iText2KG

iText2KG是一个Python包,旨在利用大型语言模型从文本文档中提取实体和关系,增量构建一致的知识图谱。它具备零样本能力,允许在没有特定训练的情况下跨不同领域进行知识提取。该包包括文档蒸馏、实体提取和关系提取模块,确保实体和关系得到解决和唯一性。它通过Neo4j提供知识图谱的可视化表示,支持交互式探索和分析结构化数据。

需求人群:

"目标受众为数据科学家、研究人员和开发者,他们需要从大量文本数据中提取信息并构建知识图谱。iText2KG通过自动化实体和关系提取,减少了手动处理数据的需要,提高了效率和准确性。"

使用场景示例:

构建科学文献的知识图谱,用于研究和数据分析。

从公司网站提取信息,构建公司知识图谱,用于业务分析和决策支持。

处理个人简历,构建个人知识图谱,用于职业发展和技能评估。

产品特色:

文档蒸馏器:处理原始文档并将其重构成基于用户定义模式的语义块。

增量实体提取器:从语义块中提取独特实体并解决歧义,确保每个实体都有明确的定义。

增量关系提取器:识别提取实体之间的关系,可以丰富图谱或提供更精确的关系。

图集成和可视化:将提取的实体和关系集成到Neo4j数据库中,提供知识图谱的可视化。

支持零样本能力,无需特定领域训练即可进行知识提取。

与Neo4j数据库集成,便于数据的可视化和分析。

使用教程:

1. 安装iText2KG,确保Python环境已安装,使用pip进行安装。

2. 定义或上传预定义的文档蒸馏模式。

3. 使用DocumentDistiller模块对文档进行蒸馏,提取语义块。

4. 通过iText2KG模块构建知识图谱,提取实体和关系。

5. 将提取的实体和关系通过GraphIntegrator模块集成到Neo4j数据库中。

6. 使用Neo4j进行知识图谱的可视化和交互式探索。

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