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农业知识图谱(AgriKG):农业领域的信息检索,命名实体识别,关系抽取,智能问答,辅助决策
Python Jupyter Notebook Shell
Branch: master
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README.md

Agricultural Knowledge Graph

项目demo:http://ecnukg.vicp.io

项目介绍:

本项目是上海市《农业信息服务平台及农业大数据综合利用研究》子课题《上海农业农村大数据共享服务平台建设和应用》的研究成果。

该课题是由上海市农业委员会信息中心主持,以“致富农民、服务市民、提高行政管理效能”为目标,充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力,重点建设上海市级农业农村大数据中心,促进信息资源的共建共享和创新应用。

华东师范大学数据科学与工程学院(以下简称华师大数据学院)作为课题主要参与单位以实现智慧农业为目标,探索农业大数据分析、挖掘和综合应用。华师大课题组在前期国家重点研发计划《大数据知识工程基础理论及其应用研究》研究基础上,在本项目中,基于碎片化农业大数据,构建面向智慧农业的知识图谱及其应用系统。

华东师范大学数据科学与工程学院

情境计算&知识图谱项目组

学院官网:http://dase.ecnu.edu.cn

项目组Github: https://github.com/ECNUdase

参与成员:

Title Name Homepage
Associate Professor 高 明 http://faculty.ecnu.edu.cn/s/2844/t/30305/main.jspy
http://dase.ecnu.edu.cn/mgao
Master 陈远哲 https://github.com/qq547276542
Master 匡 俊 https://github.com/CrisJk

目录结构:

.
├── MyCrawler      // scrapy爬虫项目路径(已爬好)
│   └── MyCrawler
│       ├── data
│       └── spiders
├── data\ processing    // 数据清洗(已无用)
│   └── data
├── demo     // django项目路径
│   ├── Model  // 模型层,用于封装Item类,以及neo4j和csv的读取
│   ├── demo   // 用于写页面的逻辑(View)
│   ├── label_data    // 标注训练集页面的保存路径
│   │   └── handwork
│   ├── static    // 静态资源
│   │   ├── css
│   │   ├── js
│   │   └── open-iconic
│   ├── templates   // html页面
│   └── toolkit   // 工具库,包括预加载,命名实体识别
│   └── KNN_predict   
├── KNN_predict    // KNN算法预测标签
├── dfs_tree_crawler     // 爬取互动百科农业实体树形结构的爬虫
└── wikidataSpider    //  爬取wiki中的关系

可复用资源

  • hudong_pedia.csv : 已经爬好的农业实体的百科页面的结构化csv文件
  • labels.txt: 5000多个手工标注的实体类别
  • predict_labels.txt: KNN算法预测的15W多个实体的类别
  • /wikidataSpider/wikidataProcessing/wikidata_relation.csv: predict_labels.txt中实体在wikidata中对应的三元组关系
  • attributes.csv: 部分实体的属性(互动百科页面中直接得到)
  • wikidataSpider/weatherData/static_weather_list.csv: 气候类型列表
  • wikidataSpider/weatherData/weather_plant.csv:气候与植物的种植关系
  • wikidataSpider/weatherData/city_weather.csv:城市与气候的关系

项目配置

0.安装基本环境:

确保安装好python3和Neo4j(任意版本)

安装一系列pip依赖: cd至项目根目录,运行 sudo pip3 install -r requirement.txt

1.导入数据:

将hudong_pedia.csv导入neo4j:开启neo4j,进入neo4j控制台。将hudong_pedia.csv放入neo4j安装目录下的/import目录。在控制台依次输入:

// 将hudong_pedia.csv 导入
LOAD CSV WITH HEADERS  FROM "file:///hudong_pedia.csv" AS line  
CREATE (p:HudongItem{title:line.title,image:line.image,detail:line.detail,url:line.url,openTypeList:line.openTypeList,baseInfoKeyList:line.baseInfoKeyList,baseInfoValueList:line.baseInfoValueList})  

// 新增了hudong_pedia2.csv
LOAD CSV WITH HEADERS  FROM "file:///hudong_pedia2.csv" AS line  
CREATE (p:HudongItem{title:line.title,image:line.image,detail:line.detail,url:line.url,openTypeList:line.openTypeList,baseInfoKeyList:line.baseInfoKeyList,baseInfoValueList:line.baseInfoValueList})  
// 创建索引
CREATE CONSTRAINT ON (c:HudongItem)
ASSERT c.title IS UNIQUE

以上两步的意思是,将hudong_pedia.csv导入neo4j作为结点,然后对titile属性添加UNIQUE(唯一约束/索引)

(如果导入的时候出现neo4j jvm内存溢出,可以在导入前,先把neo4j下的conf/neo4j.conf中的dbms.memory.heap.initial_size 和dbms.memory.heap.max_size调大点。导入完成后再把值改回去)

进入/wikidataSpider/wikidataProcessing中,将new_node.csv,wikidata_relation.csv,wikidata_relation2.csv三个文件放入neo4j的import文件夹中(运行relationDataProcessing.py可以得到这3个文件),然后分别运行

// 导入新的节点
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///new_node.csv" AS line
CREATE (:NewNode { title: line.title })

//添加索引
CREATE CONSTRAINT ON (c:NewNode)
ASSERT c.title IS UNIQUE

//导入hudongItem和新加入节点之间的关系
LOAD CSV  WITH HEADERS FROM "file:///wikidata_relation2.csv" AS line
MATCH (entity1:HudongItem{title:line.HudongItem}) , (entity2:NewNode{title:line.NewNode})
CREATE (entity1)-[:RELATION { type: line.relation }]->(entity2)

LOAD CSV  WITH HEADERS FROM "file:///wikidata_relation.csv" AS line
MATCH (entity1:HudongItem{title:line.HudongItem1}) , (entity2:HudongItem{title:line.HudongItem2})
CREATE (entity1)-[:RELATION { type: line.relation }]->(entity2)

导入实体属性(数据来源: 互动百科)

将attributes.csv放到neo4j的import目录下,然后执行

LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///attributes.csv" AS line
MATCH (entity1:HudongItem{title:line.Entity}), (entity2:HudongItem{title:line.Attribute})
CREATE (entity1)-[:RELATION { type: line.AttributeName }]->(entity2);
                                                            
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///attributes.csv" AS line
MATCH (entity1:HudongItem{title:line.Entity}), (entity2:NewNode{title:line.Attribute})
CREATE (entity1)-[:RELATION { type: line.AttributeName }]->(entity2);
                                                            
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///attributes.csv" AS line
MATCH (entity1:NewNode{title:line.Entity}), (entity2:NewNode{title:line.Attribute})
CREATE (entity1)-[:RELATION { type: line.AttributeName }]->(entity2);
                                                            
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///attributes.csv" AS line
MATCH (entity1:NewNode{title:line.Entity}), (entity2:HudongItem{title:line.Attribute})
CREATE (entity1)-[:RELATION { type: line.AttributeName }]->(entity2)  

//我们建索引的时候带了label,因此只有使用label时才会使用索引,这里我们的实体有两个label,所以一共做2*2=4次。当然,可以建立全局索引,即对于不同的label使用同一个索引
                                                            
          
                                                                                                                         

导入气候名称:

将wikidataSpider/weatherData/static_weather_list.csv放在指定的位置(import文件夹下)

//导入节点
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///static_weather_list.csv" AS line
MERGE (:Weather { title: line.title })

//添加索引
CREATE CONSTRAINT ON (c:Weather)
ASSERT c.title IS UNIQUE

导入气候与植物的关系


将wikidataSpider/weatherData/weather_plant.csv放在指定的位置(import文件夹下)
//导入hudongItem和新加入节点之间的关系
LOAD CSV  WITH HEADERS FROM "file:///weather_plant.csv" AS line
MATCH (entity1:Weather{title:line.Weather}) , (entity2:HudongItem{title:line.Plant})
CREATE (entity1)-[:Weather2Plant { type: line.relation }]->(entity2)
导入城市的气候

将city_weather.csv放在指定的位置(import 文件夹下)
(这步大约需要15分钟左右)
//导入城市对应的气候
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///city_weather.csv" AS line
MATCH (city{title:line.city}) , (weather{title:line.weather})
CREATE (city)-[:CityWeather { type: line.relation }]->(weather)

以上步骤是导入爬取到的关系

2.下载词向量模型:(如果只是为了运行项目,步骤2可以不做,预测结果已经离线处理好了)

http://s3-us-west-1.amazonaws.com/fasttext-vectors/wiki.zh.zip
将wiki.zh.bin放入 KNN_predict 目录 。

3.修改Neo4j用户

进入demo/Model/neo_models.py,修改第9行的neo4j账号密码,改成你自己的

4.启动服务

进入demo目录,然后运行脚本:

sudo sh django_server_start.sh

这样就成功的启动了django。我们进入8000端口主页面,输入文本,即可看到以下命名实体和分词的结果(确保django和neo4j都处于开启状态)


(update 2018.11.11)

添加了农业知识问答

(update 2018.10.26)

  • 修改部分配置信息
  • 关系查询中,添加了2个实体间的最短路查询,从而挖掘出实体之间一些奇怪的隐含关系

image

农业实体识别+实体分类

image

点击实体的超链接,可以跳转到词条页面(词云采用了词向量技术):

image

实体查询

实体查询部分,我们能够搜索出与某一实体相关的实体,以及它们之间的关系: image

关系查询

关系查询即查询三元组关系entity1-[relation]->entity2 , 分为如下几种情况:

  • 指定第一个实体entity1
  • 指定第二个实体entity2
  • 指定第一个实体entity1和关系relation
  • 指定关系relation和第二个实体entity2
  • 指定第一个实体entity1和第二个实体entity2
  • 指定第一个实体entity1和第二个实体entity2以及关系relation

下图所示,是指定关系relation和第二个实体entity2的查询结果

知识的树形结构

农业知识概览部分,我们能够列出某一农业分类下的词条列表,这些概念以树形结构组织在一起:

image

农业分类的树形图:

image

训练集标注

我们还制作了训练集的手动标注页面,每次会随机的跳出一个未标注过的词条。链接:http://localhost:8000/tagging-get , 手动标注的结果会追加到/label_data/labels.txt文件末尾:

我们将这部分做成了小工具,可复用:https://github.com/qq547276542/LabelMarker

image

(update 2018.04.07) 同样的,我们制作了标注关系提取训练集的工具,如下图所示

如果Statement的标签是对的,点击True按钮;否则选择一个关系,或者输入其它关系。若当前句子无法判断,则点击Change One按钮换一条数据。

说明: Statement是/wikidataSpider/TrainDataBaseOnWiki/finalData中train_data.txt中的数据,我们将它转化成json,导入到mongoDB中。标注好的数据同样存在MongoDB中另一个Collection中。关于Mongo的使用方法可以参考官方tutorial,或者利用这篇文章简单了解一下MongoDB

我们在MongoDB中使用两个Collections,一个是train_data,即未经人工标注的数据;另一个是test_data,即人工标注好的数据。

使用方法: 启动neo4j,mongodb之后,进入demo目录,启动django服务,进入127.0.0.1:8000/tagging即可使用

思路

命名实体识别:

使用thulac工具进行分词,词性标注,命名实体识别(仅人名,地名,机构名) 为了识别农业领域特定实体,我们需要:

  1. 分词,词性标注,命名实体识别
  2. 以识别为命名实体(person,location,organzation)的,若实体库没有,可以标注出来
  3. 对于非命名实体部分,采用一定的词组合和词性规则,在O(n)时间扫描所有分词,过滤掉不可能为农业实体的部分(例如动词肯定不是农业实体)
  4. 对于剩余词及词组合,匹配知识库中以分好类的实体。如果没有匹配到实体,或者匹配到的实体属于0类(即非实体),则将其过滤掉。
  5. 实体的分类算法见下文。

实体分类:

特征提取:

image

分类器:KNN算法

  • 无需表示成向量,比较相似度即可
  • K值通过网格搜索得到

定义两个页面的相似度sim(p1,p2):

  • title之间的词向量的余弦相似度(利用fasttext计算的词向量能够避免out of vocabulary)
  • 2组openType之间的词向量的余弦相似度的平均值
  • 相同的baseInfoKey的IDF值之和(因为‘中文名’这种属性贡献应该比较小)
  • 相同baseInfoKey下baseInfoValue相同的个数
  • 预测一个页面时,由于KNN要将该页面和训练集中所有页面进行比较,因此每次预测的复杂度是O(n),n为训练集规模。在这个过程中,我们可以统计各个分相似度的IDF值,均值,方差,标准差,然后对4个相似度进行标准化:(x-均值)/方差
  • 上面四个部分的相似度的加权和为最终的两个页面的相似度,权值由向量weight控制,通过10折叠交叉验证+网格搜索得到

Labels:(命名实体的分类)

Label NE Tags Example
0 Invalid(不合法) “色调”,“文化”,“景观”,“条件”,“A”,“234年”(不是具体的实体,或一些脏数据)
1 Person(人物,职位) “袁隆平”,“副市长”
2 Location(地点,区域) “福建省”,“三明市”,“大明湖”
3 Organization(机构,会议) “华东师范大学”,“上海市农业委员会”
4 Political economy(政治经济名词) “惠农补贴”,“基本建设投资”
5 Animal(动物学名词,包括畜牧类,爬行类,鸟类,鱼类,等) “绵羊”,“淡水鱼”,“麻雀”
6 Plant(植物学名词,包括水果,蔬菜,谷物,草药,菌类,植物器官,其他植物) “苹果”,“小麦”,“生菜”
7 Chemicals(化学名词,包括肥料,农药,杀菌剂,其它化学品,术语等) “氮”,“氮肥”,“硝酸盐”,“吸湿剂”
8 Climate(气候,季节) “夏天”,“干旱”
9 Food items(动植物产品) “奶酪”,“牛奶”,“羊毛”,“面粉”
10 Diseases(动植物疾病) “褐腐病”,“晚疫病”
11 Natural Disaster(自然灾害) “地震”,“洪水”,“饥荒”
12 Nutrients(营养素,包括脂肪,矿物质,维生素,碳水化合物等) “维生素A”,"钙"
13 Biochemistry(生物学名词,包括基因相关,人体部位,组织器官,细胞,细菌,术语) “染色体”,“血红蛋白”,“肾脏”,“大肠杆菌”
14 Agricultural implements(农机具,一般指机械或物理设施) “收割机”,“渔网”
15 Technology(农业相关术语,技术和措施) “延后栽培",“卫生防疫”,“扦插”
16 other(除上面类别之外的其它名词实体,可以与农业无关但必须是实体) “加速度",“cpu”,“计算机”,“爱鸟周”,“人民币”,“《本草纲目》”,“花岗岩”

关系抽取

使用远程监督方法构建数据集,利用tensorflow训练PCNN模型 详情见: relationExtraction

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