【源码】基于Python的海洋新闻知识图谱构建系统

项目简介

本项目旨在构建海洋新闻领域的知识图谱。通过Python语言，从海洋新闻网站爬取新闻数据，提取其中的实体关系三元组，并将这些信息存储到数据库，最终完成知识图谱的构建。项目主要运用了requests库进行网页请求、lxml库进行HTML解析、pyltp库进行中文自然语言处理以及py2neo库进行Neo4j图数据库操作。

项目的主要特性和功能

1. 新闻爬虫模块：可自动从海洋新闻网站抓取新闻数据，涵盖新闻标题、日期、来源、摘要和正文等。
2. 实体关系提取模块：借助自然语言处理工具LTP，提取新闻里的实体关系三元组，包括人名、地名等实体及其关系。
3. 数据库操作模块：与MySQL和Neo4j数据库交互，将提取的实体关系数据存入数据库。
4. 知识图谱构建模块：基于Neo4j图数据库，把实体关系数据转化为知识图谱，实现实体关系的可视化展示。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python开发环境，推荐使用Python 3.5.4及以上版本。
• 安装必要的库，如requests、lxml、pyltp、py2neo等。
• 准备LTP模型和词典文件，配置好LTP模型的存放目录。

数据爬取

运行crawler_total_v1.py、crawler_total_v2.py或crawler_total_v3.py脚本，爬取指定网站的新闻数据。

实体关系提取

使用creat_triple_table_v2脚本调用LTP模块，从爬取的新闻数据中提取实体关系三元组。

数据库存储

使用database_crawler_total.py和database_interface.py脚本连接MySQL和Neo4j数据库，将提取的实体关系数据插入数据库。

知识图谱构建

使用Knowledge_map_v2.py脚本从数据库中提取实体关系数据，利用Neo4j图数据库构建知识图谱。

测试与验证

运行neo4j_interface.py等测试脚本，验证系统各部分功能。

注意：运行脚本前，需确保所有必要的库和模型文件已正确安装和配置，并根据实际情况调整数据库连接信息和其他配置参数。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】