知识图谱实战应用5-基于知识图谱的创建语义搜索功能_基于知识图谱的语义搜索

大家好，我是微学AI，今天给大家讲一下知识图谱实战应用5-基于知识图谱的创建语义搜索功能。基于知识图谱的语义搜索功能是一种能够理解用户意图、并根据语义关系在知识图谱中进行查询的搜索方式。相比于传统的文本搜索，它可以更准确地回答用户的问题，提高搜索效率和搜索质量。

一、语义搜索步骤

自然语言理解：将用户输入的自然语言转化为机器可理解的形式，并提取其中的实体、属性、关系等关键信息。

实体识别：在知识图谱中识别与用户输入相关的实体，例如人物、地点、事件等。

关系抽取：根据用户输入的查询条件，从知识图谱中抽取符合条件的实体之间的关系，如“A是B的子类”、“A与B有关联”等。

结果生成：根据查询结果，生成符合用户需求的结果列表，并按照一定的排序方式进行排列，以便用户快速找到所需信息。

 二、语义搜索代码实践

现在基于neo4j构建知识图谱，从实体的创建和关系的创建开始，构建企业中的数据关系。

以企业数据为样例，创建一个简单的知识图谱数据结构。后续大家可以根据实际的应用场景自行创建。

我这里将创建一个简单的企业与其相关的员工、部门和产品的关系。
企业 - 有 -> 部门
企业 - 有 -> 员工
部门 - 有 -> 员工
部门 - 生产 -> 产品

代码实战：

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