凭借SpringBoot整合Neo4j,我理清了《雷神》中错综复杂的人物关系

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哈喽大家好啊,我是Hydra。

虽然距离中秋放假还要熬过漫长的两天,不过也有个好消息,今天是《雷神4》上线Disney+流媒体的日子(也就是说我们稍后就可以网盘见了)~

了解北欧神话的小伙伴们应该知道,它的神话体系可以用一个字来形容,那就是『』!就像是雷神3中下面这张错综复杂的关系网,也只能算是其中的一支半节。

凭借SpringBoot整合Neo4j,我理清了《雷神》中错综复杂的人物关系插图1

而我们在上一篇文章中,介绍了关于知识图谱的一些基本理论知识,俗话说的好,光说不练假把式,今天我们就来看看,如何在springboot项目中,实现并呈现这张雷神中复杂的人物关系图谱。

本文将通过下面几个主要模块,构建自然界中实体间的联系,实现知识图谱描述:

  • 图数据库neo4j安装
  • 简单CQL入门
  • springboot整合neo4j
  • 文本SPO抽取
  • 动态构建知识图谱

Neo4j安装

知识图谱的底层依赖于关键的图数据库,在这里我们选择Neo4j,它是一款高性能的 nosql 图形数据库,能够将结构化的数据存储在而不是中。

首先进行安装,打开官网下载Neo4j的安装包,下载免费的community社区版就可以,地址放在下面:

https://neo4j.com/download/other-releases/

需要注意的是,neo4j 4.x以上的版本都需要依赖 jdk11环境,所以如果运行环境是jdk8的话,那么还是老老实实下载3.x版本就行,下载解压完成后,在bin目录下通过命令启动:

neo4j console

启动后在浏览器访问安装服务器的7474端口,就可以打开neo4j的控制台页面:

凭借SpringBoot整合Neo4j,我理清了《雷神》中错综复杂的人物关系插图2

通过左侧的导航栏,我们依次可以查看存储的数据、一些基础查询的示例以及一些帮助说明。

而顶部带有$符号的输入框,可以用来输入neo4j特有的CQL查询语句并执行,具体的语法我们放在下面介绍。

简单CQL入门

就像我们平常使用关系型数据库中的SQL语句一样,neo4j中可以使用Cypher查询语言(CQL)进行图形数据库的查询,我们简单来看一下增删改查的用法。

添加节点

在CQL中,可以通过CREATE命令去创建一个节点,创建不含有属性节点的语法如下:

CREATE (:)

CREATE语句中,包含两个基础元素,节点名称node-name和标签名称lable-name。标签名称相当于关系型数据库中的表名,而节点名称则代指这一条数据。

以下面的CREATE语句为例,就相当于在Person这张表中创建一条没有属性的空数据。

CREATE (索尔:Person)

而创建包含属性的节点时,可以在标签名称后面追加一个描绘属性的json字符串:

CREATE (
   :
   {    
      :,
      …
      :
   }
)

用下面的语句创建一个包含属性的节点:

CREATE (洛基:Person {name:"洛基",title:"诡计之神"})

查询节点

在创建完节点后,我们就可以使用MATCH匹配命令查询已存在的节点及属性的数据,命令的格式如下:

MATCH (:)

通常,MATCH命令在后面配合RETURNDELETE等命令使用,执行具体的返回或删除等操作。

执行下面的命令:

MATCH (p:Person) RETURN p

查看可视化的显示结果:

凭借SpringBoot整合Neo4j,我理清了《雷神》中错综复杂的人物关系插图3

可以看到上面添加的两个节点,分别是不包含属性的空节点和包含属性的节点,并且所有节点会有一个默认生成的id作为唯一标识。

删除节点

接下来,我们删除之前创建的不包含属性的无用节点,上面提到过,需要使用MATCH配合DELETE进行删除。

MATCH (p:Person) WHERE id(p)=100 
DELETE p

在这条删除语句中,额外使用了WHERE过滤条件,它与SQL中的WHERE非常相似,命令中通过节点的id进行了过滤。

删除完成后,再次执行查询操作,可以看到只保留了洛基这一个节点:

凭借SpringBoot整合Neo4j,我理清了《雷神》中错综复杂的人物关系插图4

添加关联

在neo4j图数据库中,遵循属性图模型来存储和管理数据,也就是说我们可以维护节点之间的关系。

在上面,我们创建过一个节点,所以还需要再创建一个节点作为关系的两端:

CREATE (p:Person {name:"索尔",title:"雷神"})

创建关系的基本语法如下:

CREATE (:) 
- [:]
-> (:)

当然,也可以利用已经存在的节点创建关系,下面我们借助MATCH先进行查询,再将结果进行关联,创建两个节点之间的关联关系:

MATCH (m:Person),(n:Person) 
WHERE m.name='索尔' and n.name='洛基' 
CREATE (m)-[r:BROTHER {relation:"无血缘兄弟"}]->(n)
RETURN r

添加完成后,可以通过关系查询符合条件的节点及关系:

MATCH (m:Person)-[re:BROTHER]->(n:Person) 
RETURN m,re,n

可以看到两者之间已经添加了关联:

凭借SpringBoot整合Neo4j,我理清了《雷神》中错综复杂的人物关系插图5

需要注意的是,如果节点被添加了关联关系后,单纯删除节点的话会报错,:

Neo.ClientError.Schema.ConstraintValidationFailed
Cannot delete node, because it still has relationships. To delete this node, you must first delete its relationships.

这时,需要在删除节点时同时删除关联关系:

MATCH (m:Person)-[r:BROTHER]->(n:Person) 
DELETE m,r

执行上面的语句,就会在删除节点的同时,删除它所包含的关联关系了。

那么,简单的cql语句入门到此为止,它已经基本能够满足我们的简单业务场景了,下面我们开始在springboot中整合neo4j。

SpringBoot整合Neo4j

创建一个springboot项目,这里使用的是2.3.4版本,引入neo4j的依赖坐标:


    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-data-neo4j

application.yml中配置neo4j连接信息:

spring:
  data:
    neo4j:
      uri: bolt://127.0.0.1:7687
      username: neo4j
      password: 123456

大家如果对jpa的应用非常熟练的话,那么接下来的过程可以说是轻车熟路,因为它们基本上是一个模式,同样是构建model层、repository层,然后在此基础上操作自定义或模板方法就可以了。

节点实体

我们可以使用基于注解的实体映射来描述图中的节点,通过在实体类上添加@NodeEntity表明它是图中的一个节点实体,在属性上添加@Property代表它是节点中的具体属性。

@Data
@NodeEntity(label = "Person")
public class Node {
    @Id
    @GeneratedValue
    private Long id;

    @Property(name = "name")
    private String name;

    @Property(name = "title")
    private String title;
}

这样一个实体类,就代表它创建的实例节点的Person,并且每个节点拥有nametitle两个属性。

Repository持久层

对上面的实体构建持久层接口,继承Neo4jRepository接口,并在接口上添加@Repository注解即可。

@Repository
public interface NodeRepository extends Neo4jRepository {
    @Query("MATCH p=(n:Person) RETURN p")
    List selectAll();

    @Query("MATCH(p:Person{name:{name}}) return p")
    Node findByName(String name);
}

在接口中添加了个两个方法,供后面测试使用,selectAll()用于返回全部数据,findByName()用于根据name查询特定的节点。

接下来,在service层中调用repository层的模板方法:

@Service
@AllArgsConstructor
public class NodeServiceImpl implements NodeService {
    private final NodeRepository nodeRepository;

    @Override
    public Node save(Node node) {
        Node save = nodeRepository.save(node);
        return save;
    }
}

前端调用save()接口,添加一个节点后,再到控制台用查询语句进行查询,可以看到新的节点已经通过接口方式被添加到了图中:

凭借SpringBoot整合Neo4j,我理清了《雷神》中错综复杂的人物关系插图6

在service中再添加一个方法,用于查询全部节点,直接调用我们在NodeRepository中定义的selectAll()方法:

@Override
public List getAll() {
    List nodes = nodeRepository.selectAll();
    nodes.forEach(System.out::println);
    return nodes;
}

在控制台打印了查询结果:

凭借SpringBoot整合Neo4j,我理清了《雷神》中错综复杂的人物关系插图7

对节点的操作我们就介绍到这里,接下来开始构建节点间的关联关系。

关联关系

在neo4j中,关联关系其实也可以看做一种特殊的实体,所以可以用实体类来对其进行描述。与节点不同,需要在类上添加@RelationshipEntity注解,并通过@StartNode@EndNode指定关联关系的开始和结束节点。

@Data
@RelationshipEntity(type = "Relation")
public class Relation {
    @Id
    @GeneratedValue
    private Long id;

    @StartNode
    private Node startNode;

    @EndNode
    private Node endNode;

    @Property
    private String relation;
}

同样,接下来也为它创建一个持久层的接口:

@Repository
public interface RelationRepository extends Neo4jRepository {
    @Query("MATCH p=(n:Person)-[r:Relation]->(m:Person) " +
            "WHERE id(n)={startNode} and id(m)={endNode} and r.relation={relation}" +
            "RETURN p")
    List findRelation(@Param("startNode") Node startNode,
                                @Param("endNode") Node endNode,
                                @Param("relation") String relation);
}

在接口中自定义了一个根据起始节点、结束节点以及关联内容查询关联关系的方法,我们会在后面用到。

创建关联

在service层中,创建提供一个根据节点名称构建关联关系的方法:

@Override
public void bind(String name1, String name2, String relationName) {
    Node start = nodeRepository.findByName(name1);
    Node end = nodeRepository.findByName(name2);

    Relation relation =new Relation();
    relation.setStartNode(start);
    relation.setEndNode(end);
    relation.setRelation(relationName);

    relationRepository.save(relation);
}

通过接口调用这个方法,绑定海拉索尔之间的关系后,查询结果:

凭借SpringBoot整合Neo4j,我理清了《雷神》中错综复杂的人物关系插图8

文本SPO抽取

在项目中构建知识图谱时,很大一部分场景是基于非结构化的数据,而不是由我们手动输入确定图谱中的节点或关系。因此,我们需要基于文本进行知识抽取的能力,简单来说就是要在一段文本中抽取出SPO主谓宾三元组,来构成图谱中的点和边。

这里我们借助Git上一个现成的工具类,来进行文本的语义分析和SPO三元组的抽取工作,项目地址:

https://github.com/hankcs/MainPartExtractor

这个项目虽然比较简单一共就两个类两个资源文件,但其中的工具类却能够有效帮助我们完成句子中的主谓宾的提取,使用它前需要先引入依赖的坐标:


    com.hankcs
    hanlp
    portable-1.2.4


    edu.stanford.nlp
    stanford-parser
    3.3.1

然后把这个项目中com.hankcs.nlp.lex包下的两个类拷到我们的项目中,把resources下的models目录拷贝到我们的resources下。

完成上面的步骤后,调用MainPartExtractor工具类中的方法,进行一下简单的文本SPO抽取测试:

public void mpTest(){
    String[] testCaseArray = {
            "我一直很喜欢你",
            "你被我喜欢",
            "美丽又善良的你被卑微的我深深的喜欢着……",
            "小米公司主要生产智能手机",
            "他送给了我一份礼物",
            "这类算法在有限的一段时间内终止",
            "如果大海能够带走我的哀愁",
            "天青色等烟雨,而我在等你",
            "我昨天看见了一个非常可爱的小孩"
    };
    for (String testCase : testCaseArray) {
        MainPart mp = MainPartExtractor.getMainPart(testCase);
        System.out.printf("%s   %s   %s n",
                GraphUtil.getNodeValue(mp.getSubject()),
                GraphUtil.getNodeValue(mp.getPredicate()),
                GraphUtil.getNodeValue(mp.getObject()));
    }
}

在处理结果MainPart中,比较重要的是其中的subjectpredicateobject三个属性,它们的类型是TreeGraphNode,封装了句子的主谓宾语成分。下面我们看一下测试结果:

凭借SpringBoot整合Neo4j,我理清了《雷神》中错综复杂的人物关系插图9

可以看到,如果句子中有明确的主谓宾语,那么则会进行抽取。如果某一项为空,则该项为null,其余句子结构也能够正常抽取。

动态构建知识图谱

在上面的基础上,我们就可以在项目中动态构建知识图谱了,新建一个TextAnalysisServiceImpl,其中实现两个关键方法。

首先是根据句子中抽取的主语或宾语在neo4j中创建节点的方法,这里根据节点的name判断是否为已存在的节点,如果存在则直接返回,不存在则添加:

private Node addNode(TreeGraphNode treeGraphNode){
    String nodeName = GraphUtil.getNodeValue(treeGraphNode);

    Node existNode = nodeRepository.findByName(nodeName);
    if (Objects.nonNull(existNode))
        return existNode;

    Node node =new Node();
    node.setName(nodeName);
    return nodeRepository.save(node);
}

然后是核心方法,说白了也很简单,参数传进来一个句子作为文本先进行spo的抽取,对实体进行Node的保存,再查看是否已经存在同名的关系,如果不存在则创建关联关系,存在的话则不重复创建。下面是关键代码:

@Override
public List parseAndBind(String sentence) {
    MainPart mp = MainPartExtractor.getMainPart(sentence);

    TreeGraphNode subject = mp.getSubject();    //主语
    TreeGraphNode predicate = mp.getPredicate();//谓语
    TreeGraphNode object = mp.getObject();      //宾语

    if (Objects.isNull(subject) || Objects.isNull(object))
        return null;

    Node startNode = addNode(subject);
    Node endNode = addNode(object);
    String relationName = GraphUtil.getNodeValue(predicate);//关系词

    List oldRelation = relationRepository
            .findRelation(startNode, endNode,relationName);
    if (!oldRelation.isEmpty())
        return oldRelation;

    Relation botRelation=new Relation();
    botRelation.setStartNode(startNode);
    botRelation.setEndNode(endNode);
    botRelation.setRelation(relationName);
    Relation relation = relationRepository.save(botRelation);

    return Arrays.asList(relation);
}

创建一个简单的controller接口,用于接收文本:

@GetMapping("parse")
public List parse(String sentence) {
    return textAnalysisService.parseAndBind(sentence);
}

接下来,我们从前端传入下面几个句子文本进行测试:

海拉又被称为死亡女神
死亡女神捏碎了雷神之锤
雷神之锤属于索尔

调用完成后,我们再来看看neo4j中的图形关系,可以看到海拉死亡女神索尔这些实体被关联在了一起:

凭借SpringBoot整合Neo4j,我理清了《雷神》中错综复杂的人物关系插图10

到这里,一个简单的文本处理和图谱创建的流程就被完整的串了起来,但是这个流程还是比较粗糙,之后还需要在下面几个方面继续优化:

  • 当前使用的还是单一类型的节点和关联关系,后续可以在代码中丰富更多类型的节点和关联关系实体类
  • 文中使用的文本spo抽取效果一般,如果应用于企业项目,那么建议基于更精确的nlp算法去做语义分析
  • 当前抽取的节点只包含了实体的名称,不包含具体的属性,后续需要继续完善补充实体的属性
  • 完善知识融合,主要是添加实体的指代消解以及属性的融合功能

总之,需要完善的部分还有不少,项目代码我也传到git上了,大家如果有兴趣可以看看,后续如果有时间的话我也会基于这个版本继续改进,公众号后台回复『neo』获取项目地址。

那么,这次的分享就到这里,我是Hydra,我们下篇再见。

作者简介,码农参上,一个热爱分享的公众号,有趣、深入、直接,与你聊聊技术。欢迎添加好友,进一步交流。

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THE END
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