使用Python自动生成事件分析图谱

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前言

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作者: 想读博的针针

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项目介绍

如何用图谱和结构化的方式,即以简洁的方式对输入的文本内容进行最佳的语义表示是个难题。Text Grapher对这一问题进行了尝试,采用的方法为:输入一篇文档,将文档进行关键信息提取,并进行结构化,并最终组织成图谱组织形式,形成对文章语义信息的图谱化展示。

使用方法

在项目文件下下新建一个python文件,输入以下代码:

在这里插入图片描述
运行该文件,生成的图谱内容保存在项目文件夹graph.html的文件中。

以中科院研究所遇害案为例:

新建text.py文件,输入以下代码:

在这里插入图片描述
运行text.py,得到自动生成的graph.html文件。
在这里插入图片描述

分析

本项目采用了高频词,关键词,命名实体识别,主谓宾短语识别等抽取方式,并尝试将三类信息进行图谱组织表示,这种表示方式是一种尝试。

主要的信息处理分为以下几个步骤:

1)对文章进行处理,处理内容包括去噪、长句切分、短句切分

在这里插入图片描述
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2)对句子进行分词,词性标注处理,并收集其中的命名实体;
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3)获取文章关键词;
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4)构建事件三元组;
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5)过滤出与命名实体相关的事件三元组;
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6)基于文章关键词,建立起实体与关键词之间的关系;
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7)对事件网络进行图谱化展示;

总结

1、该项目可以帮助快速理清事情的脉络,了解人物之间的各种关系;

2、可以应用在其他领域进行文本的语义信息图谱化展示。