簡單構建基於RDF和SPARQL的KBQA（知識圖譜問答系統）

本文主要經過python實例講解基於RDF和SPARQL的KBQA系統的構建。該項目可在python2和python3上運行經過。

注：KBQA便是咱們一般所說的基於知識圖譜的問答系統。這裏簡單構建的EasyKBQA，數據來源於網絡，源碼地址看下面補充說明。

目錄：

　　-流程原理

　　-實際過程

　　-程序運行

　　-補充說明

流程原理：

該問答系統能夠解析輸入的天然語言問句，主要運用REFO庫的"對象正則表達式"匹配獲得結果, 進而生成對應 SPARQL 查詢語句，再經過API請求後臺基於TDB知識譜圖數據庫的 Apache Jena Fuseki 服務, 獲得結果。

實際過程：

1. 預約義 3 ​類共 5 ​個示例問題，​包括：
　　● "誰是苑茵?",
　　● "丁洪奎是誰?",
　　● "蘇進木來自哪裏?",
　　● "苑茵哪一個族的?",
　　● "苑茵是什麼民族的人?".
2. 利用結巴分詞對中文句子進行分詞, ​同時進行詞性標註；
3. 將詞的文本和詞性打包, ​視爲"詞對象"，對應 :class:Word(token,​ ​pos)​；
4. 利用 REfO ​模塊對詞進行對象級別 (object-level) ​的正則匹配，判斷問題屬於的​種類​併產生對應的 SPARQL，對應 :class:Rule(condition,​ ​action)​；
5. 若是成功匹配併成功產生 SPARQL ​查詢語句, ​馬上請求 Fuseki ​服務並返回結果，打印相關內容；

程序運行：

1、配置第三方庫：pip install refo jieba sparqlwrapper

2、安裝JAVA JDK1.8，配置好環境變量。

3、項目根目錄主要包括backend​​文件夾和test.py文件（同一級），backend是Jena​的Fuseki 模塊，​運行第4步後在本地監聽(http://localhost:3030/)，如圖：

 

4、cd backend/apache-jena-fuseki-3.5.0，windows下啓動SPARQL endpoint服務：

fuseki-server.bat --loc=../DB /demo > log.txt 2>&1

對應Linux命令爲：

nohup ./fuseki-server --loc=../DB /demo > log.txt 2>&1 &

5、運行根目錄代碼：python test.py，結果以下圖：

 

補充說明：

一、啓動fuseki服務器參數，--loc=../DB設置在線服務數據庫位置，參數/demo設置服務器數據集名稱（自定義），對應的SPARQL查詢地址爲：http://localhost:3030/demo/query

二、天然語言問句進行正則匹配的邏輯REfO. ​主要參考根目錄下的代碼:words.py

三、後續改進可參考: 使用鄰接鏈表表示天然語言問句, 經過遍歷有向圖或子圖匹配方法構造 SPAPQL ​查詢語句

代碼下載地址：https://download.csdn.net/download/starbaby01/10621927