Graphusion

Graphusion是一个用于从文本中提取知识图谱三元组的管道工具。它通过一系列步骤,包括概念提取、候选三元组提取和三元组融合,来构建知识图谱。这个工具的重要性在于它能够帮助研究人员和开发者自动化地从大量文本数据中提取结构化信息,进而支持知识管理和数据科学项目。Graphusion的主要优点包括其自动化处理能力、对不同数据集的适应性以及灵活的配置选项。产品背景信息显示,Graphusion是由tdurieux开发的,可以在GitHub上找到相关代码和文档。目前,该工具是免费的,但具体的定价策略可能会根据开发者的更新和维护情况而变化。

需求人群:

"Graphusion的目标受众是数据科学家、研究人员和开发者,特别是那些需要从文本数据中提取结构化信息以构建知识图谱的专业人士。这个工具适合他们,因为它提供了一个自动化的解决方案来处理和分析大量的文本数据,从而节省时间和资源,提高效率。"

使用场景示例:

研究人员使用Graphusion从学术论文中提取关键概念和关系,构建学术领域知识图谱。

企业利用Graphusion分析客户反馈,提取产品改进的关键信息。

开发者使用Graphusion从技术文档中提取术语和定义,构建技术知识库。

产品特色:

创建新的conda环境并安装所需包。

处理指定目录下的文本文件作为输入。

需要一个JSON文件来定义关系。

提供预处理notebook来转换数据格式。

通过命令行运行整个管道。

输出包括概念抽象、提取的三元组和融合后的三元组。

支持通过参数调整来优化结果。

提供详细的使用说明和参数配置。

使用教程:

1. 创建一个新的conda环境并激活。

2. 使用pip安装requirements.txt中列出的依赖包。

3. 准备输入文本文件和关系定义的JSON文件。

4. 使用preprocess.ipynb notebook将数据转换为所需格式。

5. 通过命令行运行main.py,指定必要的参数,如数据集名称和关系定义文件路径。

6. 根据需要调整其他参数,例如模型名称、最大响应令牌数等。

7. 运行管道并检查输出文件,包括概念抽象、提取的三元组和融合后的三元组。

浏览量:6

s1785318098921236

打开站点

构建AI去赚钱
s1785341518918206
网站流量情况

最新流量情况

月访问量

70.20k

平均访问时长

00:02:54

每次访问页数

4.20

跳出率

36.75%

流量来源

直接访问

55.66%

自然搜索

29.73%

邮件

0.07%

外链引荐

12.86%

社交媒体

1.26%

展示广告

0

截止目前所有流量趋势图

地理流量分布情况

中国

21.18%

德国

10.41%

韩国

6.60%

美国

31.21%

类似产品

© 2024     AIbase    备案号:闽ICP备08105208号-14

隐私政策

用户协议

意见反馈 网站地图