知识图谱

./neo4j console

pip install py2neo

from py2neo import Graph, Node

if __name__ == '__main__':

    graph = Graph('bolt://127.0.0.1:7687', auth=('neo4j', '******'))
    apple = Node('Fruit', name='apple')
    graph.create(apple)

match (apple:Fruit) return apple

from py2neo import Graph, Node

if __name__ == '__main__':

    graph = Graph('bolt://127.0.0.1:7687', auth=('neo4j', '******'))
    apple = Node('Fruit', name='apple')
    graph.create(apple)
    graph.delete(apple)

from py2neo import Graph, Node

if __name__ == '__main__':

    graph = Graph('bolt://127.0.0.1:7687', auth=('neo4j', '******'))
    fruit = []
    apple = Node('Fruit', name='apple')
    orange = Node('Fruit', name='orange')
    banana = Node('Fruit', name='banana')
    fruit.append(apple)
    fruit.append(orange)
    fruit.append(banana)
    for f in fruit:
        graph.create(f)

match (f:Fruit) return f

from py2neo import Graph

if __name__ == '__main__':

    graph = Graph('bolt://127.0.0.1:7687', auth=('neo4j', '******'))
    graph.run('MATCH (p:Fruit) DETACH DELETE p')

from py2neo import Graph, Node, Relationship

if __name__ == '__main__':

    graph = Graph('bolt://127.0.0.1:7687', auth=('neo4j', '******'))
    nodes = []
    apple = Node('Fruit', name='apple')
    alice = Node('Person', name='Alice')
    nodes.append(apple)
    nodes.append(alice)
    for f in nodes:
        graph.create(f)
    relattionship = Relationship(alice, 'like eat', apple)
    graph.create(relattionship)

MATCH (a:Fruit {name: 'apple'}), (p:Person {name: 'Alice'})
RETURN a, p

from py2neo import Graph

if __name__ == '__main__':

    graph = Graph('bolt://127.0.0.1:7687', auth=('neo4j', '******'))
    # 查询所有水果
    res = graph.run('MATCH (f:Fruit) RETURN f')
    print(res)
    # 查询特有名字的人
    res = graph.run('MATCH (p:Person {name:"Alice"}) RETURN p')
    print(res)

f                          
----------------------------
 (_9:Fruit {name: 'apple'}) 

 p                            
------------------------------
 (_10:Person {name: 'Alice'})

CBA：广厦男篮力克青岛男篮 迎主场12连胜2024年12月31日 09:20　
来源：中国新闻网大字体小字体　　
中新网杭州12月31日电(郭天奇)30日，2024-2025赛事中国男子篮球职业联赛(CBA)第24轮，浙江方兴渡(广厦男篮)在主场浙江杭州
103:89力克青岛男篮，本赛季进行至今，12个主场赛事未尝败绩。图为广厦男篮队员朱俊龙投篮瞬间(红)。肖健 摄　　上一场比赛，
广厦男篮在客场105:107憾负山西男篮，四连胜遭到终结。虽然输球，但截至上一轮已经取得19胜4负战绩的广厦男篮，依旧是本赛季表
现最为出色的球队之一，高居联盟榜首。青岛男篮则处在联盟第8位。　　本场比赛一开场，广厦男篮多点开花，迅速占据优势。另一
边，青岛男篮外援韦瑟斯庞面对“旧主”迅速砍下13分，依靠个人能力为球队咬住比分。随后，广厦男篮依靠布朗这一火力点再次扩大分
差，首节结束31:23领先。单节砍下20分的韦瑟斯庞独木难支。　　次节，广厦男篮进攻一度停滞，场上分差缩小至2分。暂停调整后，
卡尔顿、奈特携手作战，内线“海拔”提升的广厦男篮牢牢占据篮下优势，掌控了场上局面。半场结束，广厦男篮64:49领先，篮板数大幅
领先。　　易边再战，青岛男篮主力中锋杨瀚森迟迟未能拿出此前的篮板表现，韦瑟斯庞体力受到考验，球队追分相当困难，广厦男篮则
带着12分的优势进入第四节。末节，广厦男篮依旧力拼篮板球，场上分差一直保持在15分左右，在“魔鬼主场”的加持下，这场比赛基本
失去悬念。　　最终，广厦男篮103:89战胜青岛男篮，拿下2024年最后一场比赛的胜利。布朗砍下广厦全队最高的27分6篮板4助攻。青
岛男篮外援韦瑟斯庞空砍39分2篮板7助攻。　　赛后，广厦男篮主教练王博表示：“球队近期因为流感和疲劳导致用人轮转上不如意，场
上进攻不是很有章法，但防守和篮板球都非常拼，能靠顽强的防守限制对方，希望球队能咬住牙挺过这个阶段。”(完)

pip install pydantic==2.9.2

import os
from typing import List, Tuple
from py2neo import Graph, Node, Relationship
from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain.memory import ConversationKGMemory
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from difflib import SequenceMatcher

def similar(a, b):
    return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()

class SportsKnowledgeGraph:
    def __init__(self,
                 neo4j_uri: str = "bolt://localhost:7687",
                 neo4j_user: str = "neo4j",
                 neo4j_password: str = "******",
                 api_key: str = '******'):
        """
        初始化体育新闻知识图谱
        """
        # 连接Neo4j
        self.graph = Graph(neo4j_uri, auth=(neo4j_user, neo4j_password))

        # 初始化LLM和Memory
        os.environ['DASHSCOPE_API_KEY'] = api_key
        self.llm = ChatTongyi(model='qwen-turbo')
        self.memory = ConversationKGMemory(llm=self.llm)

    def process_text_segment(self, text: str) -> Tuple[List[str], List[Tuple]]:
        """
        处理文本片段，提取实体和关系

        Args:
            text: 文本片段

        Returns:
            实体列表和关系三元组列表
        """
        # 保存上下文到memory
        self.memory.save_context(
            {"input": text},
            {"output": "这是一段体育新闻。"}
        )
        all_entities = set()
        # 提取实体
        for i in range(3):
            entities = self.memory.get_current_entities(text)
            all_entities.update(entities)
        print(all_entities)
        all_entities_str = ','.join(list(all_entities))
        template = """
                你是一个在文档中找关系大师
                已知以下实体集合：
                {entity_names}
                请从文本中查找这个实体集合中个体彼此(如'实体1','实体2')之间是否存在关系：
                {text}
                如果存在关系，
                请以列表格式返回实体集合中存在的实体的三元组关系，格式为
                (‘实体1’, ‘关系’, ‘实体2’)。
                注意，你找出的'实体2'必须在实体集合中存在，不准在文本中重新查找实体。
                要求关系必须为动词或者介词，不能为名词。
                只给出三元组即可，不要做无关的事情
                """
        prompt = PromptTemplate.from_template(template)
        prompt = prompt.format(text=text, entity_names=all_entities_str)
        chain = self.llm | StrOutputParser()
        response = []
        for i in range(10):
            try:
                res = chain.invoke(prompt)
                res = eval(res)
                response.extend(res)
            except Exception as e:
                continue
        response = set(response)
        response = list(response)
        unique_triples = []
        seen_entities = {}
        print(response)
        for triple in response:
            try:
                head, relation, tail = triple
                key = (head, tail)
                if key not in seen_entities:
                    seen_entities[key] = []
                found_similar = False
                for existing_relation in seen_entities[key]:
                    if similar(relation, existing_relation) > 0.4:  # 设定相似度阈值为0.8，可按需调整
                        found_similar = True
                        break
                if not found_similar:
                    seen_entities[key].append(relation)
                    unique_triples.append(triple)
            except Exception as e:
                continue

        print(unique_triples)
        return list(all_entities), unique_triples

    def create_entity_node(self, entity_name: str, text: str) -> Node:
        """
        智能创建实体节点，根据实体名称和上下文判断类型

        Args:
            entity_name: 实体名称

        Returns:
            Neo4j节点
        """
        # 构建提示模板
        template = """
        你是一个文档实体分类专家。请判断以下实体属于哪种类型：
        实体名称：{entity}
        请从文本中判断这个实体的类型
        {text}
        请以JSON格式返回，格式如下：
        [
            {{
            "类型一": [{{"name": "实体名", "type": "类型一"}}],
            "类型二": [{{"name": "实体名", "type": "类型二"}}],
            ......
            }}
        ]
        只返回该格式，不要做其他事情
        """

        # 使用LLM判断实体类型
        prompt = PromptTemplate.from_template(template)
        chain = self.llm | StrOutputParser()
        old_entities = ''
        for i in range(5):
            try:
                entity_types = chain.invoke(prompt.format(entity=entity_name, text=text))
                if len(old_entities) < len(entity_types):
                    old_entities = entity_types
            except Exception as e:
                continue
        entity_types = eval(old_entities)
        print(entity_types)
        # 创建节点并添加属性
        nodes = [Node(e['type'], name=e['name']) for entities in entity_types for values in entities.values() for e in values]
        return nodes

    def add_to_neo4j(self, entities: List[str], relations: List[Tuple], text: str) -> None:
        """
        将实体和关系添加到Neo4j数据库

        Args:
            entities: 实体列表
            relations: 关系三元组列表
        """
        # 添加实体
        tx = self.graph.begin()
        nodes = self.create_entity_node(entities, text)
        nodes_ = {}
        for node in nodes:
            tx.create(node)
            nodes_[node['name']] = node
        node_list = [node['name'] for node in nodes]
        # 添加关系
        for subject, relation, object_ in relations:
            if subject in node_list and object_ in node_list:
                rel = Relationship(nodes_[subject], relation, nodes_[object_])
                tx.create(rel)

        tx.commit()

    def process_news(self, news_text: str) -> None:
        """
        处理新闻文本，提取信息并存入图数据库

        Args:
            news_text: 新闻文本
        """

        # 处理全文
        entities, relations = self.process_text_segment(news_text)

        # 存入Neo4j
        self.add_to_neo4j(entities, relations, news_text)

from knowledge_graph import SportsKnowledgeGraph
import os


def print_separator():
    print("\n" + "=" * 50 + "\n")

def main():

    try:
        # 初始化知识图谱
        print("正在初始化知识图谱...")
        kg = SportsKnowledgeGraph()
        print("知识图谱初始化成功！")
        print_separator()

        # 读取新闻文本
        news_file = 'news.txt'
        if not os.path.exists(news_file):
            raise FileNotFoundError(f"找不到新闻文件: {news_file}")

        print(f"正在读取新闻文件: {news_file}")
        with open(news_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
            news_text = f.read()
        print("新闻文件读取成功！")
        print_separator()

        # 处理新闻
        print("正在处理新闻内容...")
        kg.process_news(news_text)
        print("新闻处理完成！")

    except Exception as e:
        print(f"发生错误: {str(e)}")
        raise

    print("程序执行完成！")


if __name__ == "__main__":
    
    main()

正在初始化知识图谱...
知识图谱初始化成功！

==================================================

正在读取新闻文件: news.txt
新闻文件读取成功！

==================================================

正在处理新闻内容...
{'韦瑟斯庞', '杨瀚森', '青岛男篮', '布朗', '卡尔顿', 'CBA', '山西男篮', '广厦男篮', '浙江杭州', '奈特', '浙江方兴渡', '肖健', '王博', '朱俊龙'}
[('杨瀚森', '迟迟未能拿出', '此前的篮板表现'), ('韦瑟斯庞', '面对', '旧主'), ('广厦男篮', '隶属于', '浙江方兴渡'), ('浙江杭州', '举办', '比赛'), ('布朗', '扩大分差', '青岛男篮'), ('卡尔顿', '效力于', '广厦男篮'), ('CBA', '包含', '青岛男篮'), ('韦瑟斯庞', '体力受到', '考验'), ('布朗', '效力', '广厦男篮'), ('布朗', '砍下', '最高分'), ('朱俊龙', '效力于', '广厦男篮'), ('杨瀚森', '效力', '青岛男篮'), ('布朗', '砍下', '广厦全队最高'), ('奈特', '效力于', '广厦男篮'), ('杨瀚森', '未能', '拿出'), ('CBA', '包含', '广厦男篮'), ('韦瑟斯庞', '效力于', '青岛男篮'), ('王博', '执教', '广厦男篮'), ('韦瑟斯庞', '独木难支', ''), ('卡尔顿', '效力', '广厦男篮'), ('布朗', '砍下', '27分6篮板4助攻'), ('布朗', '砍下', '得分'), ('杨瀚森', '未能', '拿出此前的篮板表现'), ('韦瑟斯庞', '空砍', '39分2篮板7助攻'), ('广厦男篮', '赢得', '比赛'), ('王博', '表示', '球队近期因为流感和疲劳导致用人轮转上不如意'), ('肖健', '拍摄', '照片'), ('杨瀚森', '未能拿出', '篮板表现'), ('奈特', '效力', '广厦男篮'), ('朱俊龙', '效力', '广厦男篮'), ('韦瑟斯庞', '砍下', '分数'), ('韦瑟斯庞', '砍下', '13分'), ('韦瑟斯庞', '体力受到考验', ''), ('广厦男篮', '获得', '胜利'), ('卡尔顿', '携手', '作战'), ('杨瀚森', '未能拿出', '此前的篮板表现'), ('韦瑟斯庞', '效力', '青岛男篮'), ('王博', '担任', '广厦男篮主教练'), ('王博', '担任', '主教练'), ('广厦男篮', '击败', '青岛男篮'), ('广厦男篮', '力克', '青岛男篮'), ('卡尔顿', '携手', '奈特'), ('广厦男篮', '位于', '浙江杭州'), ('广厦男篮', '对阵', '青岛男篮'), ('布朗', '砍下', '广厦全队最高的27分6篮板4助攻'), ('杨瀚森', '效力于', '青岛男篮'), ('韦瑟斯庞', '体力', '受到考验'), ('奈特', '携手', '作战'), ('布朗', '效力于', '广厦男篮'), ('CBA', '属于', '中国男子篮球职业联赛'), ('布朗', '扩大', '分差')]
[('杨瀚森', '迟迟未能拿出', '此前的篮板表现'), ('韦瑟斯庞', '面对', '旧主'), ('广厦男篮', '隶属于', '浙江方兴渡'), ('浙江杭州', '举办', '比赛'), ('布朗', '扩大分差', '青岛男篮'), ('卡尔顿', '效力于', '广厦男篮'), ('CBA', '包含', '青岛男篮'), ('韦瑟斯庞', '体力受到', '考验'), ('布朗', '效力', '广厦男篮'), ('布朗', '砍下', '最高分'), ('朱俊龙', '效力于', '广厦男篮'), ('杨瀚森', '效力', '青岛男篮'), ('布朗', '砍下', '广厦全队最高'), ('奈特', '效力于', '广厦男篮'), ('杨瀚森', '未能', '拿出'), ('CBA', '包含', '广厦男篮'), ('韦瑟斯庞', '效力于', '青岛男篮'), ('王博', '执教', '广厦男篮'), ('韦瑟斯庞', '独木难支', ''), ('布朗', '砍下', '27分6篮板4助攻'), ('布朗', '砍下', '得分'), ('杨瀚森', '未能', '拿出此前的篮板表现'), ('韦瑟斯庞', '空砍', '39分2篮板7助攻'), ('广厦男篮', '赢得', '比赛'), ('王博', '表示', '球队近期因为流感和疲劳导致用人轮转上不如意'), ('肖健', '拍摄', '照片'), ('杨瀚森', '未能拿出', '篮板表现'), ('韦瑟斯庞', '砍下', '分数'), ('韦瑟斯庞', '砍下', '13分'), ('韦瑟斯庞', '体力受到考验', ''), ('广厦男篮', '获得', '胜利'), ('卡尔顿', '携手', '作战'), ('王博', '担任', '广厦男篮主教练'), ('王博', '担任', '主教练'), ('广厦男篮', '击败', '青岛男篮'), ('广厦男篮', '力克', '青岛男篮'), ('卡尔顿', '携手', '奈特'), ('广厦男篮', '位于', '浙江杭州'), ('广厦男篮', '对阵', '青岛男篮'), ('布朗', '砍下', '广厦全队最高的27分6篮板4助攻'), ('韦瑟斯庞', '体力', '受到考验'), ('奈特', '携手', '作战'), ('CBA', '属于', '中国男子篮球职业联赛'), ('布朗', '扩大', '分差')]
[{'球队': [{'name': '青岛男篮', 'type': '球队'}, {'name': '广厦男篮', 'type': '球队'}, {'name': '山西男篮', 'type': '球队'}, {'name': '浙江方兴渡', 'type': '球队'}], '球员': [{'name': '韦瑟斯庞', 'type': '球员'}, {'name': '杨瀚森', 'type': '球员'}, {'name': '布朗', 'type': '球员'}, {'name': '卡尔顿', 'type': '球员'}, {'name': '奈特', 'type': '球员'}, {'name': '朱俊龙', 'type': '球员'}], '联赛': [{'name': 'CBA', 'type': '联赛'}], '教练': [{'name': '王博', 'type': '教练'}], '地点': [{'name': '浙江杭州', 'type': '地点'}]}]
新闻处理完成！
程序执行完成！

MATCH (n) RETURN n;

穿山越海
连城入巷：轨道网提速大湾区2024年12月30日 14:57　来源：南方日报大字体小字体　　
穿山越海 连城入巷　　轨道网提速大湾区　　2024年12月28日上午8时，G566次高铁上的乘客杨文佳准备前往青岛，而他也正好成为广
铁集团今年的第6亿名旅客。随着铁路网渐次铺开，各地之间来往便捷，商贸繁盛。在充满经济活力的珠三角，“轨道上的大湾区”已初具
雏形。　　从广东修建的第一条铁路广三铁路，到澳门轻轨开出延伸横琴线的第一趟列车，一百多年来，一条条“巨龙”蜿蜒在南粤大地，
开启广东现代化之路。一代又一代铁路建设者克服艰难险阻，诠释着广东敢为人先、勇立潮头的精神基因。　　“路通财通民心通”，铁路
对于地区发展的重要性不言而喻。时光倒流回百年前，以詹天佑为代表的一批批爱国工程师逢山开路、遇水架桥，筑成粤汉、广三、广九
等铁路，拉开百年广东铁路建设序幕。　　“东西南北中，发财到广东”。改革开放后，火车承载着五湖四海人的梦想，大量务工人员纷纷
奔赴广东，享誉全国的广东铁路服务，也传递着改革开放前沿地的城市温暖，吸引着更多外地人留下，建设出一个个充满繁荣活力的城
市。　　党的十八大后，广东铁路发展活力涌动。“复兴号”风驰电掣，大湾区铁路网越织越密，广深港高铁、南广高铁、广肇城际、广惠
城际铁路等重大工程相继建成投运。　　2020年，国家发展改革委印发《关于粤港澳大湾区城际铁路建设规划的批复》，同意在粤港澳大
湾区有序实施一批城际铁路项目，以提升粤港澳大湾区城际交通供给质量，服务粤港澳大湾区建设。　　2024年12月，随着澳门轻轨横
琴延线的正式开通，澳门与内地城市高铁轨道的对接更为便捷；同月，广州地铁11号线开通，这条粤港澳大湾区首条地铁环线正式投入运
营，串联起沿途千家万户。　　一日千里，百年换貌。世界级的交通枢纽、通联各地的铁路网，见证着百年历史的波澜壮阔，构建起支撑
广东发展的一条条动脉，承载了人民美好生活的愿景。如今的粤港澳大湾区，四通八达的交通成为湾区一张崭亮的名片，一个个有
关“路”的奇迹在这里发生，将更多的梦想照进现实：“00后”香港青年陈启轩在东莞创办无人机企业，广深港高铁见证着他的成长；澳门
青年陈铱文在穗创业工作，广珠城际陪伴着她往来；铁路迷富嘉俊，四年拍摄上万张湾区铁路照片，更期待能成为铁路工作者中的一员。
　　未来一段时间，粤港澳大湾区将建设以高铁为主干线的
全球最密集铁路交通网。近期到2025年，大湾区铁路网络运营及在建里程达4700
公里，全面覆盖大湾区中心城市、节点城市和广州、深圳等重点都市圈。远期到2035年，大湾区铁路网络运营及在建里程达5700公里，
覆盖全部县级城市。　　“轨道上的大湾区”建设加速推进，基础设施“硬联通”日渐完备，为粤港澳大湾区注入繁荣发展的活力。大湾区铁
路建设的快速推进和营业里程的迅速延伸，同样也是16万公里中国铁路网发展变迁的一个重要缩影。从新中国成立前铁路建设的十分落
后，到改革开放后铁路建设的大力推进，再到今天四通八达、高效便捷的高铁网络建成完善，中国人民写下了一篇波澜壮阔、催人奋进的
故事。

正在初始化知识图谱...
知识图谱初始化成功！

==================================================

正在读取新闻文件: news.txt
新闻文件读取成功！

==================================================

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{'南粤大地', '杨文佳', '澳门', '广九', '广深港高铁', '南广高铁', '广珠城际', '广三', '广肇城际', '澳门轻轨', '珠三角', '大湾区', '中国铁路网', 'G566', '广州地铁11号线', '广铁集团', '广东', '东莞', '广惠城际铁路', '陈启轩', '富嘉俊', '粤汉', '陈铱文', '南方日报', '轨道网', '粤港澳大湾区', '詹天佑', '香港'}
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