qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph

Agricultural Knowledge Graph

由于工作原因，该项目已停止维护。因此项目代码仅供参考，项目中包含的数据可免费用于学术等非商业用途。

相关工作请引用paper:

• AgriKG: An Agricultural Knowledge Graph and Its Applications[C]. DASFAA (3) 2019: 533-537

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
Professor	Ming Gao	http://faculty.ecnu.edu.cn/s/2844/t/30305/main.jspy http://dase.ecnu.edu.cn/mgao
Master	Yuanzhe Chen	https://github.com/qq547276542
Master	Jun Kuang	https://github.com/JunKuang-algo

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

农业实体识别+实体分类

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）：

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：

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：

农业分类的树形图：

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

(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：

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）

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