Springboot 整合 Java DL4J 打造企业知识图谱构建系统

🕗 发布于 2024-11-14 15:02 java spring boot 知识图谱 人工智能 深度学习

🧑 博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进步，一起在技术的世界里不断学习成长。

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Springboot 整合 Java DL4J 打造企业知识图谱构建系统

一、引言

在当今数字化时代，企业面临着海量的信息，如何有效地管理这些信息并实现智能搜索成为了一个重要的课题。知识图谱作为一种强大的知识表示和管理工具，能够将企业中的各种实体和它们之间的关系以图的形式表示出来，从而为知识管理和智能搜索提供支持。

自然语言处理（NLP） 技术在知识图谱的构建中起着关键的作用。通过对企业内部的文档、报告等文本数据进行分析，可以提取出其中的实体（如企业部门、员工、产品等）和关系（如部门与员工的隶属关系、产品与部门的生产关系等），进而构建知识图谱。

在这个过程中，我们需要选择合适的技术框架来实现。Spring Boot是一个流行的Java开发框架，它提供了便捷的开发方式和丰富的功能，能够方便地构建Web应用程序。而Deeplearning4j（DL4J）是一个专门为Java编写的深度学习框架，它提供了各种神经网络模型和算法，适用于自然语言处理等多种领域。将Spring Boot和Deeplearning4j整合起来，可以构建一个高效、可扩展的企业知识图谱构建系统。

二、技术概述

1. Spring Boot

Spring Boot 是一个用于快速构建独立、生产级别的 Spring 应用程序的框架。它简化了 Spring 应用程序的开发过程，提供了自动配置、起步依赖等功能，使得开发者能够更加专注于业务逻辑的实现。

2. Deeplearning4j

Deeplearning4j 是一个基于 Java 的深度学习库，支持多种深度学习算法和神经网络架构。在自然语言处理领域，Deeplearning4j 可以用于文本分类、命名实体识别、关系抽取等任务。

3. 知识图谱构建技术

知识图谱构建主要包括实体识别、关系抽取和图谱可视化等步骤。实体识别是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。关系抽取是从文本中提取实体之间的关系，如“属于”、“包含”、“位于”等。图谱可视化是将构建好的知识图谱以图形化的方式展示出来，方便用户进行浏览和查询。

三、神经网络选择及理由

在本案例中，我们选择使用 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN） 来进行实体识别和关系抽取。选择 CNN 的理由如下：

局部感知能力：CNN 能够有效地捕捉文本中的局部特征，对于实体识别和关系抽取任务非常有帮助。例如，在识别“苹果公司”这个实体时，CNN 可以通过学习“苹果”和“公司”这两个词的局部特征来判断它们是否构成一个实体。
权值共享：CNN 中的权值共享机制可以减少模型的参数数量，提高模型的训练效率和泛化能力。在自然语言处理中，文本数据的维度通常非常高，使用权值共享可以有效地降低模型的复杂度。
并行计算：CNN 可以进行并行计算，加快模型的训练速度。在大规模文本数据处理中，训练速度是一个非常重要的考虑因素。

四、数据集格式

本案例使用的数据集是一个企业内部的文本数据集，包含了企业的新闻报道、产品说明书、技术文档等。数据集的格式为JSON格式，每个文档包含以下字段：

id：文档的唯一标识符。
title：文档的标题。
content：文档的内容。

以下是一个数据集的json示例：

[
  {
    "id": "1",
    "title": "苹果公司发布新款 iPhone",
    "content": "苹果公司今天发布了新款 iPhone，这款手机采用了全新的设计和技术，性能更加强大。"
  },
  {
    "id": "2",
    "title": "华为推出 5G 手机",
    "content": "华为公司推出了一款 5G 手机，这款手机支持高速网络连接，具有出色的性能和拍照效果。"
  }
]

五、技术实现

1. Maven 依赖

在项目的pom.xml文件中添加以下 Maven 依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-nlp</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.json</groupId>
    <artifactId>json</artifactId>
    <version>20230227</version>
</dependency>

2. 实体识别代码示例

以下是使用 Deeplearning4j 进行实体识别的代码示例：

import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.util.ModelSerializer;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.nd4j.linalg.io.ClassPathResource;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class EntityRecognition {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 加载预训练的模型
        File modelFile = new ClassPathResource("entityRecognitionModel.bin").getFile();
        MultiLayerNetwork model = ModelSerializer.restoreMultiLayerNetwork(modelFile);

        // 输入文本
        String text = "苹果公司发布新款 iPhone";

        // 将文本转换为向量
        INDArray input = Nd4j.create(text);

        // 进行实体识别
        INDArray output = model.output(input);

        // 输出实体识别结果
        System.out.println(output);
    }
}

在上述代码中，我们首先加载了预训练的实体识别模型。然后，将输入文本转换为向量，并将其输入到模型中进行实体识别。最后，输出实体识别结果。

3. 关系抽取代码示例

以下是使用 Deeplearning4j 进行关系抽取的代码示例：

import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.util.ModelSerializer;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.nd4j.linalg.io.ClassPathResource;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class RelationshipExtraction {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 加载预训练的模型
        File modelFile = new ClassPathResource("relationshipExtractionModel.bin").getFile();
        MultiLayerNetwork model = ModelSerializer.restoreMultiLayerNetwork(modelFile);

        // 输入文本对
        String text1 = "苹果公司";
        String text2 = "iPhone";

        // 将文本对转换为向量
        INDArray input1 = Nd4j.create(text1);
        INDArray input2 = Nd4j.create(text2);

        // 进行关系抽取
        INDArray output = model.output(Nd4j.concat(0, input1, input2));

        // 输出关系抽取结果
        System.out.println(output);
    }
}

在上述代码中，我们首先加载了预训练的关系抽取模型。然后，将输入文本对转换为向量，并将其输入到模型中进行关系抽取。最后，输出关系抽取结果。

六、单元测试

1. 实体识别单元测试

以下是对实体识别代码进行单元测试的示例：

import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.util.ModelSerializer;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;

class EntityRecognitionTest {

    @Test
    void testEntityRecognition() throws IOException {
        // 加载预训练的模型
        File modelFile = new File("entityRecognitionModel.bin");
        MultiLayerNetwork model = ModelSerializer.restoreMultiLayerNetwork(modelFile);

        // 输入文本
        String text = "苹果公司发布新款 iPhone";

        // 将文本转换为向量
        INDArray input = Nd4j.create(text);

        // 进行实体识别
        INDArray output = model.output(input);

        // 预期输出
        INDArray expectedOutput = Nd4j.create(new double[]{0.1, 0.9});

        // 断言输出与预期输出相等
        assertEquals(output, expectedOutput);
    }
}

在上述单元测试中，我们首先加载了预训练的实体识别模型。然后，将输入文本转换为向量，并将其输入到模型中进行实体识别。最后，我们断言输出与预期输出相等。

2. 关系抽取单元测试

以下是对关系抽取代码进行单元测试的示例：

import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.util.ModelSerializer;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;

class RelationshipExtractionTest {

    @Test
    void testRelationshipExtraction() throws IOException {
        // 加载预训练的模型
        File modelFile = new File("relationshipExtractionModel.bin");
        MultiLayerNetwork model = ModelSerializer.restoreMultiLayerNetwork(modelFile);

        // 输入文本对
        String text1 = "苹果公司";
        String text2 = "iPhone";

        // 将文本对转换为向量
        INDArray input1 = Nd4j.create(text1);
        INDArray input2 = Nd4j.create(text2);

        // 进行关系抽取
        INDArray output = model.output(Nd4j.concat(0, input1, input2));

        // 预期输出
        INDArray expectedOutput = Nd4j.create(new double[]{0.1, 0.9});

        // 断言输出与预期输出相等
        assertEquals(output, expectedOutput);
    }
}

在上述单元测试中，我们首先加载了预训练的关系抽取模型。然后，将输入文本对转换为向量，并将其输入到模型中进行关系抽取。最后，我们断言输出与预期输出相等。

七、预期输出

1. 实体识别预期输出

实体识别的预期输出是一个向量，表示输入文本中每个词是否为实体的概率。例如，如果输入文本为“苹果公司发布新款 iPhone”，预期输出可能是[0.1, 0.9, 0.1, 0.1, 0.1]，其中第二个元素表示“苹果公司”为实体的概率为 0.9。

2. 关系抽取预期输出

关系抽取的预期输出是一个向量，表示输入文本对中两个实体之间关系的概率。例如，如果输入文本对为“苹果公司”和“iPhone”，预期输出可能是[0.1, 0.9]，其中第二个元素表示“苹果公司”和“iPhone”之间存在某种关系的概率为 0.9。

八、总结

本文介绍了如何采用 Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 在自然语言处理领域构建一个企业知识图谱系统。通过对文本数据的分析，提取实体和关系，构建知识图谱，为企业提供更加智能的知识管理和搜索服务。在实现过程中，我们选择了卷积神经网络（CNN）来进行实体识别和关系抽取，并介绍了数据集的格式、Maven 依赖、代码示例、单元测试和预期输出等内容。希望本文能够对读者在自然语言处理和知识图谱构建方面提供一些帮助。

九、参考资料文献

原文地址：https://blog.csdn.net/lilinhai548/article/details/143486250

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Springboot 整合 Java DL4J 打造企业知识图谱构建系统

一、引言

二、技术概述

1. Spring Boot

2. Deeplearning4j

3. 知识图谱构建技术

三、神经网络选择及理由

四、数据集格式

五、技术实现

1. Maven 依赖

2. 实体识别代码示例

3. 关系抽取代码示例

六、单元测试

1. 实体识别单元测试

2. 关系抽取单元测试

七、预期输出

1. 实体识别预期输出

2. 关系抽取预期输出

八、总结

九、参考资料文献

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