使用场景

研究人员使用Graphusion从学术论文中提取关键概念和关系，构建学术领域知识图谱。

企业利用Graphusion分析客户反馈，提取产品改进的关键信息。

开发者使用Graphusion从技术文档中提取术语和定义，构建技术知识库。

产品特色

创建新的conda环境并安装所需包。

处理指定目录下的文本文件作为输入。

需要一个JSON文件来定义关系。

提供预处理notebook来转换数据格式。

通过命令行运行整个管道。

输出包括概念抽象、提取的三元组和融合后的三元组。

支持通过参数调整来优化结果。

提供详细的使用说明和参数配置。

使用教程

1. 创建一个新的conda环境并激活。

2. 使用pip安装requirements.txt中列出的依赖包。

3. 准备输入文本文件和关系定义的JSON文件。

4. 使用preprocess.ipynb notebook将数据转换为所需格式。

5. 通过命令行运行main.py，指定必要的参数，如数据集名称和关系定义文件路径。

6. 根据需要调整其他参数，例如模型名称、最大响应令牌数等。

7. 运行管道并检查输出文件，包括概念抽象、提取的三元组和融合后的三元组。