知识图谱万条三元组生成方法一
作者: 谓之小一
本篇文章接 《Python爬虫|Get豆瓣电影与书籍详细信息》,学习如何利用爬取的数据,构建知识图谱所需的三元组。主要内容包括如何从Json类型的数据,转换成RDF数据,并最终存储到Jena之中,然后利用SPARQL进行查询。数据链接: https://pan.baidu.com/s/1cLdsAXLGH2akJqMIsGdoig 提取码: n97y。
实践之前,请自主学习相关背景知识。
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语义网络, 语义网, 链接数据, 知识图谱是什么。
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RDF, RDFS, OWL, Protege, 本体构建。
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MySQL数据库, pymysql。
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D2rq, Jena, fuseki, SPARQL。
1.数据清洗 1.数据清洗
- 电影信息 包括电影id、图片链接、名称、导演名称、编剧名称、主演名称、类型、制片国家、语言、上映日期、片长、季数、其他名称、剧情简介、评分、评分人数,共 67245条 数据信息。虽说是电影信息,但其中也包括电视剧、综艺、动漫、纪录片、短片。
- 电影演员信息 包括演员id、姓名、图片链接、性别、星座、出生日期、出生地、职业、更多中文名、更多外文名、家庭成员、简介,共 89592条 数据信息。这里所指的演员包括电影演员、编剧、导演。
- 书籍信息 包括书籍id、图片链接、姓名、子标题、原作名称、作者、译者、出版社、出版年份、页数、价格、内容简介、目录简介、评分、评分人数,共 64321条 数据信息。
- 书籍作者信息 包括作者id,姓名、图片链接、性别、出生日期、国家、更多中文名、更多外文名、简介,共 6231条 数据信息。这里作者包括书籍作者和译者。
上述为我们爬取的数据类别,但数据有很多噪音,比如中文电影名称会外接英文电影名称、某些类型数据严重缺失、数据格式不统一等等,这就需要我们根据具体数据进行具体分析。此处需要多搬搬砖,没什么技术,不多讲。
2. Json2MySQL 2. Json2MySQL
首先我们将json类型的数据存储到MySQL之中,这里共构建了13个表,包含
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movie_genre: 包含movie_genre_id, movie_genre_name属性,表示movie类别信息。
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movie_info: 包含movie_info_id, movie_info_name, movie_info_image_url, movie_info_country, movie_info_language, movie_info_pubdate, movie_info_duration, movie_info_other_name, movie_info_summary, movie_info_rating, movie_info_review_count属性,表示movie信息。
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movie_person: 包含movie_person_id, movie_person_name, movie_person_image_url, movie_person_gender, movie_person_constellation, movie_person_birthday, movie_person_birthplace, movie_person_profession, movie_person_other_name, movie_person_introduction属性,表示movie_person信息。
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movie_to_gender: 包含movie_info_id, movie_genre_id属性,设置两个外键,分别关联到movie_info表和movie_genre表,表示movie到genre的关联。
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actor_to_movie: 包含movie_info_id, movie_actor_id属性,设置两个外键,分别关联到movie_info表和movie_person表,表示movie到actor的关联。
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writer_to_movie: 包含movie_info_id, movie_writer_id,设置两个外键,分别关联到movie_info表和movie_person表,表示movie到writer的关联。
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director_to_movie: 包含movie_info_id, movie_director_id,设置两个外键,分别关联到movie_info表和movie_person表,表示movie到director的关联。
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同理,根据图书信息构建 book_genre, book_info, book_person_info, book_to_genre, author_to_book, translator_to_book 表。
表构建好之后,利用pymysql将Json类型数据导入到MySQL之中。
3. RDB2RDF 3. RDB2RDF
我们已经将Json类型的数据导入到关系型数据库RDB之中,现在问题是怎么将RDB Data转换成RDF。转换之前,我们先根据数据构建本体。
3.1 本体构建 3.1 本体构建
什么是本体?本体有点哲学的含义,在计算机领域,可以理解为一种模型,用于描述由一套对象类型(概念或者说类)属性以及关系类型所构成的世界。此处我们使用Protege进行本体建模。
首先下载protege,下载链接为 https://protege.stanford.edu/。安装完成之后,新建class,如果没有的话,在window->Tabs->Classes寻找。根据MySQL之中构建的表,此处构建相应的类,如下所示。红色箭头表示的是构建子类,右边图标指的是构建兄弟类,最右边指的是删除当前类。
类构建完成之后,进行构建对象属性,共包含
- has_movie_genre: domains为movie_info, ranges为movie_genre,表示某电影有某类别。
- has_book_genre: domains为book_info, ranges为book_genre,表示某书籍有某类别。
- has_actor: domains为movie_info, ranges为movie_actor,表示某电影有某演员。和has_acted_in为互逆关系。
- has_acted_in: domains为movie_actor, ranges为movie_info,表示某演员出演了某电影。和has_actor为互逆关系。
- 同理 has_writer, has_writed_in, has_director, has_directed_in, has_author, has_authored_in, has_translator, has_translator_in 构建方法相同。
对象属性构建完成之后,进行构建数据属性。数据属性构建比较简单,指明数据类别和值类别即可。
构建完成之后,可以通过OntoGrap看到关系图。可以去window->Tabs->OntoGrap寻找OntoGrap。
最后通过File->Save as保存成Turtle Syntax形式,命名为 douban_kgqa_ontology.owl。
3.2 D2RQ 3.2 D2RQ
RDB转换成RDF有两种方式,一是direct mapping,即直接映射。规则为
- 数据库的表作为本体中的类(Class)。
- 表的列作为属性(Property)。
- 表的行作为实例/资源。
- 表的单元格值为字面量。
- 如果单元格所在的列是外键,那么其值为IRI,或者说实体/资源。
但实际中,我们很少使用这种方法,因为不能把RDB中数据映射到我们定义的本体上面。因此我们采用另外一种方法,R2RDF(RDB to RDF Mapping Language),链接为 https://www.w3.org/TR/r2rml/。下面我们使用D2RQ工具将RDB数据转换到RDF形式。
D2RQ提供了自己的mapping language,其形式和R2RML类似,具体语法链接为 https://www.w3.org/TR/2004/REC-owl-features-20040210/。D2RQ有一个比较方便的地方,可以根据已定义的数据库自动生成预定义的mapping文件,用户可以在mapping文件上修改,把数据映射到自己的本体上。
首先下载D2RQ文件,链接为 http://d2rq.org/,进入到目录之中,利用下列命令生成 douban_kgqa_mapping.ttl 文件。
mac, linux系统命令为
./generate-mapping -u root -p 123456 -o douban_kgqa_mapping.ttl jdbc:mysql:///douban_kgqa
windows系统命令为
generate-mapping.bat -u root -o douban_kgqa_mapping.ttl jdbc:mysql:///douban_kgqa
参数解读:root是mysql用户名,123456是root密码,douban_kgqa_mapping.ttl是输出文件名称,douban_kgqa是MySQL数据库名称。注:如果Mac用户如果提示permission denied, 可以用chmod改变访问权限,chmod 777 generate-mapping。
现在根据我们的MySQL数据库已经生成了默认的 douban_kgqa_mapping.ttl 文件,然后根据 douban_kgqa_ontology.owl 中定义的本体修改 **douba
- 原文作者:知识铺
- 原文链接:https://geek.zshipu.com/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E4%B8%87%E6%9D%A1%E4%B8%89%E5%85%83%E7%BB%84%E7%94%9F%E6%88%90%E6%96%B9%E6%B3%95%E4%B8%80/
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