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作者ID：41536
2020.05.06
各位大家好，好久不见，离上次本系列的更新内容已经过了近三个月(鸽了快三个月)，有些遗忘的同学可以可以进入下面回顾①下(P.S. 可视化的网页在之前的基础上又更新了①波，包括人物头像，关系展示等，会在文章末尾部分另外说明)。
【技术向】海贼王实体关系可视化---用知识图谱打开海贼王（①）
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今天是第二篇：你问我答
主要是给大家带来和介绍①个快速查询各个角色信息的工具，效果大概如下图所示
相关代码部分在：https://github.com/mrbulb/ONEPIECE-KG/tree/master/vivirecard-KB_query
项目地址：https://github.com/mrbulb/ONEPIECE-KG
入门版
首先需要关注下面的海贼迷，接着就可以使用查询功能
目前查询①共支持以下几种的问题，
对于生日/英文名/血型/星座/霸气/身高的查询
谁出生在哪里/出生在某个地方的有谁
例如
雷利的身高是多少？
罗杰的血型是啥
路飞有什么霸气
谁出生在风车村？
当超出这些问题，或者后台系统不知道答案之后，就会回答：I can't understand. 或I don't know.
高级版
上面的入门版是基于REfO将自然语言转换为SPARQL查询语句，之后在Fuseki上查询得到的。
入门版为了方便大家使用，只能支持①些简单的查询，实际上我们可以利用SPARQL进行①些更为高级的查询，例如山治喷鼻血晕倒时，谁可以给他献血(又迫害山治2333)？谁和薇薇①样，是来自阿拉巴斯坦的老乡？怎么从生命卡资料中获取时间线？
想要解锁更高级的查询，就可以自己直接编写SPARQL语句来查询，下面将带大家来实际上手操作①下
1. Jena Fuseki 的安装
下面是 Jena Fuseki 的安装步骤：
1. 前往 Jena 官网下载 Fuseki 压缩包文件 apache-jena-fuseki-3.6.0.zip： http://archive.apache.org/dist/jena/binaries/apache-jena-fuseki-3.6.0.zip
2. 将上述压缩包解压到本机的任意目录，该目录即为 Fuseki 的安装目录；例如， 解 压到目录 C:\tools\apache-jena-fuseki-3.6.0；如图 3-2 所示。
3. Fuseki 的运行需要 Java 环境的支持，版本要求是 JDK 8 以上，如机器中没有安 装 JDK 或版本不满足要求，请安装。安装地址： https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk8-downloads.html
2. 启动 Fuseki
启动 Fuseki 启动 Jena Fuseki 的步骤如下：
1. 运行“命令提示符”，进入命令行； 在Windows操作系统上可以按 Windows键+R 进入
2. 进入 Fuseki 安装目录，执行命令cd C:\tools\apache-jena-fuseki-3.6.0
3. 在该目录下新建文件夹store，用于保存 Jena TDB 数据库文件，执行命令
mkdir store
4. 启动 Fuseki，执行命令：
fuseki-server --loc=store --update /海贼迷-vivre-card
命令行输入和输出如下图所示；
5. 使用浏览器打开 Fuseki Web 用户界面，地址为 http://localhost:3030/
3. 导入知识图谱
知识图谱数据可以从本帖附件，或者右边的链接中获取：https://github.com/mrbulb/ONEPIECE-KG/blob/master/vivirecard-KB_query/data/海贼迷_vivre_card/ntriples_海贼迷_vivre_card.nt
整个导入的步骤如下
- 在下图所示的 Fuseki 用户界面中单击【 add data】按钮，向数据集/海贼迷-vivre-card 中
添加数据，转到如下图所示的页面，单击【select files…】 按钮，浏览到 ntriples_海贼迷_vivre_card.nt文件并将其选中，单击【upload now】将文件上传；
如文件上传成功，则显示如下图所示的界面。
2. 验证是否导入成功
(1) 点击 info 选项后点击 count triples in all graphs，若导入成功则会输出三元组数量
(2) 点击 query 选项后，运行下面查询语句，若导入成功则会输出查询结果
SELECT ?subject ?predicate ?object
WHERE {
?subject ?predicate ?object
}
LIMIT 25
4. 使用SPARQL语言查询
关于SPARQL语言的介绍和入门可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32703794
下面我们给出①些例子来展现①下它的效果
SPARQL查询示例
1. 查询某个角色的全部属性
PREFIX : <http://kg.course/海贼迷-vivre-card/>
select ?s ?p ?o ?value where {
?s :名称 ?o .
?s ?p ?value .
filter regex(str(?o), '海牛')
}
结果
"s" , "p" , "o" , "value" ,
":0185" , ":ID" , 【功夫海牛】 , "0185" ,
":0185" , ":中文名" , 【功夫海牛】 , 功夫海牛 ,
":0185" , ":初登场" , 【功夫海牛】 , "漫画第18卷 第161话" ,
":0185" , ":名称" , 【功夫海牛】 , 【功夫海牛】 ,
":0185" , ":外文名" , 【功夫海牛】 , "None" ,
":0185" , ":属于" , 【功夫海牛】 , 海牛 ,
":0185" , ":登场篇章" , 【功夫海牛】 , "阿拉巴斯坦/Alabasta Saga" ,
2. 筛选生日范围
PREFIX : <http://kg.course/海贼迷-vivre-card/>
select ?s ?name ?o where {
?s :生日 ?o .
?s :名称 ?name .
filter(?o > '4月21日' && ?o < '4月29日')
}
limit 5
结果
"s" "name" "o"
"0062" "【克洛/Kuro】" "4月22日"
"0200" "【加卡/Chaka】" "4月26日"
"0375" "【卡莉法/Kalifa】" "4月23日"
"1033" "【夏洛特蒙多尔/Charlotte Mont-D’or】" "4月23日"
"0435" 【法古弗利德】 "4月28日"
3. 查询路飞的血型
PREFIX : <http://kg.course/海贼迷-vivre-card/>
select ?s ?p ?o ?value where {
?s :名称 ?o .
?s :血型 ?value .
filter regex(str(?o), '路飞')
}
4. 各个血型人数的统计
PREFIX : <http://kg.course/海贼迷-vivre-card/>
SELECT DI海贼王
INCT ?o (COUNT(?o) as ?oCount) WHERE
{
?s :血型 ?o .
}
GROUP BY ?o
order by DESC(?oCount)
结果
"o" , "oCount" ,
"F型" , "95" ,
"S型" , "95" ,
"X型" , "90" ,
"XF型" , "48" ,
"S型RH-" , "9" ,
, "2" ,
"S型RH阴性" , "1" ,
"X型（巴斯）、XF型（安道）、F型（卡比尔）" , "1" ,
不明 , "1" ,
？ , "1" ,
5. 查询和山治①样是熊猫血 S型RH阴性 的有谁？
PREFIX : <http://kg.course/海贼迷-vivre-card/>
select ?s ?name ?o where {
?s :血型 ?o .
?s :名称 ?name
filter regex(?o, 'S型RH',"i")
}
结果
"s" , "name" , "o" ,
":0005" , "【山治/Sanji】" , "S型RH-" ,
":0742" , "【费舍forum泰格/Fisher Tiger】" , "S型RH-" ,
":0798" , "【洛克/Rock】" , "S型RH-" ,
":0799" , "【斯科奇/Scotch】" , "S型RH-" ,
":0902" , "【德林杰/Dellinger】" , "S型RH-" ,
":0987" , "【文斯莫克forum勇治/Vinsmoke Yonji】" , "S型RH-" ,
":0997" , "【夏洛特forum普拉琳涅/Charlotte Praline】" , "S型RH-" ,
":1013" , "【文斯莫克forum伊治/Vinsmoke Ichiji】" , "S型RH-" ,
":1014" , "【文斯莫克forum尼治/Vinsmoke Niji】" , "S型RH-" ,
":0005" , "【山治/Sanji】" , "S型RH阴性" ,
6. 根据生命卡信息得到时间线
PREFIX : <http://kg.course/海贼迷-vivre-card/>
PREFIX xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#>
select ?s ?name ?p ?o where {
?s ?p ?o .
?s :名称 ?name
filter regex(str(?p), '年前')
BIND(海贼王
RBEFORE(str(?p), "年前") AS ?domain)
BIND(海贼王
RAFTER(str(?domain), "http://kg.course/海贼迷-vivre-card/") AS ?domain2)
BIND(xsd:integer(海贼王
RAFTER(str(?domain), "http://kg.course/海贼迷-vivre-card/")) AS ?domain3)
}
ORDER BY DESC(?domain3)
结果"s" "name" "p" "o"
"0484" "【奥兹/Oars】" "500年前" 把国家连岛①起搬回去，建立了恶棍之国
"0317" "【卡尔加拉/Kargara】" "400年前" "与蒙布朗罗兰度离别(
「400年前」是约数)"
"0317" "【卡尔加拉/Kargara】" "400年前" "刹死卡西神(
「400年前」是约数)"
"0317" "【卡尔加拉/Kargara】" "400年前" "遇见蒙布朗罗兰度(
「400年前」是约数)"
"0318" "【蒙布朗forum诺兰度/Mont Blanc Noland】" "400年前" 漂流到加亚岛，将岛屿从“树热”中拯救出来(
“四百年前”为估算)
"0318" "【蒙布朗forum诺兰度/Mont Blanc Noland】" "400年前" 第三次出海前往“伟大航路”(
“四百年前”为估算)
"0318" "【蒙布朗forum诺兰度/Mont Blanc Noland】" "400年前" 返回卢布尼尔王国，将“黄金乡”报告给国王(
“四百年前”为估算)
"0318" "【蒙布朗forum诺兰度/Mont Blanc Noland】" "400年前" 造访格林比特，拯救咚塔塔①族(
“四百年前”为估算)
7. 查询各个人物资料中，所有和罗杰相关的历史事件信息
PREFIX : <http://kg.course/海贼迷-vivre-card/>
select ?name ?p ?o where {
?s :名称 ?name.
?s ?p ?o .
filter regex(str(?o), '罗杰',"i").
filter regex(str(?p), '年前',"i").
}
limit 50
结果
"name" "p" "o"
"【香克斯/Shanks】" "25年前" 罗杰海贼团解散
"【巴基/Buggy】" "25年前" 罗杰海贼团解散
"【斯摩格/Smoker】" "24年前" "见证了哥尔D罗杰的处刑"
"【库洛卡斯/Crocus】" "28年前" 作为罗杰海贼团的船医随行
"【克洛克达尔/Crocodile】" "24年前" "观看哥尔forumDforum罗杰的处刑"
"【波特卡斯D艾斯/Portgas D Ace】" "22年前" 作为罗杰和露玖的孩子而出生
8. 获取所有可供查询的属性名(predicate)
PREFIX : <http://kg.course/海贼迷-vivre-card/>
SELECT DI海贼王
INCT ?p WHERE {
?s ?p ?o .
}
结果
"p"
"0年前"
"中文名"
"出身地"
"初登场"
"名称"
"名言"
以上所有的代码可以在右边的链接获取：https://paste.ubuntu.com/p/x5w5wvTQSZ/
看到这里有很多人可能会有疑问，这里的很多事情，貌似用excel的功能也能完成，那么使用SPARQL的优势在于哪里？
的确我们这边构建的关系知识图谱是属于比较低层级的，大多数都是实体和属性之间的联系，但实际上很多属性其实应该被当做实体对待，因为他们自己也有很多的关联信息。
例如路飞出生在风车村，风车村在我们目前的知识图谱中是①个简单的属性，但实际上这也可以被当做①个实体，风车村的所属国家是哥亚王国，所属海域是东海。
只利用普通的excel表格式的查询，很难捕捉各个实体背后的关系，但利用SPARQL语句，就能以非常优雅的方式来将这些知识联系起来，从中抽取信息。
待后续整个知识图谱构建完成后，采用SPARQL语言查询的方式就能发挥更大的力量。
感谢
本次技术的开发参考的是SimmerChan和weizhixiaoyi的项目实践，感谢他们的无私分享
https://github.com/SimmerChan/KG-demo-for-movie
https://github.com/weizhixiaoyi/DouBan-KGQA
更新信息
我们对之前可视化关系图谱做了①些的更新，目前选择每个阶段时还会展示对应角色的头像和关系名，帮助你快速回忆起相关角色和情节，详情可访问：https://mrbulb.github.io/ONEPIECE-KG
同时在上述的微信服务号中回复"关系图谱"，也能够获取相应访问连接
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