知识图谱开源内容：

https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/KnowledgeGraph_Basic 19

学习目标

• 理解知识图谱的基本原理
• 熟悉Neo4j并具备基本的调用相应python库进行操作的能力。

任务安排

Task01：知识图谱介绍(1天)

• 知识图谱简介
• 怎么构建知识图谱
• 知识图谱的存储
• Neo4j 介绍与安装
• Neo4j 实战
• 通过 Python 操作 Neo4j
• 通过csv文件批量导入图数据

Task02：基于医疗知识图谱的问答系统操作介绍(1天)

• 引言
• 运行环境
• 搭建知识图谱
• 启动问答测试
• 代码目录介绍

Task03：Neo4j图数据库导入数据(1天)

• 引言
• Neo4j简介
• Neo4j 数据导入
• 总结

Task04：用户输入->知识库的查询语句(2天)

• 引言
• 什么是问答系统
• 任务实践
• 主体类 EntityExtractor 框架介绍
• 命名实体识别任务实践
• 意图识别任务实践

Task05：Neo4j 图数据库查询(2天)

• Neo4j介绍
• 基于知识图谱的问题系统 主体类 AnswerSearching 框架介绍
• 代码分模块介绍

打卡规则

• 注册 CSDN、Github 或 B站等账户。
• 按照任务安排进行学习，完成后写学习笔记Blog 或 进行视频直播。
• 在每次任务截止之前在群内填写问卷打卡，遇到问题在群内讨论。
• 未按时打卡的同学视为自动放弃，被抱出学习群。

致谢

• 特别鸣谢：QASystemOnMedicalGraph
• 特别感谢 @LSGOMYP 对本项目的帮助与支持。
• 特别感谢：datawhale组织本地活动！

知识图谱Task00：Neo4j安装配置(Centos)

安装配置

一、CentOS服务器安装neo4j并使用本地浏览器访问

1、下载

wget https://neo4j.com/artifact.php?name=neo4j-community-4.2.1-unix.tar.gz# 注1：4.2.1需要java版本11.0+，如果你的java是8.0，可以下载neo4j-community-3.0.3# 注2：如果下载速度比较慢的话，可以选择手动下载，然后上传到服务器# 注3：如果未安装jdk，请使用`yum install java-1.8.0-openjdk`

2、解压

tar -zxvf  name=neo4j-community-4.2.1-unix.tar.gz

3、启动

cd neo4j-community-4.2.1bin/neo4j start

启动成功如下

2021-01-10 09:33:02.314+0000 INFO  No SSL certificate found, generating a self-signed certificate..2021-01-10 09:33:03.041+0000 INFO  Starting...2021-01-10 09:33:05.307+0000 INFO  Bolt enabled on localhost:7687.2021-01-10 09:33:09.688+0000 INFO  Started.2021-01-10 09:33:11.352+0000 INFO  Remote interface available at http://localhost:7474/

4、本地访问

注：如果你是安装在本地，那直接输入http://localhost:7474/即可，以下步骤可跳过。

端口重定向

本地远程访问服务器的地址，需要在本地使用ssh链接，将服务器的7474端口重定向到本机.

在本地终端输入以下命令

ssh -L 7474:127.0.0.1:7474 usname@192.168.xxx.xxx

这时候打开http://127.0.0.1:7474，访问成功！

二、通过 Python 操作 Neo4j

1、neo4j模块：执行CQL ( cypher ) 语句

  # step 1：导入 Neo4j 驱动包

  from neo4j import GraphDatabase  # step 2：连接 Neo4j 图数据库  driver = GraphDatabase.driver("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))  # 添加 关系 函数  def add_friend(tx, name, friend_name):      tx.run("MERGE (a:Person {name: $name}) "            "MERGE (a)-[:KNOWS]->(friend:Person {name: $friend_name})",            name=name, friend_name=friend_name)  # 定义 关系函数  def print_friends(tx, name):      for record in tx.run("MATCH (a:Person)-[:KNOWS]->(friend) WHERE a.name = $name "                          "RETURN friend.name ORDER BY friend.name", name=name):          print(record["friend.name"])  # step 3：运行  with driver.session() as session:      session.write_transaction(add_friend, "Arthur", "Guinevere")      session.write_transaction(add_friend, "Arthur", "Lancelot")      session.write_transaction(add_friend, "Arthur", "Merlin")      session.read_transaction(print_friends, "Arthur")

上述程序的核心部分，抽象一下就是：

  neo4j.GraphDatabase.driver(xxxx).session().write_transaction(函数(含tx.run(CQL语句)))

或者

  neo4j.GraphDatabase.driver(xxxx).session().begin_transaction.run(CQL语句)

2、py2neo模块：通过操作python变量，达到操作neo4j的目的

  # step 1：导包  from py2neo import Graph, Node, Relationship  # step 2：构建图  g = Graph()  # step 3：创建节点  tx = g.begin()  a = Node("Person", name="Alice")  tx.create(a)  b = Node("Person", name="Bob")  # step 4：创建边  ab = Relationship(a, "KNOWS", b)  # step 5：运行  tx.create(ab)  tx.commit()

py2neo模块符合python的习惯，写着感觉顺畅，其实可以完全不会CQL也能写。

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