自然語言處理與知識圖譜整合應用

自然語言處理技術的進步使得知識圖譜的應用更加廣泛。透過 spaCy 等 NLP 工具，可以有效地處理自然語言查詢，並將其轉換為結構化的查詢語言，例如 Cypher。本文深入探討瞭如何利用 spaCy 的模式匹配功能，識別使用者查詢中的關鍵資訊，例如實體、關係和屬性，並將這些資訊用於構建 Cypher 查詢。此外，文章也討論瞭如何使用 Neo4j 圖形資料函式庫執行這些查詢，並取得所需的資料。最後，簡要介紹了自然語言生成技術如何應用於知識圖譜，將結構化資料轉換為更易於理解的自然語言描述，例如自動生成報告或摘要。

語義搜尋的優點

語義搜尋具有多個優點，包括：

能夠理解自然語言並根據實體、概念和關係進行搜尋
可以根據概念而不是簡單的關鍵字進行搜尋
能夠獲得更相關和準確的結果
可以用於各種應用，包括檔案搜尋、產品推薦和客戶服務

語義搜尋的應用

語義搜尋可以用於各種應用，包括：

檔案搜尋：語義搜尋可以用於搜尋檔案中的特定概念或實體
產品推薦：語義搜尋可以用於根據使用者的搜尋歷史和偏好推薦相關產品
客戶服務：語義搜尋可以用於根據使用者的問題和需求提供相關的答案和解決方案

語義搜尋的技術

語義搜尋使用多種技術，包括：

自然語言處理（NLP）：NLP是一種用於分析和理解自然語言的技術
知識圖譜：知識圖譜是一種用於表示實體、概念和關係的資料結構
圖形資料函式庫：圖形資料函式庫是一種用於儲存和查詢圖形資料的資料函式庫

語義搜尋的實作

語義搜尋可以透過多種方式實作，包括：

使用NLP函式庫和框架：如NLTK、spaCy等
使用知識圖譜函式庫和框架：如Wikidata、DBpedia等
使用圖形資料函式庫：如Neo4j、Amazon Neptune等

對話式知識圖

在前一章中，您看到自然語言處理（NLP）技術被應用於知識圖的構建，以支援對集合的語義搜尋。這依賴於實體抽取（NER）等NLP任務。但是，NER只是NLP技術與知識圖互動作用的三大類別之一。

知識圖與NLP的互動

知識圖可以透過以下三種方式與NLP技術互動：

自然語言作為輸入：透過將NLP技術應用於自然語言文字，可以將實體、事實和知識填充到知識圖中。這包括實體抽取、事實抽取等任務，以構建問題回答知識圖。
自然語言作為輸出：知識圖可以用於生成自然語言文字，例如對查詢進行回答或自動生成報告。
知識圖作為NLP任務的上下文：知識圖可以為NLP任務提供結構化的上下文，無論是在詞彙還是概念層面。

問題回答：自然語言作為知識圖的事實來源

在本文中，您將探索如何使用NER和事實抽取來構建一個問題回答知識圖。這個知識圖的目的是回答使用者的問題，而不是傳回一個包含答案的檔案列表。

Diffbot自然語言API

Diffbot是一個提供事實抽取和實體抽取的NLP包。以下程式碼示範瞭如何使用Diffbot的API從文字中抽取事實：

import json
import requests

payload = {
    "content": "Pichette是Inovia Capital的合夥人和Lightspeed商務平臺的董事長",
    "lang": "en"
}

response = requests.post("https://api.diffbot.com/v3/extract", json=payload)

for entity in response.json()["entities"]:
    print(entity)

for fact in response.json()["facts"]:
    print(fact)

抽取的事實以實體-屬性-值三元組的形式結構化。實際輸出是一個豐富的JSON結構，包含唯一識別符號、跨參照公共知識函式庫（如Wikidata）以及其他屬性，如顯著性、信心度、情感等。

匯入自然語言查詢至知識圖譜

在前面的章節中，我們探討瞭如何使用 Diffbot Natural Language API 從文字中提取實體和事實，並將其匯入知識圖譜中。然而，使用 Cypher 查詢語言來存取知識圖譜可能需要一定的技術專長。為了降低這個門檻，我們可以使用自然語言查詢來與知識圖譜進行互動。

使用 spaCy 實作自然語言查詢

spaCy 是一個流行的自然語言處理（NLP）函式庫，它提供了一個強大的規則基礎匹配引擎，可以用來將自然語言查詢轉換為結構化查詢。以下是如何使用 spaCy 來實作自然語言查詢的基本步驟：

載入 NLP 模型：首先，需要載入一個 NLP 模型，例如 en_core_web_sm。
定義匹配規則：定義一個匹配規則，用於描述想要在自然語言文字中檢測的結構。
初始化匹配器：初始化一個匹配器，然後組態它以使用定義的匹配規則。
處理自然語言查詢：使用匹配器處理自然語言查詢，並將其轉換為結構化查詢。

範例：實作基本自然語言查詢介面

以下是如何使用 spaCy 來實作一個基本的自然語言查詢介面，以便與 Neo4j 的電影資料函式庫進行互動。

import spacy
from spacy.matcher import Matcher

# 載入 NLP 模型
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

# 定義匹配規則
matcher = Matcher(nlp.vocab)

# 初始化匹配器
pattern = [{"LOWER": "who"}, {"LOWER": "acted"}, {"LOWER": "in"}]
matcher.add("ACTED_IN", None, pattern)

# 處理自然語言查詢
query = "Who acted in The Matrix?"
doc = nlp(query)

# 匹配查詢
matches = matcher(doc)

# 轉換為結構化查詢
if matches:
    # 匹配到查詢，轉換為 Cypher 查詢
    cypher_query = "MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie) RETURN p.name AS person, m.title AS movie"
    print(cypher_query)
else:
    print("No match found.")

自然語言查詢與知識圖譜整合

在本文中，我們將探討如何使用自然語言查詢與知識圖譜進行整合。這涉及到使用 spaCy 進行自然語言處理，並定義模式以匹配特定的查詢型別。

定義查詢模式

首先，我們需要定義一個查詢模式，以匹配使用者的查詢。以下是定義的一個範例：

q1_pattern = [{"LOWER":"who"},
              {"LEMMA": {"IN": ["direct", "produce", "write", "review"]}, "POS": "VERB"},
              {'IS_ASCII': True, 'OP': '+'},
              {'IS_PUNCT': True, 'OP': '?'}]

這個模式由四個部分組成：

{"LOWER":"who"}：匹配小寫的 “who”。
{"LEMMA": {"IN": ["direct", "produce", "write", "review"]}, "POS": "VERB"}：匹配動詞，其lemma（標準形式）為 “direct”、“produce”、“write” 或 “review”。
{'IS_ASCII': True, 'OP': '+'}：匹配任意ASCII字元，且出現一次或多次。
{'IS_PUNCT': True, 'OP': '?'}：匹配標點符號（可選）。

匹配查詢

接下來，我們需要將這個模式新增到 spaCy 的 Matcher 中，並將使用者的查詢輸入到 nlp 中進行處理：

matcher = Matcher(vocab=nlp.vocab)
matcher.add("q_1", patterns=[q1_pattern])

doc = nlp("do you know who wrote a few good men?")
result = matcher(doc, as_spans=True)

這裡，matcher 將查詢模式新增到 nlp 中，並將使用者的查詢輸入到 nlp 中進行處理。結果將包含所有匹配的查詢。

轉換為 Cypher 查詢

最後，我們需要將匹配的查詢轉換為 Cypher 查詢語言。這可以透過建立一個字典來對映動詞到圖譜中的關係：

q1_verb_to_rel = {"direct" : "DIRECTED", "produce" : "PRODUCED",
                 "write" : "WROTE", "review" : "REVIEWED"}

然後，我們可以使用這個字典來生成 Cypher 查詢：

max_match = result[-1]
verb = max_match[1].lemma_
title = ' '.join([tk.text for tk in max_match[2:] if tk.pos_!= 'PUNCT'])
query_as_cypher = "MATCH (p:Person)-[:{rel_type}]->(m:Movie) " \
                  "WHERE toLower(m.title) CONTAINS '{movie_title}' " \
                  "WITH collect(p.name) AS answer_as_list " \
                  "RETURN CASE WHEN size(answer_as_list) > 0 THEN " \
                  "answer_as_list ELSE [] END"

這裡，verb 和 title 分別是匹配的動詞和電影標題。query_as_cypher 是生成的 Cypher 查詢語言。

自然語言查詢與知識圖譜整合

在本章中，我們將探討如何使用自然語言查詢與知識圖譜進行互動。知識圖譜是一種自我描述的資料結構，允許我們使用自然語言查詢來提取有用的資訊。

自然語言查詢的挑戰

自然語言查詢是一種複雜的任務，因為它需要理解人類語言的複雜性和歧義性。然而，透過使用 spaCy 等自然語言處理工具和 Neo4j 等圖形資料函式庫，我們可以建立一個強大的查詢系統。

查詢系統的架構

查詢系統的架構包括以下幾個部分：

自然語言處理：使用 spaCy 對輸入的自然語言查詢進行分詞、詞性標注和實體識別。
查詢生成：根據自然語言處理的結果，生成一個 Cypher 查詢陳述式。
圖形資料函式庫查詢：使用 Neo4j 的 GraphDatabase 類別執行 Cypher 查詢陳述式。
結果處理：對查詢結果進行處理和格式化，以便傳回給使用者。

查詢系統的實作

以下是查詢系統的實作程式碼：

import spacy
from spacy.matcher import Matcher
from neo4j import GraphDatabase, basic_auth

# 初始化 spaCy 和 Neo4j
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
driver = GraphDatabase.driver("bolt://localhost:7687", auth=basic_auth("neo4j", "neo"))

# 定義查詢生成函式
def generate_query(nlp_doc):
    # 提取查詢中的實體和關係
    entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in nlp_doc.ents]
    relationships = [(rel.text, rel.label_) for rel in nlp_doc.rels]

    # 生成 Cypher 查詢陳述式
    cypher_query = "MATCH (p:Person)-[:WROTE]->(m:Movie) WHERE toLower(m.title) CONTAINS '{}' RETURN p.name".format(entities[0][0])

    return cypher_query

# 定義查詢執行函式
def query_db(session, cypher):
    results = session.read_transaction(lambda tx: tx.run(cypher).data())
    return results

# 定義結果處理函式
def process_results(results):
    # 對查詢結果進行處理和格式化
    result_list = [result["p.name"] for result in results]
    return result_list

# 主函式
def main():
    # 輸入自然語言查詢
    query = input("請輸入您的查詢：")

    # 對查詢進行自然語言處理
    nlp_doc = nlp(query)

    # 生成 Cypher 查詢陳述式
    cypher_query = generate_query(nlp_doc)

    # 執行查詢
    session = driver.session(database="data")
    results = query_db(session, cypher_query)

    # 處理查詢結果
    result_list = process_results(results)

    # 傳回結果給使用者
    print("查詢結果：", result_list)

if __name__ == "__main__":
    main()

自然語言處理與知識圖譜的對話

在自然語言處理（NLP）中，瞭解使用者的問題或詢問是非常重要的。這涉及到識別使用者詢問的意圖和實體，以便提供準確的答案。在本文中，我們將探討如何使用 SpaCy 這個 NLP 函式庫來識別特定問題的模式，並將其對映到知識圖譜中的實體和關係。

問題模式識別

首先，我們需要定義問題的模式。這些模式可以是簡單的詞彙序列，也可以是更複雜的語法結構。例如，當使用者詢問「誰導演了這部電影？」時，我們需要識別出「誰」、「導演」和「電影」這些關鍵字，以便從知識圖譜中查詢相關資訊。

import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

matcher = spacy.matcher.Matcher(nlp.vocab)

# 定義問題模式
q1_pattern = [{"LOWER": "who"},
              {"LEMMA": {"IN": ["direct", "produce", "write", "review"]}, "POS": "VERB"},
              {'IS_ASCII': True, 'OP': '+'},
              {'IS_PUNCT': True, "OP": "?"}]

q1_verb_to_rel = {"direct": "DIRECTED", "produce": "PRODUCED",
                  "write": "WROTE", "review": "REVIEWED"}

matcher.add("q_1", patterns=[q1_pattern])

問題處理函式

接下來，我們需要定義一個函式來處理使用者的問題。這個函式將使用 SpaCy 來分析問題，並使用我們定義的模式來識別出相關資訊。

def process_question(question):
    doc = nlp(question)
    result = matcher(doc, as_spans=True)
    
    if len(result) > 0:
        # 處理匹配結果
        pass
    else:
        # 處理無匹配結果的情況
        pass

知識圖譜查詢

當我們識別出問題的模式和實體後，我們需要從知識圖譜中查詢相關資訊。這涉及到查詢實體之間的關係和屬性。

# 查詢知識圖譜中的實體和關係
entity = result[0].text
relation = q1_verb_to_rel[result[0].lemma_]

# 從知識圖譜中查詢答案
answer = kg.query(entity, relation)

回答生成

最後，我們需要根據查詢到的答案生成一個回應。這個回應應該是自然語言形式，並且能夠清晰地回答使用者的問題。

return f"{answer}"

透過這個過程，我們可以建立一個簡單的問答系統，能夠理解使用者的問題並提供準確的答案。然而，這只是開始，實際應用中還需要考慮更多複雜的情況和最佳化方案。

自然語言處理與Cypher查詢

背景

自然語言處理（NLP）是一種人工智慧的分支，旨在使電腦能夠理解和生成類別似於人類的語言。當將NLP應用於圖資料函式庫查詢時，能夠使用者以更自然的方式與資料函式庫進行互動。這裡，我們將探討如何使用NLP技術來生成Cypher查詢語言，以便使用者能夠透過自然語言查詢圖資料函式庫。

NLP與Cypher查詢的整合

為了實作NLP與Cypher查詢的整合，我們需要一個能夠分析使用者輸入的自然語言查詢並生成相應Cypher查詢語言的系統。這個過程涉及以下步驟：

文字分析：使用NLP工具對使用者輸入的自然語言進行分析，提取出關鍵字匯、實體和意圖。
模式匹配：根據分析結果，匹配相應的查詢模式，以確定需要執行的查詢型別。
Cypher查詢生成：根據匹配的模式，生成相應的Cypher查詢語言。

實作細節

以下是實作細節的示例：

import spacy

# 載入NLP模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# 定義查詢模式
q1_verb_to_rel = {"acted": "ACTED_IN", "directed": "DIRECTED"}
q2_word_to_prop = {"title": "title", "genre": "genre"}

def generate_cypher_query(max_match):
    pattern_detected = nlp.vocab[max_match.label].text
    
    if pattern_detected == 'q_1':
        # 處理q_1查詢模式
        verb = max_match[1].lemma_
        title = ' '.join([tk.text for tk in max_match[2:] if tk.pos_!= 'PUNCT'])
        query_as_cypher = "MATCH (p:Person)-[:{rel_type}]->(m:Movie) WHERE toLower(m.title) CONTAINS '{movie_title}' WITH COLLECT(p.name) AS answer_as_list RETURN CASE WHEN size(answer_as_list) > 0 THEN substring(reduce(result='', x in answer_as_list | result + ', ' + x),2) ELSE \"I cannot answer your question about '{movie_title}' \" end AS answer".format(rel_type=q1_verb_to_rel[verb], movie_title=title.lower())
        
    elif pattern_detected == 'q_2':
        # 處理q_2查詢模式
        word_pos = -2 if max_match[-1].is_punct else -1
        word = max_match[word_pos].lemma_
        title = ' '.join([tk.text for tk in max_match[2:word_pos]])
        query_as_cypher = "MATCH (m:Movie) WHERE toLower(m.title) CONTAINS '{movie_title}' WITH collect(m.{movie_prop}) AS answer_as_list RETURN CASE WHEN size(answer_as_list) > 0 THEN substring(reduce(result='', x in answer_as_list | result + ', ' + x),2) ELSE \"I cannot answer your question about '{movie_title}' \" end AS answer".format(movie_prop=q2_word_to_prop[word], movie_title=title.lower())
        
    elif pattern_detected == 'q_3':
        # 處理q_3查詢模式
        title = ' '.join([tk.text for tk in max_match[3:-1]])
        query_as_cypher = "MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie) WHERE toLower(m.title) CONTAINS '{movie_title}' WITH collect(p.name) AS answer_as_list RETURN CASE WHEN size(answer_as_list) > 0 THEN substring(reduce(result='', x in answer_as_list | result + ', ' + x),2) ELSE \"I cannot answer your question about '{movie_title}' \" end AS answer".format(movie_title=title.lower())
    
    return query_as_cypher

# 測試
max_match = nlp("What movies did Tom Hanks act in?")
print(generate_cypher_query(max_match))

圖表翻譯：

  graph LR
    A[NLP分析] --> B[模式匹配]
    B --> C[Cypher查詢生成]
    C --> D[查詢執行]
    D --> E[結果傳回]

內容解密：

以上程式碼示例展示瞭如何使用NLP技術生成Cypher查詢語言。首先，載入NLP模型並定義查詢模式。然後，根據使用者輸入的自然語言查詢，匹配相應的查詢模式，並生成相應的Cypher查詢語言。最後，執行查詢並傳回結果。這種方法可以使用者以更自然的方式與圖資料函式庫進行互動，但也需要進一步最佳化和完善，以適應不同的查詢場景和使用者需求。

使用自然語言查詢與知識圖

在本文中，我們將探討如何使用自然語言查詢與知識圖。首先，我們需要定義一個函式 query_db，該函式使用會話建立一個讀取查詢，並傳回一個字串，包含查詢結果。

def query_db(session, query_as_cypher):
    # 執行 Cypher 查詢並傳回結果
    result = session.run(query_as_cypher)
    return str(result)

接下來，我們需要定義一些模式，以便識別自然語言查詢中的不同型別。這些模式將用於生成正確的 Cypher 查詢。

# 定義模式
patterns = {
    "reviewed": r"who reviewed (.*)",
    "directed": r"who directed (.*)",
    "acted_in": r"who appears in (.*)",
    "released": r"when was (.*) released"
}

現在，我們可以定義一個函式 process_question，該函式接受自然語言查詢作為輸入，並列印預出原始查詢、答案和 Cypher 查詢。

def process_question(question):
    # 處理自然語言查詢
    for pattern_name, pattern in patterns.items():
        match = re.match(pattern, question)
        if match:
            # 生成 Cypher 查詢
            movie_title = match.group(1).lower()
            query_as_cypher = f"MATCH (p:Person)-[:{pattern_name.upper()}]->(m:Movie) WHERE toLower(m.title) CONTAINS '{movie_title}'"
            # 執行查詢並列印結果
            answer = query_db(session, query_as_cypher)
            print(f"Q: {question}")
            print(f"A: {answer}")
            print(f"Explain: {query_as_cypher[:90]}...\n")
            return

最後，我們可以定義一些自然語言查詢，並使用 process_question 函式進行測試。

questions = [
    "could you tell me who reviewed the Da Vinci code?",
    "who directed unforgiven?",
    "do you happen to know who appears in Jerry Maguire?",
    "Who acts in Apollo 13?",
    "tell me when was the birdcage released"
]

for question in questions:
    process_question(question)

這將輸出以下結果：

Q: could you tell me who reviewed the Da Vinci code?
A: Jessica Thompson, James Thompson
Explain: MATCH (p:Person)-[:REVIEWED]->(m:Movie) WHERE toLower(m.title) CONTAINS 'the da vinci code...

Q: who directed unforgiven?
A: Clint Eastwood
Explain: MATCH (p:Person)-[:DIRECTED]->(m:Movie) WHERE toLower(m.title) CONTAINS 'unforgiven' WITH...

Q: do you happen to know who appears in Jerry Maguire?
A: Bonnie Hunt, Jay Mohr, Cuba Gooding Jr., Jonathan Lipnicki,...
Explain: MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie) WHERE toLower(m.title) CONTAINS 'jerry maguire' wi...

Q: Who acts in Apollo 13?
A: Tom Hanks, Ed Harris, Gary Sinise, Kevin Bacon, Bill Paxton
Explain: MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie) WHERE toLower(m.title) CONTAINS 'apollo 13' WITH c...

Q: tell me when was the birdcage released
A: 1996
Explain: MATCH (m:Movie) WHERE toLower(m.title) CONTAINS 'the birdcage' RETURN m.released

自然語言生成與知識圖譜

自然語言生成（Natural Language Generation，NLG）是一種將結構化資料轉換為自然語言的技術。在知識圖譜（Knowledge Graph）的背景下，NLG 可以用於根據圖譜中的資料生成自然語言的描述。例如，在調查性報導中，NLG 可以用於根據圖譜中的資料生成一份自然語言的報告。

從技術架構視角來看，本文深入探討了語義搜尋的優點、應用、技術和實作，並著重介紹瞭如何利用自然語言處理（NLP）技術，特別是spaCy和Diffbot，與知識圖譜進行互動，實作自然語言查詢和知識圖譜的整合。分析段落中，我們看到作者詳細闡述了使用 spaCy 定義查詢模式、匹配查詢以及將匹配結果轉換為 Cypher 查詢的過程，同時也提供程式碼範例，方便讀者理解和實踐。此外，文章還討論瞭如何處理自然語言查詢的挑戰，以及如何構建一個包含自然語言處理、查詢生成、圖形資料函式庫查詢和結果處理的查詢系統。然而，目前系統的模式匹配和查詢生成部分仍相對簡單，需要進一步最佳化以應對更複雜的查詢場景。展望未來，隨著 NLP 技術的持續發展，預計自然語言查詢與知識圖譜的整合將更加緊密，系統的理解能力和應答準確性也將得到顯著提升。玄貓認為，自然語言查詢是知識圖譜應用落地的關鍵一環，值得技術團隊持續投入研究和開發。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。