【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】17. 知识图谱实战：从0到1用Neo4j+Python构建AI学术图谱（含实体关系抽取完整代码）_知识图谱从0到1:原理与python实战 pdf下载

摘要：知识图谱是AI理解世界的核心基础设施，但新手常因“技术复杂”“无实操指南”望而却步。本文以“构建AI学术圈微型知识图谱”为实战案例，从问题价值出发，详解Neo4j图数据库选型原因与安装步骤，完整覆盖“数据准备→命名实体识别（NER）→关系抽取（RE）→Neo4j入库→查询应用”全流程。NER部分基于BERT微调实现实体提取（含BIO格式后处理完整代码），RE部分通过实体标记增强模型聚焦能力，Neo4j入库采用MERGE避免重复数据。所有代码可复现，关键步骤附执行结果，同时提供实体归一化、增量更新等避坑方案，既适合新手入门，也为进阶读者提供领域适配思路，帮助快速落地垂直领域知识图谱项目。

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文章目录

• 【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】17. 知识图谱实战：从0到1用Neo4j+Python构建AI学术图谱（含实体关系抽取完整代码）
• • 关键词
  • • 写在前面：关于“真实性”与“实用性”的声明
• 一、知识图谱：不是“高大上”，而是解决实际问题的工具
• • 1.1 知识图谱的核心构成
  • 1.2 它能解决什么实际问题？
• 二、技术选型：为什么选Neo4j？新手怎么装？
• • 2.1 Neo4j的3个核心优势
  • 2.2 Neo4j安装：2种方案（新手推荐桌面版）
  • • 2.2.1 方案1：桌面版（Windows/macOS通用，推荐新手）
    • 2.2.2 方案2：Docker版（Linux/服务器推荐）
  • 2.3 首次使用Neo4j：熟悉界面与基础Cypher
• 三、实战：构建AI学术圈知识图谱（完整流程+代码）
• • 3.1 先明确：我们的知识图谱Schema
  • 3.2 步骤1：数据准备（用CMeEE数据集练手）
  • • 3.2.1 获取CMeEE数据集
    • 3.2.2 数据预处理：转为BERT微调格式
  • 3.3 步骤2：命名实体识别（NER）——提取实体
  • • 3.3.1 环境准备
    • 3.3.2 完整NER微调代码（含数据加载、训练、预测）
  • 3.4 步骤3：关系抽取（RE）——判断实体间关系
  • • 3.4.1 RE模型微调代码（基于BERT分类）
  • 3.5 步骤4：Neo4j入库——构建知识图谱
  • • 3.5.1 入库完整代码（含连接测试、批量导入）