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AI-知识图谱之Neo4jCypher

jiezi

CRUD

创建

普通无属性创建（默认给你创建一个 ID）

create (p:person)-[:eat]->(f:food)

带有属性的创建（{}）

create (p:person{name:'zhangsan'})-[:eat]->(f:food{name:'apple'})

给两个孤独的实体创建关系：

match 
    (a:animal),(c:color) 
create（如果这里改为 merge 则是“有则查询，无则创建”）(a)-[h:have]->(c) return h
    
对应查询：match 
        (a:animal),(c:color) 
    return  a,c

删除 (delete)

match
    (a:animal)-[h:have]->(c:color) 
delete a,h,c

更新修改（set）

match
    (f:food) 
set f.age=20

查询

主体查询结构 

match 
    (p:)-[: 关系名]-[别名 2: 实体名] 
return 别名 1, 别名 2

普通条件查询 1（whree）

match 
    (n:User) 
where 
    n.name='Tom'
return n

普通条件查询 2：（{}）

match 
    (p:person{name:'zhangsan'})-[:eat{level:1}]->(f:food{name:'apple'}) 
return p,f

正则条件查询 (~)

match 
    (n:User) 
where 
    n.name=~'T.*'
return n

包含条件查询（contains）

match 
    (n:User) 
where 
    n.name contains 'T'
return n

多度查询 

match (t:teacher)-[]-(s:student)-[]-(ss:score) return t,s,ss

# 注意 1：[] 里面不写，代表所有关系
# 注意 2：-  没有箭头，代表任意方向
# 注意 3：别名不可以重复指定，所以我设置了 ss

多度关系：（通常是基于人脉来讲的）1 度关系：我 -> 你
2 度关系：我 -> 你 -> 他

理解技巧：算几度关系时，把自己（节点）捂住不看，然后剩下几个人员节点，就是几度关系

特别注意：多度查关系时，比如你查 3 度关系的结果。neo4j 的图可能会把，2 度关系也画出来，why? 因为他通过 2 度关系也可直接得出结果。（可理解为 条条大路通罗马。）！！！但是最终有效的返回路径只是你最初想要的 3 度。（2 度就不算了）

查询最短路径：

match (t:teacher), (s:student), 
    p=shortestpath((t)-[*..]-(s) ) 
return p

# 注意：p= 之前有个逗号，

查询所有最短路径：

match (t:teacher), (s:student), 
    p=allshortestpaths((t)-[*..]-(s) ) 
return p

# 注意 1：前面多个 all，后面多个 s
# 注意 2：所有最短路径的都会列出来。人人平等~

索引

创建索引 (create)

create index on  :food(name)      

# food 为实体名，name 为属性名，同时注意这个 :

删除索引（drop）

drop index on  :food(name)

约束

创建约束 

create constraint on (gf:girlfriend) assert (gf.name) is unique

删除约束 

create constraint on (o:others) assert (o.name) is unique

聚合

统计个数（count）

match ... return count(别名)

限制取多少条（limit）

match ... return 别名 limit 5    # 只取 5 条

知识图谱流程

  1. 数据抓取
  2. 知识模型设计
  3. NER（远程监督）
  4. 关系抽取（Bootstrap）
  5. 知识推理
  6. 图谱存储（Neo4j Cypher）
  7. 检索 / 问答 / 推荐

实体抽取

BILSTM+CRF

关系抽取

Bootstrap 方法：

1. 构建种子实体："猫"，"老鼠"。2. 寻找包含 "猫"  "老鼠" 的 句子：找到句子："猫和老鼠是好朋友"  
    可抽取关系: 和... 是好朋友

3. 拿着抽取的关系再次寻找新句子：找到新句子："张三和里李四是好朋友"
    提取出新实体: "张三", "李四"
    
4. 寻找包含 "张三"  "李四" 的 句子：找到句子："张三经常和李四一起玩"  
    可抽取关系:  经常和... 一起玩

5. 拿着抽取的关系再次寻找新句子：找到新句子："王五和赵六是好朋友"
    提取出新实体: "王五", "赵六"
...
...
循环反复
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