spring boot集成neo4j实现简单的知识图谱

一、neo4j介绍

随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系网，传统数据库很难处理关系运算。大数据行业需要处理的数据之间的关系随数据量呈几何级数增长，急需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库，图数据库应运而生。 世界上很多著名的公司都在使用图数据库，比如：社交领域：Facebook, Twitter，Linkedin用它来管理社交关系，实现好友推荐

二、图数据库neo4j安装

1. 下载镜像：docker pull neo4j:3.5.0
2. 运行容器：docker run -d -p 7474:7474 -p 7687:7687 --name neo4j-3.5.0 neo4j:3.5.0
3. 停止容器：docker stop neo4j-3.5.0
4. 启动容器：docker start neo4j-3.5.0
5. 浏览器 http://localhost:7474/ 访问 neo4j 管理后台，初始账号/密码 neo4j/neo4j，会要求修改初始化密码，我们修改为 neo4j/123456

三、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 (<node-name>:<label-name>)

在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 (
   <node-name>:<label-name>
   {    
      <key1>:<value1>,
      ...
      <keyN>:<valueN>
   }
)

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 (<node-name>:<label-name>)

通常，MATCH命令在后面配合RETURN、DELETE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：

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

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 (<node-name1>:<label-name1>) 
- [<relation-name>:<relation-label-name>]
-> (<node-name2>:<label-name2>)

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：

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<85>, 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。

四、springboot整合neo4j

pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>springboot-demo</artifactId>
        <groupId>com.et</groupId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>neo4j</artifactId>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    </properties>
    <dependencies>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-autoconfigure</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-neo4j</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.hankcs</groupId>
            <artifactId>hanlp</artifactId>
            <version>portable-1.2.4</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>edu.stanford.nlp</groupId>
            <artifactId>stanford-parser</artifactId>
            <version>3.3.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

属性文件

server:
  port: 8088
spring:
  data:
    neo4j:
      uri: bolt://127.0.0.1:7687
      username: neo4j
      password: 123456

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：github.com/hankcs/Main...

package com.et.neo4j.hanlp;

import com.et.neo4j.util.GraphUtil;
import com.hankcs.hanlp.HanLP;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;
import edu.stanford.nlp.ling.Word;
import edu.stanford.nlp.parser.lexparser.LexicalizedParser;
import edu.stanford.nlp.trees.*;
import edu.stanford.nlp.trees.international.pennchinese.ChineseTreebankLanguagePack;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.util.Collection;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;

/**
 * 提取主谓宾
 *
 * @author hankcs
 */
public class MainPartExtractor
{

    private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(MainPartExtractor.class);
    private static LexicalizedParser lp;
    private static GrammaticalStructureFactory gsf;
    static
    {
        //模型
        String models = "models/chineseFactored.ser";
        LOG.info("载入文法模型：" + models);
        lp = LexicalizedParser.loadModel(models);
        //汉语
        TreebankLanguagePack tlp = new ChineseTreebankLanguagePack();
        gsf = tlp.grammaticalStructureFactory();
    }

    /**
     * 获取句子的主谓宾
     *
     * @param sentence 问题
     * @return 问题结构
     */
    public static MainPart getMainPart(String sentence)
    {
        // 去掉不可见字符
        sentence = sentence.replace("\\s+", "");
        // 分词，用空格隔开
        List<Word> wordList = seg(sentence);
        return getMainPart(wordList);
    }

    /**
     * 获取句子的主谓宾
     *
     * @param words    HashWord列表
     * @return 问题结构
     */
    public static MainPart getMainPart(List<Word> words)
    {
        MainPart mainPart = new MainPart();
        if (words == null || words.size() == 0) return mainPart;
        Tree tree = lp.apply(words);
        LOG.info("句法树:{}", tree.pennString());
        // 根据整个句子的语法类型来采用不同的策略提取主干
        switch (tree.firstChild().label().toString())
        {
            case "NP":
                // 名词短语，认为只有主语，将所有短NP拼起来作为主语即可
                mainPart = getNPPhraseMainPart(tree);
                break;
            default:
                GrammaticalStructure gs = gsf.newGrammaticalStructure(tree);
                Collection<TypedDependency> tdls = gs.typedDependenciesCCprocessed(true);
                LOG.info("依存关系：{}", tdls);
                TreeGraphNode rootNode = getRootNode(tdls);
                if (rootNode == null)
                {
                    return getNPPhraseMainPart(tree);
                }
                LOG.info("中心词语：", rootNode);
                mainPart = new MainPart(rootNode);
                for (TypedDependency td : tdls)
                {
                    // 依存关系的出发节点，依存关系，以及结束节点
                    TreeGraphNode gov = td.gov();
                    GrammaticalRelation reln = td.reln();
                    String shortName = reln.getShortName();
                    TreeGraphNode dep = td.dep();
                    if (gov == rootNode)
                    {
                        switch (shortName)
                        {
                            case "nsubjpass":
                            case "dobj":
                            case "attr":
                                mainPart.object = dep;
                                break;
                            case "nsubj":
                            case "top":
                                mainPart.subject = dep;
                                break;
                        }
                    }
                    if (mainPart.object != null && mainPart.subject != null)
                    {
                        break;
                    }
                }
                // 尝试合并主语和谓语中的名词性短语
                combineNN(tdls, mainPart.subject);
                combineNN(tdls, mainPart.object);
                if (!mainPart.isDone()) mainPart.done();
        }

        return mainPart;
    }

    private static MainPart getNPPhraseMainPart(Tree tree)
    {
        MainPart mainPart = new MainPart();
        StringBuilder sbResult = new StringBuilder();
        List<String> phraseList = getPhraseList("NP", tree);
        for (String phrase : phraseList)
        {
            sbResult.append(phrase);
        }
        mainPart.result = sbResult.toString();
        return mainPart;
    }

    /**
     * 从句子中提取最小粒度的短语
     * @param type
     * @param sentence
     * @return
     */
    public static List<String> getPhraseList(String type, String sentence)
    {
        return getPhraseList(type, lp.apply(seg(sentence)));
    }

    private static List<String> getPhraseList(String type, Tree tree)
    {
        List<String> phraseList = new LinkedList<String>();
        for (Tree subtree : tree)
        {
            if(subtree.isPrePreTerminal() && subtree.label().value().equals(type))
            {
                StringBuilder sbResult = new StringBuilder();
                for (Tree leaf : subtree.getLeaves())
                {
                    sbResult.append(leaf.value());
                }
                phraseList.add(sbResult.toString());
            }
        }
        return phraseList;
    }

    /**
     * 合并名词性短语为一个节点
     * @param tdls 依存关系集合
     * @param target 目标节点
     */
    private static void combineNN(Collection<TypedDependency> tdls, TreeGraphNode target)
    {
        if (target == null) return;
        for (TypedDependency td : tdls)
        {
            // 依存关系的出发节点，依存关系，以及结束节点
            TreeGraphNode gov = td.gov();
            GrammaticalRelation reln = td.reln();
            String shortName = reln.getShortName();
            TreeGraphNode dep = td.dep();
            if (gov == target)
            {
                switch (shortName)
                {
                    case "nn":
                        target.setValue(dep.toString("value") + target.value());
                        return;
                }
            }
        }
    }

    private static TreeGraphNode getRootNode(Collection<TypedDependency> tdls)
    {
        for (TypedDependency td : tdls)
        {
            if (td.reln() == GrammaticalRelation.ROOT)
            {
                return td.dep();
            }
        }

        return null;
    }

    /**
     * 分词
     *
     * @param sentence 句子
     * @return 分词结果
     */
    private static List<Word> seg(String sentence)
    {
        //分词
        LOG.info("正在对短句进行分词：" + sentence);
        List<Word> wordList = new LinkedList<>();
        List<Term> terms = HanLP.segment(sentence);
        StringBuffer sbLogInfo = new StringBuffer();
        for (Term term : terms)
        {
            Word word = new Word(term.word);
            wordList.add(word);
            sbLogInfo.append(word);
            sbLogInfo.append(' ');
        }
        LOG.info("分词结果为：" + sbLogInfo);
        return wordList;
    }

    public static MainPart getMainPart(String sentence, String delimiter)
    {
        List<Word> wordList = new LinkedList<>();
        for (String word : sentence.split(delimiter))
        {
            wordList.add(new Word(word));
        }
        return getMainPart(wordList);
    }

    /**
     * 调用演示
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args)
    {
       /* 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......",
                "只有自信的程序员才能把握未来",
                "主干识别可以提高检索系统的智能",
                "这个项目的作者是hankcs",
                "hankcs是一个无门无派的浪人",
                "搜索hankcs可以找到我的博客",
                "静安区体育局2013年部门决算情况说明",
                "这类算法在有限的一段时间内终止",
        };
        for (String testCase : testCaseArray)
        {
            MainPart mp = MainPartExtractor.getMainPart(testCase);
            System.out.printf("%s\t%s\n", testCase, mp);

        }*/
        mpTest();
    }
    public static 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()));
        }
    }
}

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NodeServiceImpl，其中实现两个关键方法parseAndBind和addNode 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：

package com.et.neo4j.service;

import com.et.neo4j.entity.Node;
import com.et.neo4j.entity.Relation;
import com.et.neo4j.hanlp.MainPart;
import com.et.neo4j.hanlp.MainPartExtractor;
import com.et.neo4j.repository.NodeRepository;
import com.et.neo4j.repository.RelationRepository;
import com.et.neo4j.util.GraphUtil;
import edu.stanford.nlp.trees.TreeGraphNode;
import lombok.AllArgsConstructor;
import org.springframework.stereotype.Service;
import sun.plugin.dom.core.Attr;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Objects;

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


    @Override
    public Node save(Node node) {
        Node save = nodeRepository.save(node);
        return save;
    }
    @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);
    }
    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);
    }
    @Override
    public List<Relation> 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<Relation> 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);
    }

}

本文只是拿出关键代码作讲解，具体的代码参考代码仓库地址里面neo4j模块

代码仓库

• github.com/Harries/spr...

五、测试

启动java应用，输入以下地址

http://127.0.0.1:8088/parse?sentence=海拉又被称为死亡女神
http://127.0.0.1:8088/parse?sentence= 死亡女神捏碎了雷神之锤
http://127.0.0.1:8088/parse?sentence=雷神之锤属于索尔

在图数据库neo4j里面查询

MATCH (p:Person) RETURN p

六、引用

• www.cnblogs.com/trunks2008/...
• www.liuhaihua.cn/archives/71...