iText2KG
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Itext2kg
紹介 :
iText2KGは、大規模言語モデルを活用してテキストドキュメントからエンティティとリレーションを抽出し、一貫性のある知識グラフをインクリメンタルに構築するためのPythonパッケージです。ゼロショット学習に対応しており、特定の訓練なしに様々な分野で知識抽出が可能です。ドキュメント蒸留、エンティティ抽出、リレーション抽出モジュールを含み、エンティティとリレーションの一意性を確保します。Neo4jを用いて知識グラフを視覚化し、構造化データのインタラクティブな探索と分析をサポートします。
ターゲットユーザー :
データサイエンティスト、研究者、開発者など、大量のテキストデータから情報を抽出して知識グラフを構築する必要のある方を対象としています。iText2KGは、エンティティとリレーションの抽出を自動化することで、手動でのデータ処理の必要性を削減し、効率性と正確性を向上させます。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 56.9K
使用シナリオ
科学文献の知識グラフを作成し、研究やデータ分析に利用する。
企業ウェブサイトから情報を抽出し、企業の知識グラフを作成し、ビジネス分析や意思決定支援に利用する。
個人履歴書を処理し、個人の知識グラフを作成し、キャリア開発やスキル評価に利用する。
製品特徴
ドキュメント蒸留器:オリジナルのドキュメントを処理し、ユーザー定義のパターンに基づいた意味ブロックに再構成します。
インクリメンタルエンティティ抽出器:意味ブロックからユニークなエンティティを抽出し、曖昧さを解消し、各エンティティの定義を明確にします。
インクリメンタルリレーション抽出器:抽出されたエンティティ間のリレーションを特定し、グラフを強化したり、より正確なリレーションを提供したりします。
グラフ統合と可視化:抽出されたエンティティとリレーションをNeo4jデータベースに統合し、知識グラフの可視化を提供します。
ゼロショット学習に対応しており、特定のドメインの訓練なしで知識抽出が可能です。
Neo4jデータベースと統合されているため、データの可視化と分析が容易です。
使用チュートリアル
1. iText2KGをインストールします。Python環境がインストールされていることを確認し、pipを使ってインストールしてください。
2. ドキュメント蒸留パターンを定義するか、事前に定義されたパターンをアップロードします。
3. DocumentDistillerモジュールを使用してドキュメントを蒸留し、意味ブロックを抽出します。
4. iText2KGモジュールを使用して知識グラフを構築し、エンティティとリレーションを抽出します。
5. GraphIntegratorモジュールを使用して、抽出されたエンティティとリレーションをNeo4jデータベースに統合します。
6. Neo4jを使用して知識グラフを可視化し、インタラクティブに探索します。
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