1樓：禾雀花開
首先，需要清楚，建知識圖譜的目標是什麼？面向什麼應用場景，典型的場景包括：
1、查詢類，例如問答、搜尋、推薦等，也包括對資訊抽取的支援；
2、分析類，例如：自動分類、分析檢視（類結構分析檢視、類多維分析檢視、實體/例項關係分析檢視）等
3、知識自動化類， 用於推理決策等
4、知識管理類，自動標籤、知識目錄等
不同的應用場景，對圖譜節點範圍、關係定義深度是不一樣的。節點和關係部分存在資料來源中（你提到那本書，百科詞條，領域詞典），當然，也有一些存在人的腦中！
其次，你這種針對一本書的知識圖譜，可能需要2個工具，乙個幫助你提取詞彙的工具；乙個是知識圖譜的編輯工具。
2樓：雲將
知識抽取，需要借助一些標註工具進行人工標註，然後命名實體識別，將書中知識抽取成三元組。其中標註確實需要很多人工的工作量。
如果資料量不是很大，需要視覺化支援比較好，首推用neo4j圖資料庫構建知識圖譜。將資料抽成三元組，存入neo4j就可以構建知識圖譜。可以參考我之前用Python+neo4j構建的知識圖譜專案
雲將：如何用Python構建乙個知識圖譜
3樓：劉峰
將一本書做成「知識圖譜」？本身命題就不太現實。如果真的能夠將一本書做成知識圖譜，那可真的值錢了，用起來會非常方便。
不過，如果非要將一本書做成知識圖譜，最簡單的辦法是：將章節標題作為知識的概念，其中的內容作為知識描述文字，根據章節關係，構架知識圖譜。但如何將一本書變成文字卻是個難題，即便是OCR，工作量也很大。
4樓：
不是很贊同全部人工。
哪怕全是人工，以你的「整本書」電子化來說，怎麼也可以先用ocr提公升一下效率。
另外，我不確定你是否做了相關知識的檢索，網頁html的半結構化解析總得來說效率還是可以的。
5樓：公子開明632
還是選擇百科知識來構建吧。沒有標註預料，機器學習的方法不是很好。首先得把你的scheme定義好，需要哪些實體型別，哪些關係型別。
然後根據百科裡面的標籤，哪些是你需要的實體，這些實體的屬性，實體和實體之間的關係來構建，再找乙個圖資料庫一般就是neo4j存一下，就差不多了。
知識圖譜的構建流程？
想想想財務自由 你好。我的專欄除了github示例，還有構建知識圖譜常用的工具平台，以及學習資源。望參考。想想想財務自由 Github 知識圖譜的應用示例想想想財務自由 持續更新 知識圖譜相關工具平台整理想想想財務自由 知識圖譜學習資源 持續更新 王大力 知乎首答，想認真寫一寫。本科211，碩士美國...
構建知識圖譜的軟體？
雲悠水澈 有人說腦圖是網狀結構圖，有人說是樹形圖，好像沒有標準定義。如果是專業的 全面 系統的研究和表示，可能網狀結構圖為好。但evernote 是乙個筆記，你是想找個樹形結構筆記嗎？如果是的話，可以試試小筑筆記，樹形結構，無限分層。如果不是必須要個有連線的圖的話，這個就更利於積累 梳理 利用知識，...
中文知識圖譜構建思路是什麼？
網感至察 網感至察 TML KnowledgeCloud如何實現 小知識 大資料 大知識 網感至察 網感至察發布 認知雲 新產品 提供一站式知識圖譜服務 剛開始接觸知識圖譜構建，目前要搞乙個KBQA，主要針對領域資料，最開始看到本體那一套，打算用Stanford Protege Apache Jen...