知识图谱实战应用8-从文本关系抽取到知识图谱关系构建流程贯通_基于文本的知识图谱构建是否成熟

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下知识图谱实战应用8-从文本关系抽取到知识图谱关系构建流程贯通。我们从文本数据中采集到关键信息，并抽取出其中的关系信息，然后在存入图数据库中，整个过程实现自动化，我这里将举一个文本例子进行抽取。

对于知识图谱的构建是将实体、概念和它们之间的关系都以图表形式呈现出来的一种数据结构。要构建一个知识图谱，需要从不同的数据源中采集到相关信息，并将这些信息整合在一起，最终形成一个全面而且精确的知识图谱。在知识图谱的构建过程中，文本关系抽取是一个非常重要的环节。文本关系抽取就是从文本数据中提取实体之间的关系，通常包括三个步骤：实体识别、关系抽取和关系存储。

从文本关系抽取到知识图谱关系构建是一个流程贯通的过程，需要多个环节协同作业。只有通过自动化抓取、处理和存储数据，才能够快速高效地构建一个完整而准确的知识图谱。

一、任务说明

我这里给定一段文本：

李铭生于1985年8月,中国国籍,本科学历，现任微学AI股份有限公司总经理，在2009年参加工作。
赵培生于1988年9月,中国国籍,大专学历，现任微学AI股份有限公司员工，在2011年参加工作。
李铭的下属是赵培。

通过关系抽取模型，我们希望抽取结果是这样的：

 以上是从文本中抽取出关系，并转化为结构化的三元组数据。

二、关系抽取代码

我这里将利用paddlenlp框架进行关系抽取，其中构建关系抽取函数&#x