx_agraph.graphviz_layout(G, prog="neato")
node_color = ["red" if node==f else "skyblue" for node in G.nodes]
edge_color = ["red" if edge[0]==f else "black" for edge in G.edges]

nx.draw(G, pos=pos, with_labels=True, node_color=node_color, 
        edge_color=edge_color, cmap=plt.cm.Dark2, 
        node_size=2000, node_shape="o", connectionstyle='arc3,rad=0.1')

nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos=pos, label_pos=0.5, 
                        edge_labels=nx.get_edge_attributes(G,'relation'),
                        font_size=12, font_color='black', alpha=0.6)
plt.show()

上面的效果已经不错了。如果想让它成为 3D 的话，可以使用以下代码：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure(figsize=(15,10))
ax = fig.add_subplot(111, projection="3d")
pos = nx.spring_layout(G, k=2.5, dim=3)

nodes = np.array([pos[v] for v in sorted(G) if v!=f])
center_node = np.array([pos[v] for v in sorted(G) if v==f])

edges = np.array([(pos[u],pos[v]) for u,v in G.edges() if v!=f])
center_edges = np.array([(pos[u],pos[v]) for u,v in G.edges() if v==f])

ax.scatter(*nodes.T, s=200, ec="w", c="skyblue", alpha=0.5)
ax.scatter(*center_node.T, s=200, c="red", alpha=0.5)

for link in edges:
    ax.plot(*link.T, color="grey", lw=0.5)
for link in center_edges:
    ax.plot(*link.T, color="red", lw=0.5)
    
for v in sorted(G):
    ax.text(*pos[v].T, s=v)
for u,v in G.edges():
    attr = nx.get_edge_attributes(G, "relation")[(u,v)]
    ax.text(*((pos[u]+pos[v])/2).T, s=attr)

ax.set(xlabel=None, ylabel=None, zlabel=None, 
       xticklabels=[], yticklabels=[], zticklabels=[])
ax.grid(False)
for dim in (ax.xaxis, ax.yaxis, ax.zaxis):
    dim.set_ticks([])
plt.show()

需要注意一点，图形网络可能很有用且漂亮，但它不是本教程的重点。知识图谱最重要的部分是“知识”（文本处理），然后可以在数据帧、图形或其他图表上显示结果。例如，我可以使用NER识别的日期来构建时间轴图。

时间轴图

首先，需要将被识别为“日期”的字符串转换为日期时间格式。DateParser库可以解析几乎在网页上常见的任何字符串格式中的日期。

def utils_parsetime(txt):
    x = re.match(r'.*([1-3][0-9]{3})', txt) #<--check if there is a year
    if x is not None:
        try:
            dt = dateparser.parse(txt)
        except:
            dt = np.nan
    else:
        dt = np.nan
    return dt

将它应用于属性的数据框：

dtf_att["dt"] = dtf_att["date"].apply(lambda x: utils_parsetime(x))

## example
dtf_att[dtf_att["id"]==i]

将把它与实体关系的主要数据框结合起来：

tmp = dtf.copy()
tmp["y"] = tmp["entity"]+" "+tmp["relation"]+" "+tmp["object"]

dtf_att = dtf_att.merge(tmp[["id","y"]], how="left", on="id")
dtf_att = dtf_att[~dtf_att["y"].isna()].sort_values("dt", 
                 ascending=True).drop_duplicates("y", keep='first')
dtf_att.head()

最后，我可以绘制时间轴(绘制完整的图表可能不会用到)：

dates = dtf_att["dt"].values
names = dtf_att["y"].values
l = [10,-10, 8,-8, 6,-6, 4,-4, 2,-2]
levels = np.tile(l, int(np.ceil(len(dates)/len(l))))[:len(dates)]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,10))
ax.set(title=topic, yticks=[], yticklabels=[])

ax.vlines(dates, ymin=0, ymax=levels, color="tab:red")
ax.plot(dates, np.zeros_like(dates), "-o", color="k", markerfacecolor="w")

for d,l,r in zip(dates,levels,names):
    ax.annotate(r, xy=(d,l), xytext=(-3, np.sign(l)*3), 
                textcoords="offset points",
                horizontalalignment="center",
                verticalalignment="bottom" if l>0 else "top")

plt.xticks(rotation=90) 
plt.show()

过滤特定时间：

yyyy = "2022"
dates = dtf_att[dtf_att["dt"]>yyyy]["dt"].values
names = dtf_att[dtf_att["dt"]>yyyy]["y"].values
l = [10,-10, 8,-8, 6,-6, 4,-4, 2,-2]
levels = np.tile(l, int(np.ceil(len(dates)/len(l))))[:len(dates)]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20,10))
ax.set(title=topic, yticks=[], yticklabels=[])

ax.vlines(dates, ymin=0, ymax=levels, color="tab:red")
ax.plot(dates, np.zeros_like(dates), "-o", color="k", markerfacecolor="w")

for d,l,r in zip(dates,levels,names):
    ax.annotate(r, xy=(d,l), xytext=(-3, np.sign(l)*3), 
                textcoords="offset points",
                horizontalalignment="center",
                verticalalignment="bottom" if l>0 else "top")

plt.xticks(rotation=90) 
plt.show()

提取“知识”后，可以根据自己喜欢的风格重新绘制它。

结论

本文是关于**如何使用 Python 构建知识图谱的教程。**从维基百科解析的数据使用了几种 NLP 技术来提取“知识”（即实体和关系）并将其存储在网络图对象中。

利用 NLP 和知识图来映射来自多个来源的相关数据并找到对业务有用的见解。试想一下，将这种模型应用于与单个实体（即 Apple Inc）相关的所有文档（即财务报告、新闻、推文）可以提取多少价值。我们可以快速了解与该实体直接相关的所有事实、人员和公司。然后，通过扩展网络，即使信息不直接连接到起始实体 (A — > B — > C)。