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2025-05-22 17:08:10,904 - DEBUG - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx 加载并分割为 82 个文档块，document_id: bfa5cf79-e12a-4fc7-b4ee-998354b56da4
2025-05-22 17:08:10,904 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx，生成 82 个文档块
2025-05-22 17:08:10,904 - DEBUG - 第一个文档块: --- Sheet: Sheet1 ---
SID	zblb	keywords_num	average_supplier_similarity	supplier_num	label
0	航空无人机软硬件技术开发、生产、销售、技术服务；真空仪器设计、研发及设备制造；半导体芯片和电子元器件机器产品开发、研制、设计、加工、制造、销售；智能科技领域内的技术研发、电子技术开发；通信技术、信息科技、网络科技领
2025-05-22 17:08:33,825 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-05-22 17:14:09,317 - INFO - 测试：删除 userid=testuser4, filename=聚类结果1.xlsx 的文件
2025-05-22 17:14:09,317 - INFO - 测试：删除 userid=testuser4, filename=聚类结果1.xlsx 的文件
2025-05-22 17:14:10,055 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:14:10,055 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:14:10,055 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:14:10,055 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:14:10,138 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-05-22 17:14:10,138 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-05-22 17:14:10,138 - DEBUG - 查询表达式: userid == 'testuser4' and filename == '聚类结果1.xlsx'
2025-05-22 17:14:10,138 - DEBUG - 查询表达式: userid == 'testuser4' and filename == '聚类结果1.xlsx'
2025-05-22 17:14:10,141 - DEBUG - 找到 1 个 document_id: ['bfa5cf79-e12a-4fc7-b4ee-998354b56da4']
2025-05-22 17:14:10,141 - DEBUG - 找到 1 个 document_id: ['bfa5cf79-e12a-4fc7-b4ee-998354b56da4']
2025-05-22 17:14:10,141 - DEBUG - 删除表达式: userid == 'testuser4' and document_id == 'bfa5cf79-e12a-4fc7-b4ee-998354b56da4'
2025-05-22 17:14:10,141 - DEBUG - 删除表达式: userid == 'testuser4' and document_id == 'bfa5cf79-e12a-4fc7-b4ee-998354b56da4'
2025-05-22 17:14:10,172 - INFO - 成功删除 document_id=bfa5cf79-e12a-4fc7-b4ee-998354b56da4 的 82 条记录
2025-05-22 17:14:10,172 - INFO - 成功删除 document_id=bfa5cf79-e12a-4fc7-b4ee-998354b56da4 的 82 条记录
2025-05-22 17:14:10,173 - INFO - 总计删除 82 条记录，userid=testuser4, filename=聚类结果1.xlsx
2025-05-22 17:14:10,173 - INFO - 总计删除 82 条记录，userid=testuser4, filename=聚类结果1.xlsx
2025-05-22 17:14:10,257 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-22 17:14:10,257 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-22 17:14:19,495 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx，userid: testuser4，db_type: textdb
2025-05-22 17:14:19,495 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx，userid: testuser4，db_type: textdb
2025-05-22 17:14:19,495 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx, 大小: 138367 字节
2025-05-22 17:14:19,495 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx, 大小: 138367 字节
2025-05-22 17:14:19,495 - DEBUG - 文件扩展名: xlsx
2025-05-22 17:14:19,495 - DEBUG - 文件扩展名: xlsx
2025-05-22 17:14:19,495 - DEBUG - 开始加载文件
2025-05-22 17:14:19,495 - DEBUG - 开始加载文件
2025-05-22 17:14:19,541 - DEBUG - 加载完成，生成 1 个文档
2025-05-22 17:14:19,541 - DEBUG - 加载完成，生成 1 个文档
2025-05-22 17:14:19,542 - DEBUG - 分割完成，生成 82 个文档块
2025-05-22 17:14:19,542 - DEBUG - 分割完成，生成 82 个文档块
2025-05-22 17:14:19,542 - DEBUG - 生成文档块 0: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,542 - DEBUG - 生成文档块 0: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,542 - DEBUG - 生成文档块 1: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 1, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,542 - DEBUG - 生成文档块 1: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 1, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,542 - DEBUG - 生成文档块 2: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 2, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,542 - DEBUG - 生成文档块 2: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 2, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 3: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 3, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 3: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 3, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 4: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 4, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 5: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 5, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 5: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 5, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 6: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 6, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 6: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 6, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 7: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 7, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 7: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 7, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 8: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 8, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 8: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 8, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 9: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 9, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 9: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 9, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 10: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 10, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 10: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 10, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 11: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 11, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 11: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 11, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 12: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 12, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 12: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 12, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,543 - DEBUG - 生成文档块 13: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 13, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-22 17:14:19,547 - DEBUG - 生成文档块 76: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 76, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-22 17:14:19,547 - DEBUG - 生成文档块 79: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 79, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,547 - DEBUG - 生成文档块 79: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 79, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,547 - DEBUG - 生成文档块 80: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 80, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-22 17:14:19,547 - DEBUG - 生成文档块 81: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 81, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,547 - DEBUG - 生成文档块 81: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 81, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:14:19,547 - DEBUG - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx 加载并分割为 82 个文档块，document_id: 45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558
2025-05-22 17:14:19,547 - DEBUG - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx 加载并分割为 82 个文档块，document_id: 45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558
2025-05-22 17:14:19,547 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx，生成 82 个文档块
2025-05-22 17:14:19,547 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx，生成 82 个文档块
2025-05-22 17:14:19,547 - DEBUG - 第一个文档块: --- Sheet: Sheet1 ---
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0	航空无人机软硬件技术开发、生产、销售、技术服务；真空仪器设计、研发及设备制造；半导体芯片和电子元器件机器产品开发、研制、设计、加工、制造、销售；智能科技领域内的技术研发、电子技术开发；通信技术、信息科技、网络科技领
2025-05-22 17:14:19,547 - DEBUG - 第一个文档块: --- Sheet: Sheet1 ---
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2025-05-22 17:14:20,222 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:14:20,222 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:14:35,246 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-05-22 17:14:35,246 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-05-22 17:14:35,247 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
2025-05-22 17:14:35,247 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
2025-05-22 17:14:35,250 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-05-22 17:14:35,250 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-05-22 17:14:35,348 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-05-22 17:14:35,348 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-05-22 17:14:35,355 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
2025-05-22 17:14:35,355 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
2025-05-22 17:14:35,355 - DEBUG - 正在为 userid testuser4 插入 82 个文档到 ragdb_textdb
2025-05-22 17:14:35,355 - DEBUG - 正在为 userid testuser4 插入 82 个文档到 ragdb_textdb
2025-05-22 17:14:35,355 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-22 17:14:35,356 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 7, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-22 17:14:35,356 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser4', 'document_id': '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 8, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-22 17:14:37,711 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458202881107951625, document_id=45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558, metadata={'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-22 17:14:37,711 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458202881107951625, document_id=45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558, metadata={'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-22 17:14:37,711 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-22 17:14:37,711 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-22 17:14:40,714 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-05-22 17:14:40,714 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-05-22 17:17:39,868 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-05-22 17:17:39,868 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-05-22 17:17:39,885 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-05-22 17:17:39,885 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-05-22 17:17:40,607 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:17:40,607 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:17:40,725 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-05-22 17:17:40,725 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-05-22 17:17:40,726 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser1', limit: 3, offset: 0
2025-05-22 17:17:40,726 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser1', limit: 3, offset: 0
2025-05-22 17:17:40,730 - DEBUG - 命中: text: 知识图谱是一个结构化的语义知识库。..., 距离: 0.665314257144928, 元数据: {'userid': 'testuser1', 'document_id': 'cf93a2dc-e41f-4f7f-9f0b-3eea75d5f430', 'filename': 'test_doc2.txt', 'file_path': '/path/to/test_doc2.txt', 'upload_time': '2025-05-22T11:56:45.641519', 'file_type': 'txt'}
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2025-05-22 17:17:40,730 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6419466733932495, 元数据: {'userid': 'testuser1', 'document_id': '4c1cd08e-4345-4496-b623-b4efdf61bf3e', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-22T16:13:42.120134', 'file_type': 'docx'}
2025-05-22 17:17:40,730 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6419466733932495, 元数据: {'userid': 'testuser1', 'document_id': '4c1cd08e-4345-4496-b623-b4efdf61bf3e', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-22T16:13:42.120134', 'file_type': 'docx'}
2025-05-22 17:17:40,730 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6205364465713501, 元数据: {'userid': 'testuser1', 'document_id': '4c1cd08e-4345-4496-b623-b4efdf61bf3e', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-22T16:13:42.120134', 'file_type': 'docx'}
2025-05-22 17:17:40,730 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6205364465713501, 元数据: {'userid': 'testuser1', 'document_id': '4c1cd08e-4345-4496-b623-b4efdf61bf3e', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-22T16:13:42.120134', 'file_type': 'docx'}
2025-05-22 17:17:40,730 - DEBUG - 搜索完成，返回 3 条结果
2025-05-22 17:17:40,730 - DEBUG - 搜索完成，返回 3 条结果
2025-05-22 17:17:40,809 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-22 17:17:40,809 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-22 17:25:30,318 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-05-22 17:25:30,318 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-05-22 17:25:30,336 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-05-22 17:25:30,336 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-05-22 17:25:31,191 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:25:31,191 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:25:31,339 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-05-22 17:25:31,339 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-05-22 17:25:31,339 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser1', limit: 2, offset: 0
2025-05-22 17:25:31,339 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser1', limit: 2, offset: 0
2025-05-22 17:25:31,344 - DEBUG - 命中: text: 知识图谱是一个结构化的语义知识库。..., 距离: 0.665314257144928, 元数据: {'userid': 'testuser1', 'document_id': 'cf93a2dc-e41f-4f7f-9f0b-3eea75d5f430', 'filename': 'test_doc2.txt', 'file_path': '/path/to/test_doc2.txt', 'upload_time': '2025-05-22T11:56:45.641519', 'file_type': 'txt'}
2025-05-22 17:25:31,344 - DEBUG - 命中: text: 知识图谱是一个结构化的语义知识库。..., 距离: 0.665314257144928, 元数据: {'userid': 'testuser1', 'document_id': 'cf93a2dc-e41f-4f7f-9f0b-3eea75d5f430', 'filename': 'test_doc2.txt', 'file_path': '/path/to/test_doc2.txt', 'upload_time': '2025-05-22T11:56:45.641519', 'file_type': 'txt'}
2025-05-22 17:25:31,345 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6419466733932495, 元数据: {'userid': 'testuser1', 'document_id': '4c1cd08e-4345-4496-b623-b4efdf61bf3e', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-22T16:13:42.120134', 'file_type': 'docx'}
2025-05-22 17:25:31,345 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
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2025-05-22 17:25:31,345 - DEBUG - 搜索完成，返回 2 条结果
2025-05-22 17:25:31,345 - DEBUG - 搜索完成，返回 2 条结果
2025-05-22 17:25:31,393 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-22 17:25:31,393 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-22 17:31:03,984 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-05-22 17:31:03,984 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-05-22 17:31:04,002 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-05-22 17:31:04,002 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-05-22 17:31:04,829 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:31:04,829 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:31:04,967 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-05-22 17:31:04,967 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-05-22 17:31:04,967 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser1', limit: 2, offset: 0
2025-05-22 17:31:04,967 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser1', limit: 2, offset: 0
2025-05-22 17:31:04,972 - DEBUG - 命中: text: 知识图谱是一个结构化的语义知识库。..., 距离: 0.665314257144928, 元数据: {'userid': 'testuser1', 'document_id': 'cf93a2dc-e41f-4f7f-9f0b-3eea75d5f430', 'filename': 'test_doc2.txt', 'file_path': '/path/to/test_doc2.txt', 'upload_time': '2025-05-22T11:56:45.641519', 'file_type': 'txt'}
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2025-05-22 17:31:04,972 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-05-22 17:31:04,972 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
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2025-05-22 17:31:04,972 - DEBUG - 搜索完成，返回 2 条结果
2025-05-22 17:31:04,972 - DEBUG - 搜索完成，返回 2 条结果
2025-05-22 17:31:05,031 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-22 17:31:05,031 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-22 17:32:02,152 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-05-22 17:32:02,920 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:32:02,921 - DEBUG - 处理集合: ragdb_pptdb (db_type: pptdb)
2025-05-22 17:32:03,002 - DEBUG - 集合 ragdb_pptdb 中找到用户和文档映射: {'testuser3': ['3b309e84-f499-4d00-8f3d-d441707a449b', 'ecd7ba29-b61f-423e-9a11-8f08f2e93557'], 'testuser1': ['d5c7ae95-63db-4063-b37e-9b66f0a8c765']}
2025-05-22 17:32:03,002 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-05-22 17:32:03,138 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['4c1cd08e-4345-4496-b623-b4efdf61bf3e', 'cf93a2dc-e41f-4f7f-9f0b-3eea75d5f430', '37d36d0d-0e1a-4063-a27b-786bf2694f9b'], 'testuser2': ['e3f5eb0a-8a51-4acf-98d9-48e2b3df02d7'], 'testuser4': ['45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558']}
2025-05-22 17:32:03,138 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'pptdb': {'userids': {'testuser3': ['3b309e84-f499-4d00-8f3d-d441707a449b', 'ecd7ba29-b61f-423e-9a11-8f08f2e93557'], 'testuser1': ['d5c7ae95-63db-4063-b37e-9b66f0a8c765']}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['4c1cd08e-4345-4496-b623-b4efdf61bf3e', 'cf93a2dc-e41f-4f7f-9f0b-3eea75d5f430', '37d36d0d-0e1a-4063-a27b-786bf2694f9b'], 'testuser2': ['e3f5eb0a-8a51-4acf-98d9-48e2b3df02d7'], 'testuser4': ['45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558']}}}
2025-05-22 17:32:03,138 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'pptdb': {'userids': {'testuser3': ['3b309e84-f499-4d00-8f3d-d441707a449b', 'ecd7ba29-b61f-423e-9a11-8f08f2e93557'], 'testuser1': ['d5c7ae95-63db-4063-b37e-9b66f0a8c765']}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['4c1cd08e-4345-4496-b623-b4efdf61bf3e', 'cf93a2dc-e41f-4f7f-9f0b-3eea75d5f430', '37d36d0d-0e1a-4063-a27b-786bf2694f9b'], 'testuser2': ['e3f5eb0a-8a51-4acf-98d9-48e2b3df02d7'], 'testuser4': ['45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558']}}}
2025-05-22 17:32:03,138 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser1 的所有集合
2025-05-22 17:32:03,138 - DEBUG - 正在查看 userid testuser1 的集合
2025-05-22 17:32:03,138 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-22 17:32:03,144 - DEBUG - 集合 ragdb_pptdb 中 userid testuser1 的文档数: 1
2025-05-22 17:32:03,144 - DEBUG - 集合 ragdb_pptdb 中 userid testuser1 的内容:
2025-05-22 17:32:03,144 - DEBUG - 文档 1: 内容: 开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支机构，创始团队核心成员来自一流的云计算公司及电信运营商，拥有云计算、超算、智算和网络运营专业经验，在企业市场均拥有超过十年以上行业经验，服务客户超过2万家。公司以自主研发的业务操作支撑系统（KBoss）为底座，打造开放算力应用服务平台（open-computing），将云计算、算力资源和算力应用进行..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-05-22T13:29:01.261769', 'file_type': 'txt'}
2025-05-22 17:32:03,150 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的文档数: 6
2025-05-22 17:32:03,150 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的内容:
2025-05-22 17:32:03,150 - DEBUG - 文档 1: 内容: 深度学习是基于深层神经网络的机器学习子集。..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': 'test_doc1.txt', 'file_path': '/path/to/test_doc1.txt', 'upload_time': '2025-05-22T11:56:45.641461', 'file_type': 'txt'}
2025-05-22 17:32:03,151 - DEBUG - 文档 2: 内容: 知识图谱是一个结构化的语义知识库。..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': 'test_doc2.txt', 'file_path': '/path/to/test_doc2.txt', 'upload_time': '2025-05-22T11:56:45.641519', 'file_type': 'txt'}
2025-05-22 17:32:03,151 - DEBUG - 文档 3: 内容: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-22T16:13:42.120134', 'file_type': 'docx'}
2025-05-22 17:32:03,151 - DEBUG - 文档 4: 内容: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-22T16:13:42.120134', 'file_type': 'docx'}
2025-05-22 17:32:03,151 - DEBUG - 文档 5: 内容: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-22T16:13:42.120134', 'file_type': 'docx'}
2025-05-22 17:32:03,151 - DEBUG - 文档 6: 内容: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-22T16:13:42.120134', 'file_type': 'docx'}
2025-05-22 17:32:03,151 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser1 在textdb数据库的文档映射
2025-05-22 17:32:03,151 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-22 17:32:03,156 - DEBUG - document_id: 37d36d0d-0e1a-4063-a27b-786bf2694f9b, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': 'test_doc1.txt', 'file_path': '/path/to/test_doc1.txt', 'upload_time': '2025-05-22T11:56:45.641461', 'file_type': 'txt'}
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2025-05-22 17:32:03,156 - DEBUG - 找到 3 个文档的映射
2025-05-22 17:32:03,156 - INFO - 文档映射: {'37d36d0d-0e1a-4063-a27b-786bf2694f9b': {'userid': 'testuser1', 'filename': 'test_doc1.txt', 'file_path': '/path/to/test_doc1.txt', 'upload_time': '2025-05-22T11:56:45.641461', 'file_type': 'txt'}, 'cf93a2dc-e41f-4f7f-9f0b-3eea75d5f430': {'userid': 'testuser1', 'filename': 'test_doc2.txt', 'file_path': '/path/to/test_doc2.txt', 'upload_time': '2025-05-22T11:56:45.641519', 'file_type': 'txt'}, '4c1cd08e-4345-4496-b623-b4efdf61bf3e': {'userid': 'testuser1', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-22T16:13:42.120134', 'file_type': 'docx'}}
2025-05-22 17:32:55,440 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx，userid: testuser4，db_type: textdb
2025-05-22 17:32:55,440 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx，userid: testuser4，db_type: textdb
2025-05-22 17:32:55,441 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx, 大小: 138367 字节
2025-05-22 17:32:55,441 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx, 大小: 138367 字节
2025-05-22 17:32:55,441 - DEBUG - 文件扩展名: xlsx
2025-05-22 17:32:55,441 - DEBUG - 文件扩展名: xlsx
2025-05-22 17:32:55,441 - DEBUG - 开始加载文件
2025-05-22 17:32:55,441 - DEBUG - 开始加载文件
2025-05-22 17:32:55,502 - DEBUG - 加载完成，生成 1 个文档
2025-05-22 17:32:55,502 - DEBUG - 加载完成，生成 1 个文档
2025-05-22 17:32:55,504 - DEBUG - 分割完成，生成 82 个文档块
2025-05-22 17:32:55,504 - DEBUG - 分割完成，生成 82 个文档块
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2025-05-22 17:32:55,504 - DEBUG - 生成文档块 4: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:32:55.504329', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 4, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-22 17:32:55,504 - DEBUG - 生成文档块 7: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:32:55.504329', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 7, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-22 17:32:55,504 - DEBUG - 生成文档块 10: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:32:55.504329', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 10, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-22 17:32:55,505 - DEBUG - 生成文档块 11: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:32:55.504329', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 11, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-22 17:32:55,509 - DEBUG - 生成文档块 76: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:32:55.504329', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 76, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-22 17:32:55,509 - DEBUG - 生成文档块 77: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:32:55.504329', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 77, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-22 17:32:55,509 - DEBUG - 生成文档块 78: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:32:55.504329', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 78, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:32:55,509 - DEBUG - 生成文档块 78: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:32:55.504329', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 78, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:32:55,509 - DEBUG - 生成文档块 79: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:32:55.504329', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 79, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:32:55,509 - DEBUG - 生成文档块 79: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:32:55.504329', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 79, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:32:55,509 - DEBUG - 生成文档块 80: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:32:55.504329', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 80, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-22 17:32:55,509 - DEBUG - 生成文档块 81: metadata={'userid': 'testuser4', 'document_id': 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:32:55.504329', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 81, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-22 17:32:55,509 - DEBUG - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx 加载并分割为 82 个文档块，document_id: e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8
2025-05-22 17:32:55,509 - DEBUG - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx 加载并分割为 82 个文档块，document_id: e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8
2025-05-22 17:32:55,509 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx，生成 82 个文档块
2025-05-22 17:32:55,509 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx，生成 82 个文档块
2025-05-22 17:32:55,509 - DEBUG - 第一个文档块: --- Sheet: Sheet1 ---
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0	航空无人机软硬件技术开发、生产、销售、技术服务；真空仪器设计、研发及设备制造；半导体芯片和电子元器件机器产品开发、研制、设计、加工、制造、销售；智能科技领域内的技术研发、电子技术开发；通信技术、信息科技、网络科技领
2025-05-22 17:32:55,509 - DEBUG - 第一个文档块: --- Sheet: Sheet1 ---
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2025-05-22 17:32:56,282 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:32:56,282 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:33:11,087 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-05-22 17:33:11,087 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-05-22 17:33:11,087 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
2025-05-22 17:33:11,087 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
2025-05-22 17:33:11,091 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-05-22 17:33:11,091 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-05-22 17:33:11,214 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-05-22 17:33:11,214 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-05-22 17:33:11,222 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
2025-05-22 17:33:11,222 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
2025-05-22 17:33:11,222 - DEBUG - 正在为 userid testuser4 插入 82 个文档到 ragdb_textdb
2025-05-22 17:33:11,222 - DEBUG - 正在为 userid testuser4 插入 82 个文档到 ragdb_textdb
2025-05-22 17:33:11,222 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser4', 'document_id': 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:32:55.504329', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-22 17:33:11,223 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser4', 'document_id': 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:32:55.504329', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 3, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-22 17:33:11,223 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser4', 'document_id': 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:32:55.504329', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 3, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-22 17:33:13,592 - DEBUG - 成功插入 82 个文档
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2025-05-22 17:33:13,599 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458202881107951621, document_id=45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558, metadata={'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-22 17:33:13,600 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458202881107951622, document_id=45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558, metadata={'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-22 17:33:13,600 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458202881107951622, document_id=45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558, metadata={'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-22 17:33:13,600 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458202881107951623, document_id=45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558, metadata={'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-22 17:33:13,600 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458202881107951623, document_id=45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558, metadata={'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-22 17:33:13,600 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458202881107951624, document_id=45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558, metadata={'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-22 17:33:13,600 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458202881107951624, document_id=45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558, metadata={'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-22 17:33:13,600 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458202881107951625, document_id=45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558, metadata={'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-22 17:33:13,600 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458202881107951625, document_id=45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558, metadata={'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-22T17:14:19.542770', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-22 17:33:13,600 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-22 17:33:13,600 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-22 17:33:16,603 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-05-22 17:33:16,603 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-05-22 17:38:33,886 - INFO - 测试：删除 userid=testuser4, filename=聚类结果1.xlsx 的文件
2025-05-22 17:38:33,886 - INFO - 测试：删除 userid=testuser4, filename=聚类结果1.xlsx 的文件
2025-05-22 17:38:34,627 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:38:34,627 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:38:34,627 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:38:34,627 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-22 17:38:34,770 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-05-22 17:38:34,770 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-05-22 17:38:34,770 - DEBUG - 查询表达式: userid == 'testuser4' and filename == '聚类结果1.xlsx'
2025-05-22 17:38:34,770 - DEBUG - 查询表达式: userid == 'testuser4' and filename == '聚类结果1.xlsx'
2025-05-22 17:38:34,775 - DEBUG - 找到 2 个 document_id: ['45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8']
2025-05-22 17:38:34,775 - DEBUG - 找到 2 个 document_id: ['45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558', 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8']
2025-05-22 17:38:34,775 - DEBUG - 删除表达式: userid == 'testuser4' and document_id == '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558'
2025-05-22 17:38:34,775 - DEBUG - 删除表达式: userid == 'testuser4' and document_id == '45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558'
2025-05-22 17:38:34,826 - INFO - 成功删除 document_id=45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558 的 82 条记录
2025-05-22 17:38:34,826 - INFO - 成功删除 document_id=45669e73-7a69-439b-822b-b68c461c1558 的 82 条记录
2025-05-22 17:38:34,826 - DEBUG - 删除表达式: userid == 'testuser4' and document_id == 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8'
2025-05-22 17:38:34,826 - DEBUG - 删除表达式: userid == 'testuser4' and document_id == 'e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8'
2025-05-22 17:38:34,856 - INFO - 成功删除 document_id=e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8 的 82 条记录
2025-05-22 17:38:34,856 - INFO - 成功删除 document_id=e0b0f81a-9b7b-450d-ba41-2a93f48d50e8 的 82 条记录
2025-05-22 17:38:34,856 - INFO - 总计删除 164 条记录，userid=testuser4, filename=聚类结果1.xlsx
2025-05-22 17:38:34,856 - INFO - 总计删除 164 条记录，userid=testuser4, filename=聚类结果1.xlsx
2025-05-22 17:38:34,858 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-22 17:38:34,858 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-23 13:21:20,432 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-05-23 13:21:20,434 - DEBUG - 创建 Milvus 目录: /share/wangmeihua/rag/Milvus
2025-05-23 13:21:21,133 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-23 13:21:21,134 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {}
2025-05-23 13:21:21,134 - INFO - 可用 db_types 和文档: {}
2025-05-23 13:21:21,134 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser1 的所有集合
2025-05-23 13:21:21,134 - DEBUG - 正在查看 userid testuser1 的集合
2025-05-23 13:21:21,134 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-23 13:21:21,135 - DEBUG - 未找到任何集合
2025-05-23 13:21:21,135 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser1 在textdb数据库的文档映射
2025-05-23 13:21:21,135 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-23 13:21:21,135 - WARNING - 集合 ragdb_textdb 不存在
2025-05-23 13:21:21,135 - INFO - 文档映射: {}
2025-05-23 13:25:32,422 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx，userid: testuser1，db_type: textdb
2025-05-23 13:25:32,422 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx，userid: testuser1，db_type: textdb
2025-05-23 13:25:32,422 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx, 大小: 138367 字节
2025-05-23 13:25:32,422 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx, 大小: 138367 字节
2025-05-23 13:25:32,422 - DEBUG - 文件扩展名: xlsx
2025-05-23 13:25:32,422 - DEBUG - 文件扩展名: xlsx
2025-05-23 13:25:32,423 - DEBUG - 开始加载文件
2025-05-23 13:25:32,423 - DEBUG - 开始加载文件
2025-05-23 13:25:32,502 - DEBUG - 加载完成，生成 1 个文档
2025-05-23 13:25:32,502 - DEBUG - 加载完成，生成 1 个文档
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 分割完成，生成 82 个文档块
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 分割完成，生成 82 个文档块
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 0: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 0: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 1: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 1, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 1: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 1, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 2: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 2, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 2: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 2, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 3: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 3, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 3: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 3, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 4: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 4, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 4: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 4, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 5: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 5, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 5: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 5, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 6: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 6, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 6: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 6, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 7: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 7, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 7: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 7, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 8: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 8, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 8: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 8, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
2025-05-23 13:25:32,504 - DEBUG - 生成文档块 9: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': 'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx', 'chunk_index': 9, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx'}
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2025-05-23 13:25:32,509 - DEBUG - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx 加载并分割为 82 个文档块，document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046
2025-05-23 13:25:32,509 - DEBUG - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx 加载并分割为 82 个文档块，document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046
2025-05-23 13:25:32,509 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx，生成 82 个文档块
2025-05-23 13:25:32,509 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx，生成 82 个文档块
2025-05-23 13:25:32,509 - DEBUG - 第一个文档块: --- Sheet: Sheet1 ---
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0	航空无人机软硬件技术开发、生产、销售、技术服务；真空仪器设计、研发及设备制造；半导体芯片和电子元器件机器产品开发、研制、设计、加工、制造、销售；智能科技领域内的技术研发、电子技术开发；通信技术、信息科技、网络科技领
2025-05-23 13:25:32,509 - DEBUG - 第一个文档块: --- Sheet: Sheet1 ---
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2025-05-23 13:25:33,267 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-23 13:25:33,267 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-23 13:25:45,449 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-05-23 13:25:45,449 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-05-23 13:25:45,449 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
2025-05-23 13:25:45,449 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
2025-05-23 13:25:49,137 - DEBUG - 成功创建并加载集合: ragdb_textdb
2025-05-23 13:25:49,137 - DEBUG - 成功创建并加载集合: ragdb_textdb
2025-05-23 13:25:49,148 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
2025-05-23 13:25:49,148 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
2025-05-23 13:25:49,148 - DEBUG - 正在为 userid testuser1 插入 82 个文档到 ragdb_textdb
2025-05-23 13:25:49,148 - DEBUG - 正在为 userid testuser1 插入 82 个文档到 ragdb_textdb
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2025-05-23 13:25:51,626 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458221932114345991, document_id=f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata={'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
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2025-05-23 13:25:51,626 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458221932114345992, document_id=f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata={'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:25:51,626 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458221932114345992, document_id=f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata={'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:25:51,627 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458221932114345993, document_id=f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata={'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:25:51,627 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458221932114345993, document_id=f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata={'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:25:51,627 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-23 13:25:51,627 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-23 13:25:54,630 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-05-23 13:25:54,630 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-05-23 13:26:30,661 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-05-23 13:26:31,368 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-23 13:26:31,368 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-05-23 13:26:31,471 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046']}
2025-05-23 13:26:31,471 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046']}}}
2025-05-23 13:26:31,471 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046']}}}
2025-05-23 13:26:31,471 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser1 的所有集合
2025-05-23 13:26:31,471 - DEBUG - 正在查看 userid testuser1 的集合
2025-05-23 13:26:31,471 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-23 13:26:31,482 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的文档数: 82
2025-05-23 13:26:31,482 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的内容:
2025-05-23 13:26:31,482 - DEBUG - 文档 1: 内容: --- Sheet: Sheet1 ---
SID	zblb	keywords_num	average_supplier_similarity	supplier_num	label
0	航空无人机软硬件技术开发、生产、销售、技术服务；真空仪器设计、研发及设备制造；半导体芯片和电子元器件机器产品开发、研制、设计、加工、制造、销售；智能科技领域内的技术研发、电子技术开发；通信技术、信息科技、网络科技领..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:26:31,482 - DEBUG - 文档 2: 内容: 5	技术开发、技术服务、技术咨询、成果转让：电子技术、电子产品、光学产品、光学元器件、计算机软件、传感器、高分子聚合物材料、测量测试设备、医疗器械及医疗监测、检测系统；批发、零售：一类、二类医疗器械；生产、销售：化妆品、日用品、服装、电子产品；货物及技术进出口（法律、行政法规禁止经营的项目除外，法律、行政法规限制经营的项目取得许可后方可经营）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:26:31,482 - DEBUG - 文档 3: 内容: 12	一般项目：自动化科技、智能科技、计算机科技领域内的技术开发、技术咨询、技术转让、技术服务；数据处理服务；计算机软件的研发、设计、制作、销售；系统集成；电子元器件与机电组件设备制造；电子元器件与机电组件设备销售；工业机器人制造；信息系统运行维护服务；人工智能行业应用系统集成服务；计算机硬件、机电设备、精密机械设备及零配件、电子自动化设备、电子产品、通讯器材的销售。（除依法须经批准的项目外，凭营..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:26:31,482 - DEBUG - 文档 4: 内容: 19	针对柔性电子技术及其相关领域的材料、器件、工艺、制备、标准、装备、检验检测与科学仪器、应用方向和系统解决方案等方面进行研究、成果转化、产品检测服务、研发、样品研制、样品制造、技术咨询、技术服务等。;柔性电子技术; 	34	1439.50920245399	488	0
20	一般项目：软件开发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；云计算设备制造；计算机软硬件及外围设备制..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:26:31,482 - DEBUG - 文档 5: 内容: 27	一般项目：新材料技术研发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；隔热和隔音材料销售；高性能纤维及复合材料销售；新型膜材料销售；纸制品销售(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动)。以下限分支机构经营：一般项目：隔热和隔音材料制造；高性能纤维及复合材料制造；产业用纺织制成品制造；新型膜材料制造；纸制造(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:26:31,482 - DEBUG - 文档 6: 内容: 34	许可项目：货物进出口；技术进出口。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）　一般项目：电子产品、电子设备、电子元器件、电器设备、安防设备及配件、高低压开关柜、电线电缆、金属材料及制品、五金交电、通信设备、通讯器材、计算机、软件及辅助设备（除计算机信息系统安全专用产品）、办公用品、日用百货的销售，生产电信号连接器，电力电子元器件制造..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:26:31,483 - DEBUG - 文档 7: 内容: 41	通讯线缆、电线电缆、网络通讯产品、线束、电脑周边产品、高分子材料、综合布线产品的研发、生产、销售；技术及货物进出口（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;低压电缆; 通信光缆; 综合布线产品; 通信电缆; 	35	1830.41104294479	488	0
42	机械电子产品、仪器仪表、电子元器件、自动控制设备的技术开发、生产、销售、维修、咨询服务；无线通信设备、传输及接..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:26:31,483 - DEBUG - 文档 8: 内容: 47	聚焦网络信息、人工智能领域，建设突破型引领型平台型一体的新型科研机构，争创国家实验室。重大前沿基础研究与技术攻关；大科学装置和科研平台建设；国内外科研合作与交流；高层次科研人才培养；承担国家战略性网络信息科技创新项目；科研成果转移转化及其产业化。;基于高速机载图像的快速目标检测与智能识别系统; 机载嵌入式智能信息处理计算模块; 智能水声信号处理系统; 基于拟态原理的文件威胁智能灭活系统; 	..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:26:31,483 - DEBUG - 文档 9: 内容: 54	轻、重型武器射击训练系统、战训器材、靶场设备及配套工程的设计、研制、生产、销售安装及相关配套服务的技术开发、服务、推广；红外制导系统、弹道轨迹监测系统、人工智能系统、无人飞行器系统、电子与智能化系统、信息安全系统、金属波纹管、计算机软硬件及辅助设备的设计研发、生产、销售安装及相关配套服务；销售红外光学设备、安全技术防范产品、精密仪器、办公设备、体育用品、机械设备、家用电器、五金建材、装饰材料..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:26:31,483 - DEBUG - 文档 10: 内容: 59	培养高等学历人才，促进科技文化发展。经济、法学等十个学科门类的学历教育及相关继续教育和科学研究;红外材料及器件; 科学仪器; 复杂地形及地面建筑物条件下爆炸冲击波仿真软件; 	35	1013.9754601227	488	9
60	生产：半导体集成电路和系统集成产品；化合物半导体芯片(经向环保部门排污申报后方可经营);批发、零售：电子产品，机电设备及配件，计算机软硬件及配件;技术开发、技术咨..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:26:31,483 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser1 在textdb数据库的文档映射
2025-05-23 13:26:31,483 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-23 13:26:31,502 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
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2025-05-23 13:26:31,503 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
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2025-05-23 13:26:31,504 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
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2025-05-23 13:26:31,508 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:26:31,508 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:26:31,509 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
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2025-05-23 13:26:31,509 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-05-23 13:26:31,509 - INFO - 文档映射: {'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046': {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}}
2025-05-23 13:27:22,739 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx，userid: testuser2，db_type: textdb
2025-05-23 13:27:22,739 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx，userid: testuser2，db_type: textdb
2025-05-23 13:27:22,739 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/test.docx, 大小: 25158 字节
2025-05-23 13:27:22,739 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/test.docx, 大小: 25158 字节
2025-05-23 13:27:22,739 - DEBUG - 文件扩展名: docx
2025-05-23 13:27:22,739 - DEBUG - 文件扩展名: docx
2025-05-23 13:27:22,739 - DEBUG - 开始加载文件
2025-05-23 13:27:22,739 - DEBUG - 开始加载文件
2025-05-23 13:27:22,771 - DEBUG - 加载完成，生成 1 个文档
2025-05-23 13:27:22,771 - DEBUG - 加载完成，生成 1 个文档
2025-05-23 13:27:22,771 - DEBUG - 分割完成，生成 4 个文档块
2025-05-23 13:27:22,771 - DEBUG - 分割完成，生成 4 个文档块
2025-05-23 13:27:22,771 - DEBUG - 生成文档块 0: metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': 'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx'}
2025-05-23 13:27:22,771 - DEBUG - 生成文档块 0: metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': 'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx'}
2025-05-23 13:27:22,771 - DEBUG - 生成文档块 1: metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': 'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx', 'chunk_index': 1, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx'}
2025-05-23 13:27:22,771 - DEBUG - 生成文档块 1: metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': 'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx', 'chunk_index': 1, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx'}
2025-05-23 13:27:22,772 - DEBUG - 生成文档块 2: metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': 'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx', 'chunk_index': 2, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx'}
2025-05-23 13:27:22,772 - DEBUG - 生成文档块 2: metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': 'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx', 'chunk_index': 2, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx'}
2025-05-23 13:27:22,772 - DEBUG - 生成文档块 3: metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': 'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx', 'chunk_index': 3, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx'}
2025-05-23 13:27:22,772 - DEBUG - 生成文档块 3: metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': 'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx', 'chunk_index': 3, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx'}
2025-05-23 13:27:22,772 - DEBUG - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx 加载并分割为 4 个文档块，document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5
2025-05-23 13:27:22,772 - DEBUG - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx 加载并分割为 4 个文档块，document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5
2025-05-23 13:27:22,772 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx，生成 4 个文档块
2025-05-23 13:27:22,772 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx，生成 4 个文档块
2025-05-23 13:27:22,772 - DEBUG - 第一个文档块: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现
2025-05-23 13:27:22,772 - DEBUG - 第一个文档块: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现
2025-05-23 13:27:23,506 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-23 13:27:23,506 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-23 13:27:37,723 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-05-23 13:27:37,723 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-05-23 13:27:37,724 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
2025-05-23 13:27:37,724 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
2025-05-23 13:27:37,727 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-05-23 13:27:37,727 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-05-23 13:27:37,840 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-05-23 13:27:37,840 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-05-23 13:27:37,850 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
2025-05-23 13:27:37,850 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
2025-05-23 13:27:37,851 - DEBUG - 正在为 userid testuser2 插入 4 个文档到 ragdb_textdb
2025-05-23 13:27:37,851 - DEBUG - 正在为 userid testuser2 插入 4 个文档到 ragdb_textdb
2025-05-23 13:27:37,851 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': 'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx'}
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2025-05-23 13:27:38,016 - DEBUG - 成功插入 4 个文档
2025-05-23 13:27:38,016 - DEBUG - 成功插入 4 个文档
2025-05-23 13:27:38,022 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458221960035827712, document_id=cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata={'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-05-23 13:27:38,022 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458221960035827712, document_id=cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata={'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
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2025-05-23 13:27:38,022 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458221960035827714, document_id=cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata={'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-05-23 13:27:38,022 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458221960035827714, document_id=cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata={'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-05-23 13:27:38,022 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458221960035827715, document_id=cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata={'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-05-23 13:27:38,022 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458221960035827715, document_id=cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata={'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-05-23 13:27:38,023 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-23 13:27:38,023 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-23 13:27:41,026 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-05-23 13:27:41,026 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-05-23 13:28:41,803 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf，userid: testuser3，db_type: textdb
2025-05-23 13:28:41,803 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf，userid: testuser3，db_type: textdb
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2025-05-23 13:28:41,804 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf, 大小: 1909732 字节
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2025-05-23 13:28:42,193 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf，生成 27 个文档块
2025-05-23 13:28:42,193 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf，生成 27 个文档块
2025-05-23 13:28:42,193 - DEBUG - 第一个文档块: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled
2025-05-23 13:28:42,193 - DEBUG - 第一个文档块: 计算机研究与发展
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of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled
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2025-05-23 13:28:57,492 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
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2025-05-23 13:28:57,493 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
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2025-05-23 13:28:57,497 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
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2025-05-23 13:28:57,617 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-05-23 13:28:57,617 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-05-23 13:28:57,629 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
2025-05-23 13:28:57,629 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
2025-05-23 13:28:57,629 - DEBUG - 正在为 userid testuser3 插入 27 个文档到 ragdb_textdb
2025-05-23 13:28:57,629 - DEBUG - 正在为 userid testuser3 插入 27 个文档到 ragdb_textdb
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2025-05-23 13:28:58,562 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458221981146808329, document_id=2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329, metadata={'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-05-23 13:28:58,562 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-23 13:28:58,562 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-23 13:29:01,565 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-05-23 13:29:01,565 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-05-23 13:29:15,207 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-05-23 13:29:15,922 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-23 13:29:15,923 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-05-23 13:29:16,039 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329']}
2025-05-23 13:29:16,039 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329']}}}
2025-05-23 13:29:16,039 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329']}}}
2025-05-23 13:29:16,039 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser1 的所有集合
2025-05-23 13:29:16,039 - DEBUG - 正在查看 userid testuser1 的集合
2025-05-23 13:29:16,039 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-23 13:29:16,049 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的文档数: 82
2025-05-23 13:29:16,050 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的内容:
2025-05-23 13:29:16,050 - DEBUG - 文档 1: 内容: --- Sheet: Sheet1 ---
SID	zblb	keywords_num	average_supplier_similarity	supplier_num	label
0	航空无人机软硬件技术开发、生产、销售、技术服务；真空仪器设计、研发及设备制造；半导体芯片和电子元器件机器产品开发、研制、设计、加工、制造、销售；智能科技领域内的技术研发、电子技术开发；通信技术、信息科技、网络科技领..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:29:16,050 - DEBUG - 文档 2: 内容: 5	技术开发、技术服务、技术咨询、成果转让：电子技术、电子产品、光学产品、光学元器件、计算机软件、传感器、高分子聚合物材料、测量测试设备、医疗器械及医疗监测、检测系统；批发、零售：一类、二类医疗器械；生产、销售：化妆品、日用品、服装、电子产品；货物及技术进出口（法律、行政法规禁止经营的项目除外，法律、行政法规限制经营的项目取得许可后方可经营）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:29:16,050 - DEBUG - 文档 3: 内容: 12	一般项目：自动化科技、智能科技、计算机科技领域内的技术开发、技术咨询、技术转让、技术服务；数据处理服务；计算机软件的研发、设计、制作、销售；系统集成；电子元器件与机电组件设备制造；电子元器件与机电组件设备销售；工业机器人制造；信息系统运行维护服务；人工智能行业应用系统集成服务；计算机硬件、机电设备、精密机械设备及零配件、电子自动化设备、电子产品、通讯器材的销售。（除依法须经批准的项目外，凭营..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:29:16,050 - DEBUG - 文档 4: 内容: 19	针对柔性电子技术及其相关领域的材料、器件、工艺、制备、标准、装备、检验检测与科学仪器、应用方向和系统解决方案等方面进行研究、成果转化、产品检测服务、研发、样品研制、样品制造、技术咨询、技术服务等。;柔性电子技术; 	34	1439.50920245399	488	0
20	一般项目：软件开发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；云计算设备制造；计算机软硬件及外围设备制..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:29:16,050 - DEBUG - 文档 5: 内容: 27	一般项目：新材料技术研发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；隔热和隔音材料销售；高性能纤维及复合材料销售；新型膜材料销售；纸制品销售(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动)。以下限分支机构经营：一般项目：隔热和隔音材料制造；高性能纤维及复合材料制造；产业用纺织制成品制造；新型膜材料制造；纸制造(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:29:16,050 - DEBUG - 文档 6: 内容: 34	许可项目：货物进出口；技术进出口。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）　一般项目：电子产品、电子设备、电子元器件、电器设备、安防设备及配件、高低压开关柜、电线电缆、金属材料及制品、五金交电、通信设备、通讯器材、计算机、软件及辅助设备（除计算机信息系统安全专用产品）、办公用品、日用百货的销售，生产电信号连接器，电力电子元器件制造..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:29:16,050 - DEBUG - 文档 7: 内容: 41	通讯线缆、电线电缆、网络通讯产品、线束、电脑周边产品、高分子材料、综合布线产品的研发、生产、销售；技术及货物进出口（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;低压电缆; 通信光缆; 综合布线产品; 通信电缆; 	35	1830.41104294479	488	0
42	机械电子产品、仪器仪表、电子元器件、自动控制设备的技术开发、生产、销售、维修、咨询服务；无线通信设备、传输及接..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
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2025-05-23 13:29:16,051 - DEBUG - 文档 9: 内容: 54	轻、重型武器射击训练系统、战训器材、靶场设备及配套工程的设计、研制、生产、销售安装及相关配套服务的技术开发、服务、推广；红外制导系统、弹道轨迹监测系统、人工智能系统、无人飞行器系统、电子与智能化系统、信息安全系统、金属波纹管、计算机软硬件及辅助设备的设计研发、生产、销售安装及相关配套服务；销售红外光学设备、安全技术防范产品、精密仪器、办公设备、体育用品、机械设备、家用电器、五金建材、装饰材料..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-23 13:29:16,051 - DEBUG - 文档 10: 内容: 59	培养高等学历人才，促进科技文化发展。经济、法学等十个学科门类的学历教育及相关继续教育和科学研究;红外材料及器件; 科学仪器; 复杂地形及地面建筑物条件下爆炸冲击波仿真软件; 	35	1013.9754601227	488	9
60	生产：半导体集成电路和系统集成产品；化合物半导体芯片(经向环保部门排污申报后方可经营);批发、零售：电子产品，机电设备及配件，计算机软硬件及配件;技术开发、技术咨..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
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测试 5：获取 userid testuser1 在textdb数据库的文档映射
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2025-05-23 13:29:16,069 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-05-23 13:29:16,069 - INFO - 文档映射: {'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046': {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}}
2025-05-26 13:44:05,428 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-05-26 13:44:06,237 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-26 13:44:06,238 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-05-26 13:44:06,374 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329']}
2025-05-26 13:44:06,374 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329']}}}
2025-05-26 13:44:06,374 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329']}}}
2025-05-26 13:44:06,374 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser1 的所有集合
2025-05-26 13:44:06,374 - DEBUG - 正在查看 userid testuser1 的集合
2025-05-26 13:44:06,374 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-26 13:44:06,384 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的文档数: 82
2025-05-26 13:44:06,385 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的内容:
2025-05-26 13:44:06,385 - DEBUG - 文档 1: 内容: --- Sheet: Sheet1 ---
SID	zblb	keywords_num	average_supplier_similarity	supplier_num	label
0	航空无人机软硬件技术开发、生产、销售、技术服务；真空仪器设计、研发及设备制造；半导体芯片和电子元器件机器产品开发、研制、设计、加工、制造、销售；智能科技领域内的技术研发、电子技术开发；通信技术、信息科技、网络科技领..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 13:44:06,385 - DEBUG - 文档 2: 内容: 5	技术开发、技术服务、技术咨询、成果转让：电子技术、电子产品、光学产品、光学元器件、计算机软件、传感器、高分子聚合物材料、测量测试设备、医疗器械及医疗监测、检测系统；批发、零售：一类、二类医疗器械；生产、销售：化妆品、日用品、服装、电子产品；货物及技术进出口（法律、行政法规禁止经营的项目除外，法律、行政法规限制经营的项目取得许可后方可经营）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 13:44:06,385 - DEBUG - 文档 3: 内容: 12	一般项目：自动化科技、智能科技、计算机科技领域内的技术开发、技术咨询、技术转让、技术服务；数据处理服务；计算机软件的研发、设计、制作、销售；系统集成；电子元器件与机电组件设备制造；电子元器件与机电组件设备销售；工业机器人制造；信息系统运行维护服务；人工智能行业应用系统集成服务；计算机硬件、机电设备、精密机械设备及零配件、电子自动化设备、电子产品、通讯器材的销售。（除依法须经批准的项目外，凭营..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 13:44:06,385 - DEBUG - 文档 4: 内容: 19	针对柔性电子技术及其相关领域的材料、器件、工艺、制备、标准、装备、检验检测与科学仪器、应用方向和系统解决方案等方面进行研究、成果转化、产品检测服务、研发、样品研制、样品制造、技术咨询、技术服务等。;柔性电子技术; 	34	1439.50920245399	488	0
20	一般项目：软件开发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；云计算设备制造；计算机软硬件及外围设备制..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 13:44:06,385 - DEBUG - 文档 5: 内容: 27	一般项目：新材料技术研发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；隔热和隔音材料销售；高性能纤维及复合材料销售；新型膜材料销售；纸制品销售(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动)。以下限分支机构经营：一般项目：隔热和隔音材料制造；高性能纤维及复合材料制造；产业用纺织制成品制造；新型膜材料制造；纸制造(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 13:44:06,385 - DEBUG - 文档 6: 内容: 34	许可项目：货物进出口；技术进出口。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）　一般项目：电子产品、电子设备、电子元器件、电器设备、安防设备及配件、高低压开关柜、电线电缆、金属材料及制品、五金交电、通信设备、通讯器材、计算机、软件及辅助设备（除计算机信息系统安全专用产品）、办公用品、日用百货的销售，生产电信号连接器，电力电子元器件制造..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 13:44:06,385 - DEBUG - 文档 7: 内容: 41	通讯线缆、电线电缆、网络通讯产品、线束、电脑周边产品、高分子材料、综合布线产品的研发、生产、销售；技术及货物进出口（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;低压电缆; 通信光缆; 综合布线产品; 通信电缆; 	35	1830.41104294479	488	0
42	机械电子产品、仪器仪表、电子元器件、自动控制设备的技术开发、生产、销售、维修、咨询服务；无线通信设备、传输及接..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 13:44:06,385 - DEBUG - 文档 8: 内容: 47	聚焦网络信息、人工智能领域，建设突破型引领型平台型一体的新型科研机构，争创国家实验室。重大前沿基础研究与技术攻关；大科学装置和科研平台建设；国内外科研合作与交流；高层次科研人才培养；承担国家战略性网络信息科技创新项目；科研成果转移转化及其产业化。;基于高速机载图像的快速目标检测与智能识别系统; 机载嵌入式智能信息处理计算模块; 智能水声信号处理系统; 基于拟态原理的文件威胁智能灭活系统; 	..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 13:44:06,386 - DEBUG - 文档 9: 内容: 54	轻、重型武器射击训练系统、战训器材、靶场设备及配套工程的设计、研制、生产、销售安装及相关配套服务的技术开发、服务、推广；红外制导系统、弹道轨迹监测系统、人工智能系统、无人飞行器系统、电子与智能化系统、信息安全系统、金属波纹管、计算机软硬件及辅助设备的设计研发、生产、销售安装及相关配套服务；销售红外光学设备、安全技术防范产品、精密仪器、办公设备、体育用品、机械设备、家用电器、五金建材、装饰材料..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 13:44:06,386 - DEBUG - 文档 10: 内容: 59	培养高等学历人才，促进科技文化发展。经济、法学等十个学科门类的学历教育及相关继续教育和科学研究;红外材料及器件; 科学仪器; 复杂地形及地面建筑物条件下爆炸冲击波仿真软件; 	35	1013.9754601227	488	9
60	生产：半导体集成电路和系统集成产品；化合物半导体芯片(经向环保部门排污申报后方可经营);批发、零售：电子产品，机电设备及配件，计算机软硬件及配件;技术开发、技术咨..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 13:44:06,386 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser1 在textdb数据库的文档映射
2025-05-26 13:44:06,386 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
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2025-05-26 13:44:06,404 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
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2025-05-26 14:03:54,032 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/test.txt, 大小: 2355 字节
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2025-05-26 14:03:54,032 - DEBUG - 文件扩展名: txt
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2025-05-26 14:03:54,036 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.txt，生成 1 个文档块
2025-05-26 14:03:54,036 - DEBUG - 第一个文档块: 开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支机构，创始团队核心成员来自一流的云计算公司及电信运营商，拥有云计算、超算、智算和网络运营专业经验，在企业市场均拥有超过十年以上行业经验，服务客户超过2万家。公司以自主研发的业务操作支撑系统（KBoss）为底座，打造开放算力应用服务平台（open-computing），将云计算、算力资源和算力应用进行
2025-05-26 14:03:54,036 - DEBUG - 第一个文档块: 开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支机构，创始团队核心成员来自一流的云计算公司及电信运营商，拥有云计算、超算、智算和网络运营专业经验，在企业市场均拥有超过十年以上行业经验，服务客户超过2万家。公司以自主研发的业务操作支撑系统（KBoss）为底座，打造开放算力应用服务平台（open-computing），将云计算、算力资源和算力应用进行
2025-05-26 14:03:54,875 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-26 14:03:54,875 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-26 14:04:12,459 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-05-26 14:04:12,459 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-05-26 14:04:12,459 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
2025-05-26 14:04:12,459 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
2025-05-26 14:04:12,462 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-05-26 14:04:12,462 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-05-26 14:04:12,561 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-05-26 14:04:12,561 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-05-26 14:04:12,570 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
2025-05-26 14:04:12,570 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
2025-05-26 14:04:12,570 - DEBUG - 正在为 userid testuser4 插入 1 个文档到 ragdb_textdb
2025-05-26 14:04:12,570 - DEBUG - 正在为 userid testuser4 插入 1 个文档到 ragdb_textdb
2025-05-26 14:04:12,570 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser4', 'document_id': 'd58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-05-26T14:03:54.036027', 'file_type': 'txt', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt'}
2025-05-26 14:04:12,570 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser4', 'document_id': 'd58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-05-26T14:03:54.036027', 'file_type': 'txt', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt'}
2025-05-26 14:04:12,643 - DEBUG - 成功插入 1 个文档
2025-05-26 14:04:12,643 - DEBUG - 成功插入 1 个文档
2025-05-26 14:04:12,649 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458290483065520128, document_id=d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820, metadata={'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-05-26T14:03:54.036027', 'file_type': 'txt'}
2025-05-26 14:04:12,649 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458290483065520128, document_id=d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820, metadata={'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-05-26T14:03:54.036027', 'file_type': 'txt'}
2025-05-26 14:04:12,650 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-26 14:04:12,650 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-05-26 14:04:15,653 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.txt 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-05-26 14:04:15,653 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.txt 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-05-26 17:10:42,747 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-05-26 17:10:43,623 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-26 17:10:43,624 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-05-26 17:10:43,725 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}
2025-05-26 17:10:43,725 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-05-26 17:10:43,725 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-05-26 17:10:43,726 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser1 的所有集合
2025-05-26 17:10:43,726 - DEBUG - 正在查看 userid testuser1 的集合
2025-05-26 17:10:43,726 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-26 17:10:43,736 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的文档数: 82
2025-05-26 17:10:43,736 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的内容:
2025-05-26 17:10:43,736 - DEBUG - 文档 1: 内容: --- Sheet: Sheet1 ---
SID	zblb	keywords_num	average_supplier_similarity	supplier_num	label
0	航空无人机软硬件技术开发、生产、销售、技术服务；真空仪器设计、研发及设备制造；半导体芯片和电子元器件机器产品开发、研制、设计、加工、制造、销售；智能科技领域内的技术研发、电子技术开发；通信技术、信息科技、网络科技领..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,736 - DEBUG - 文档 2: 内容: 5	技术开发、技术服务、技术咨询、成果转让：电子技术、电子产品、光学产品、光学元器件、计算机软件、传感器、高分子聚合物材料、测量测试设备、医疗器械及医疗监测、检测系统；批发、零售：一类、二类医疗器械；生产、销售：化妆品、日用品、服装、电子产品；货物及技术进出口（法律、行政法规禁止经营的项目除外，法律、行政法规限制经营的项目取得许可后方可经营）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,736 - DEBUG - 文档 3: 内容: 12	一般项目：自动化科技、智能科技、计算机科技领域内的技术开发、技术咨询、技术转让、技术服务；数据处理服务；计算机软件的研发、设计、制作、销售；系统集成；电子元器件与机电组件设备制造；电子元器件与机电组件设备销售；工业机器人制造；信息系统运行维护服务；人工智能行业应用系统集成服务；计算机硬件、机电设备、精密机械设备及零配件、电子自动化设备、电子产品、通讯器材的销售。（除依法须经批准的项目外，凭营..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,736 - DEBUG - 文档 4: 内容: 19	针对柔性电子技术及其相关领域的材料、器件、工艺、制备、标准、装备、检验检测与科学仪器、应用方向和系统解决方案等方面进行研究、成果转化、产品检测服务、研发、样品研制、样品制造、技术咨询、技术服务等。;柔性电子技术; 	34	1439.50920245399	488	0
20	一般项目：软件开发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；云计算设备制造；计算机软硬件及外围设备制..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,736 - DEBUG - 文档 5: 内容: 27	一般项目：新材料技术研发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；隔热和隔音材料销售；高性能纤维及复合材料销售；新型膜材料销售；纸制品销售(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动)。以下限分支机构经营：一般项目：隔热和隔音材料制造；高性能纤维及复合材料制造；产业用纺织制成品制造；新型膜材料制造；纸制造(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,737 - DEBUG - 文档 6: 内容: 34	许可项目：货物进出口；技术进出口。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）　一般项目：电子产品、电子设备、电子元器件、电器设备、安防设备及配件、高低压开关柜、电线电缆、金属材料及制品、五金交电、通信设备、通讯器材、计算机、软件及辅助设备（除计算机信息系统安全专用产品）、办公用品、日用百货的销售，生产电信号连接器，电力电子元器件制造..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,737 - DEBUG - 文档 7: 内容: 41	通讯线缆、电线电缆、网络通讯产品、线束、电脑周边产品、高分子材料、综合布线产品的研发、生产、销售；技术及货物进出口（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;低压电缆; 通信光缆; 综合布线产品; 通信电缆; 	35	1830.41104294479	488	0
42	机械电子产品、仪器仪表、电子元器件、自动控制设备的技术开发、生产、销售、维修、咨询服务；无线通信设备、传输及接..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,737 - DEBUG - 文档 8: 内容: 47	聚焦网络信息、人工智能领域，建设突破型引领型平台型一体的新型科研机构，争创国家实验室。重大前沿基础研究与技术攻关；大科学装置和科研平台建设；国内外科研合作与交流；高层次科研人才培养；承担国家战略性网络信息科技创新项目；科研成果转移转化及其产业化。;基于高速机载图像的快速目标检测与智能识别系统; 机载嵌入式智能信息处理计算模块; 智能水声信号处理系统; 基于拟态原理的文件威胁智能灭活系统; 	..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,737 - DEBUG - 文档 9: 内容: 54	轻、重型武器射击训练系统、战训器材、靶场设备及配套工程的设计、研制、生产、销售安装及相关配套服务的技术开发、服务、推广；红外制导系统、弹道轨迹监测系统、人工智能系统、无人飞行器系统、电子与智能化系统、信息安全系统、金属波纹管、计算机软硬件及辅助设备的设计研发、生产、销售安装及相关配套服务；销售红外光学设备、安全技术防范产品、精密仪器、办公设备、体育用品、机械设备、家用电器、五金建材、装饰材料..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,737 - DEBUG - 文档 10: 内容: 59	培养高等学历人才，促进科技文化发展。经济、法学等十个学科门类的学历教育及相关继续教育和科学研究;红外材料及器件; 科学仪器; 复杂地形及地面建筑物条件下爆炸冲击波仿真软件; 	35	1013.9754601227	488	9
60	生产：半导体集成电路和系统集成产品；化合物半导体芯片(经向环保部门排污申报后方可经营);批发、零售：电子产品，机电设备及配件，计算机软硬件及配件;技术开发、技术咨..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,737 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser1 在textdb数据库的文档映射
2025-05-26 17:10:43,737 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-26 17:10:43,748 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,749 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,749 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,749 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,749 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,749 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,749 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,749 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,749 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,749 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,749 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,749 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,750 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,750 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,750 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,750 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:10:43,750 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
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2025-05-26 17:10:43,755 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
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2025-05-26 17:10:43,755 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-05-26 17:10:43,755 - INFO - 文档映射: {'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046': {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}}
2025-05-26 17:22:39,117 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-05-26 17:22:39,948 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-26 17:22:39,949 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-05-26 17:22:40,059 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}
2025-05-26 17:22:40,059 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-05-26 17:22:40,059 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-05-26 17:22:40,059 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser1 的所有集合
2025-05-26 17:22:40,059 - DEBUG - 正在查看 userid testuser1 的集合
2025-05-26 17:22:40,060 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-26 17:22:40,070 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的文档数: 82
2025-05-26 17:22:40,070 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的内容:
2025-05-26 17:22:40,070 - DEBUG - 文档 1: 内容: --- Sheet: Sheet1 ---
SID	zblb	keywords_num	average_supplier_similarity	supplier_num	label
0	航空无人机软硬件技术开发、生产、销售、技术服务；真空仪器设计、研发及设备制造；半导体芯片和电子元器件机器产品开发、研制、设计、加工、制造、销售；智能科技领域内的技术研发、电子技术开发；通信技术、信息科技、网络科技领..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,070 - DEBUG - 文档 2: 内容: 5	技术开发、技术服务、技术咨询、成果转让：电子技术、电子产品、光学产品、光学元器件、计算机软件、传感器、高分子聚合物材料、测量测试设备、医疗器械及医疗监测、检测系统；批发、零售：一类、二类医疗器械；生产、销售：化妆品、日用品、服装、电子产品；货物及技术进出口（法律、行政法规禁止经营的项目除外，法律、行政法规限制经营的项目取得许可后方可经营）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,070 - DEBUG - 文档 3: 内容: 12	一般项目：自动化科技、智能科技、计算机科技领域内的技术开发、技术咨询、技术转让、技术服务；数据处理服务；计算机软件的研发、设计、制作、销售；系统集成；电子元器件与机电组件设备制造；电子元器件与机电组件设备销售；工业机器人制造；信息系统运行维护服务；人工智能行业应用系统集成服务；计算机硬件、机电设备、精密机械设备及零配件、电子自动化设备、电子产品、通讯器材的销售。（除依法须经批准的项目外，凭营..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,070 - DEBUG - 文档 4: 内容: 19	针对柔性电子技术及其相关领域的材料、器件、工艺、制备、标准、装备、检验检测与科学仪器、应用方向和系统解决方案等方面进行研究、成果转化、产品检测服务、研发、样品研制、样品制造、技术咨询、技术服务等。;柔性电子技术; 	34	1439.50920245399	488	0
20	一般项目：软件开发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；云计算设备制造；计算机软硬件及外围设备制..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,071 - DEBUG - 文档 5: 内容: 27	一般项目：新材料技术研发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；隔热和隔音材料销售；高性能纤维及复合材料销售；新型膜材料销售；纸制品销售(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动)。以下限分支机构经营：一般项目：隔热和隔音材料制造；高性能纤维及复合材料制造；产业用纺织制成品制造；新型膜材料制造；纸制造(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,071 - DEBUG - 文档 6: 内容: 34	许可项目：货物进出口；技术进出口。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）　一般项目：电子产品、电子设备、电子元器件、电器设备、安防设备及配件、高低压开关柜、电线电缆、金属材料及制品、五金交电、通信设备、通讯器材、计算机、软件及辅助设备（除计算机信息系统安全专用产品）、办公用品、日用百货的销售，生产电信号连接器，电力电子元器件制造..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,071 - DEBUG - 文档 7: 内容: 41	通讯线缆、电线电缆、网络通讯产品、线束、电脑周边产品、高分子材料、综合布线产品的研发、生产、销售；技术及货物进出口（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;低压电缆; 通信光缆; 综合布线产品; 通信电缆; 	35	1830.41104294479	488	0
42	机械电子产品、仪器仪表、电子元器件、自动控制设备的技术开发、生产、销售、维修、咨询服务；无线通信设备、传输及接..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,071 - DEBUG - 文档 8: 内容: 47	聚焦网络信息、人工智能领域，建设突破型引领型平台型一体的新型科研机构，争创国家实验室。重大前沿基础研究与技术攻关；大科学装置和科研平台建设；国内外科研合作与交流；高层次科研人才培养；承担国家战略性网络信息科技创新项目；科研成果转移转化及其产业化。;基于高速机载图像的快速目标检测与智能识别系统; 机载嵌入式智能信息处理计算模块; 智能水声信号处理系统; 基于拟态原理的文件威胁智能灭活系统; 	..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,071 - DEBUG - 文档 9: 内容: 54	轻、重型武器射击训练系统、战训器材、靶场设备及配套工程的设计、研制、生产、销售安装及相关配套服务的技术开发、服务、推广；红外制导系统、弹道轨迹监测系统、人工智能系统、无人飞行器系统、电子与智能化系统、信息安全系统、金属波纹管、计算机软硬件及辅助设备的设计研发、生产、销售安装及相关配套服务；销售红外光学设备、安全技术防范产品、精密仪器、办公设备、体育用品、机械设备、家用电器、五金建材、装饰材料..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,071 - DEBUG - 文档 10: 内容: 59	培养高等学历人才，促进科技文化发展。经济、法学等十个学科门类的学历教育及相关继续教育和科学研究;红外材料及器件; 科学仪器; 复杂地形及地面建筑物条件下爆炸冲击波仿真软件; 	35	1013.9754601227	488	9
60	生产：半导体集成电路和系统集成产品；化合物半导体芯片(经向环保部门排污申报后方可经营);批发、零售：电子产品，机电设备及配件，计算机软硬件及配件;技术开发、技术咨..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,071 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser1 在textdb数据库的文档映射
2025-05-26 17:22:40,071 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-26 17:22:40,084 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
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2025-05-26 17:22:40,085 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
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2025-05-26 17:22:40,089 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,089 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,089 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,089 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,089 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,089 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
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2025-05-26 17:22:40,089 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,090 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,090 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,090 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,090 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-26 17:22:40,090 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-05-26 17:22:40,090 - INFO - 文档映射: {'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046': {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}}
2025-05-26 17:24:28,393 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-05-26 17:24:29,238 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-26 17:24:29,239 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-05-26 17:24:29,327 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}
2025-05-26 17:24:29,328 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-05-26 17:24:29,328 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-05-26 17:24:29,328 - INFO - 
测试 3：查看 userid user1 的所有集合
2025-05-26 17:24:29,328 - DEBUG - 正在查看 userid user1 的集合
2025-05-26 17:24:29,328 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-26 17:24:29,335 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid user1 的文档数: 0
2025-05-26 17:24:29,335 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid user1 无文档
2025-05-26 17:24:29,335 - INFO - 
测试 5：获取 userid user1 在textdb数据库的文档映射
2025-05-26 17:24:29,335 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-26 17:24:29,340 - DEBUG - 找到 0 个文档的映射
2025-05-26 17:24:29,340 - INFO - 文档映射: {}
2025-05-26 17:26:12,462 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-05-26 17:26:13,285 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-26 17:26:13,286 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-05-26 17:26:13,382 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}
2025-05-26 17:26:13,382 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-05-26 17:26:13,382 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-05-26 17:26:13,382 - INFO - 
测试 3：查看 userid user1 的所有集合
2025-05-26 17:26:13,382 - DEBUG - 正在查看 userid user1 的集合
2025-05-26 17:26:13,382 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-26 17:26:13,389 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid user1 的文档数: 0
2025-05-26 17:26:13,390 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid user1 无文档
2025-05-26 17:26:13,390 - INFO - 
测试 5：获取 userid user1 在textdb数据库的文档映射
2025-05-26 17:26:13,390 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-26 17:26:13,395 - DEBUG - 找到 0 个文档的映射
2025-05-26 17:26:13,395 - INFO - 文档映射: {}
2025-05-27 13:37:40,540 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-05-27 13:37:41,457 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-27 13:37:41,458 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-05-27 13:37:41,577 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}
2025-05-27 13:37:41,577 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-05-27 13:37:41,577 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-05-27 13:37:41,577 - INFO - 
测试 3：查看 userid user1 的所有集合
2025-05-27 13:37:41,578 - DEBUG - 正在查看 userid user1 的集合
2025-05-27 13:37:41,578 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-27 13:37:41,585 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid user1 的文档数: 0
2025-05-27 13:37:41,586 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid user1 无文档
2025-05-27 13:37:41,586 - INFO - 
测试 5：获取 userid user1 在textdb数据库的文档映射
2025-05-27 13:37:41,586 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-27 13:37:41,591 - DEBUG - 找到 0 个文档的映射
2025-05-27 13:37:41,591 - INFO - 文档映射: {}
2025-05-27 13:38:13,323 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-05-27 13:38:14,088 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-05-27 13:38:14,089 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-05-27 13:38:14,196 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}
2025-05-27 13:38:14,196 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-05-27 13:38:14,196 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-05-27 13:38:14,197 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser1 的所有集合
2025-05-27 13:38:14,197 - DEBUG - 正在查看 userid testuser1 的集合
2025-05-27 13:38:14,197 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-05-27 13:38:14,207 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的文档数: 82
2025-05-27 13:38:14,207 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的内容:
2025-05-27 13:38:14,207 - DEBUG - 文档 1: 内容: --- Sheet: Sheet1 ---
SID	zblb	keywords_num	average_supplier_similarity	supplier_num	label
0	航空无人机软硬件技术开发、生产、销售、技术服务；真空仪器设计、研发及设备制造；半导体芯片和电子元器件机器产品开发、研制、设计、加工、制造、销售；智能科技领域内的技术研发、电子技术开发；通信技术、信息科技、网络科技领..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-27 13:38:14,207 - DEBUG - 文档 2: 内容: 5	技术开发、技术服务、技术咨询、成果转让：电子技术、电子产品、光学产品、光学元器件、计算机软件、传感器、高分子聚合物材料、测量测试设备、医疗器械及医疗监测、检测系统；批发、零售：一类、二类医疗器械；生产、销售：化妆品、日用品、服装、电子产品；货物及技术进出口（法律、行政法规禁止经营的项目除外，法律、行政法规限制经营的项目取得许可后方可经营）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-27 13:38:14,208 - DEBUG - 文档 3: 内容: 12	一般项目：自动化科技、智能科技、计算机科技领域内的技术开发、技术咨询、技术转让、技术服务；数据处理服务；计算机软件的研发、设计、制作、销售；系统集成；电子元器件与机电组件设备制造；电子元器件与机电组件设备销售；工业机器人制造；信息系统运行维护服务；人工智能行业应用系统集成服务；计算机硬件、机电设备、精密机械设备及零配件、电子自动化设备、电子产品、通讯器材的销售。（除依法须经批准的项目外，凭营..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-27 13:38:14,208 - DEBUG - 文档 4: 内容: 19	针对柔性电子技术及其相关领域的材料、器件、工艺、制备、标准、装备、检验检测与科学仪器、应用方向和系统解决方案等方面进行研究、成果转化、产品检测服务、研发、样品研制、样品制造、技术咨询、技术服务等。;柔性电子技术; 	34	1439.50920245399	488	0
20	一般项目：软件开发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；云计算设备制造；计算机软硬件及外围设备制..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-27 13:38:14,208 - DEBUG - 文档 5: 内容: 27	一般项目：新材料技术研发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；隔热和隔音材料销售；高性能纤维及复合材料销售；新型膜材料销售；纸制品销售(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动)。以下限分支机构经营：一般项目：隔热和隔音材料制造；高性能纤维及复合材料制造；产业用纺织制成品制造；新型膜材料制造；纸制造(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-27 13:38:14,208 - DEBUG - 文档 6: 内容: 34	许可项目：货物进出口；技术进出口。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）　一般项目：电子产品、电子设备、电子元器件、电器设备、安防设备及配件、高低压开关柜、电线电缆、金属材料及制品、五金交电、通信设备、通讯器材、计算机、软件及辅助设备（除计算机信息系统安全专用产品）、办公用品、日用百货的销售，生产电信号连接器，电力电子元器件制造..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-27 13:38:14,208 - DEBUG - 文档 7: 内容: 41	通讯线缆、电线电缆、网络通讯产品、线束、电脑周边产品、高分子材料、综合布线产品的研发、生产、销售；技术及货物进出口（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;低压电缆; 通信光缆; 综合布线产品; 通信电缆; 	35	1830.41104294479	488	0
42	机械电子产品、仪器仪表、电子元器件、自动控制设备的技术开发、生产、销售、维修、咨询服务；无线通信设备、传输及接..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-27 13:38:14,208 - DEBUG - 文档 8: 内容: 47	聚焦网络信息、人工智能领域，建设突破型引领型平台型一体的新型科研机构，争创国家实验室。重大前沿基础研究与技术攻关；大科学装置和科研平台建设；国内外科研合作与交流；高层次科研人才培养；承担国家战略性网络信息科技创新项目；科研成果转移转化及其产业化。;基于高速机载图像的快速目标检测与智能识别系统; 机载嵌入式智能信息处理计算模块; 智能水声信号处理系统; 基于拟态原理的文件威胁智能灭活系统; 	..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-27 13:38:14,208 - DEBUG - 文档 9: 内容: 54	轻、重型武器射击训练系统、战训器材、靶场设备及配套工程的设计、研制、生产、销售安装及相关配套服务的技术开发、服务、推广；红外制导系统、弹道轨迹监测系统、人工智能系统、无人飞行器系统、电子与智能化系统、信息安全系统、金属波纹管、计算机软硬件及辅助设备的设计研发、生产、销售安装及相关配套服务；销售红外光学设备、安全技术防范产品、精密仪器、办公设备、体育用品、机械设备、家用电器、五金建材、装饰材料..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-27 13:38:14,208 - DEBUG - 文档 10: 内容: 59	培养高等学历人才，促进科技文化发展。经济、法学等十个学科门类的学历教育及相关继续教育和科学研究;红外材料及器件; 科学仪器; 复杂地形及地面建筑物条件下爆炸冲击波仿真软件; 	35	1013.9754601227	488	9
60	生产：半导体集成电路和系统集成产品；化合物半导体芯片(经向环保部门排污申报后方可经营);批发、零售：电子产品，机电设备及配件，计算机软硬件及配件;技术开发、技术咨..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-05-27 13:38:14,209 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser1 在textdb数据库的文档映射
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2025-05-27 13:38:14,229 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-05-27 13:38:14,229 - INFO - 文档映射: {'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046': {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}}
2025-06-04 14:09:27,919 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-06-04 14:09:28,666 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 14:09:28,667 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-06-04 14:09:28,762 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}
2025-06-04 14:09:28,762 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-06-04 14:09:28,762 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-06-04 14:09:28,762 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser1 的所有集合
2025-06-04 14:09:28,762 - DEBUG - 正在查看 userid testuser1 的集合
2025-06-04 14:09:28,762 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-04 14:09:28,772 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的文档数: 82
2025-06-04 14:09:28,772 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的内容:
2025-06-04 14:09:28,773 - DEBUG - 文档 1: 内容: --- Sheet: Sheet1 ---
SID	zblb	keywords_num	average_supplier_similarity	supplier_num	label
0	航空无人机软硬件技术开发、生产、销售、技术服务；真空仪器设计、研发及设备制造；半导体芯片和电子元器件机器产品开发、研制、设计、加工、制造、销售；智能科技领域内的技术研发、电子技术开发；通信技术、信息科技、网络科技领..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-06-04 14:09:28,773 - DEBUG - 文档 2: 内容: 5	技术开发、技术服务、技术咨询、成果转让：电子技术、电子产品、光学产品、光学元器件、计算机软件、传感器、高分子聚合物材料、测量测试设备、医疗器械及医疗监测、检测系统；批发、零售：一类、二类医疗器械；生产、销售：化妆品、日用品、服装、电子产品；货物及技术进出口（法律、行政法规禁止经营的项目除外，法律、行政法规限制经营的项目取得许可后方可经营）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-06-04 14:09:28,773 - DEBUG - 文档 3: 内容: 12	一般项目：自动化科技、智能科技、计算机科技领域内的技术开发、技术咨询、技术转让、技术服务；数据处理服务；计算机软件的研发、设计、制作、销售；系统集成；电子元器件与机电组件设备制造；电子元器件与机电组件设备销售；工业机器人制造；信息系统运行维护服务；人工智能行业应用系统集成服务；计算机硬件、机电设备、精密机械设备及零配件、电子自动化设备、电子产品、通讯器材的销售。（除依法须经批准的项目外，凭营..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-06-04 14:09:28,773 - DEBUG - 文档 4: 内容: 19	针对柔性电子技术及其相关领域的材料、器件、工艺、制备、标准、装备、检验检测与科学仪器、应用方向和系统解决方案等方面进行研究、成果转化、产品检测服务、研发、样品研制、样品制造、技术咨询、技术服务等。;柔性电子技术; 	34	1439.50920245399	488	0
20	一般项目：软件开发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；云计算设备制造；计算机软硬件及外围设备制..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-06-04 14:09:28,773 - DEBUG - 文档 5: 内容: 27	一般项目：新材料技术研发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；隔热和隔音材料销售；高性能纤维及复合材料销售；新型膜材料销售；纸制品销售(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动)。以下限分支机构经营：一般项目：隔热和隔音材料制造；高性能纤维及复合材料制造；产业用纺织制成品制造；新型膜材料制造；纸制造(除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-06-04 14:09:28,773 - DEBUG - 文档 6: 内容: 34	许可项目：货物进出口；技术进出口。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）　一般项目：电子产品、电子设备、电子元器件、电器设备、安防设备及配件、高低压开关柜、电线电缆、金属材料及制品、五金交电、通信设备、通讯器材、计算机、软件及辅助设备（除计算机信息系统安全专用产品）、办公用品、日用百货的销售，生产电信号连接器，电力电子元器件制造..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-06-04 14:09:28,773 - DEBUG - 文档 7: 内容: 41	通讯线缆、电线电缆、网络通讯产品、线束、电脑周边产品、高分子材料、综合布线产品的研发、生产、销售；技术及货物进出口（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;低压电缆; 通信光缆; 综合布线产品; 通信电缆; 	35	1830.41104294479	488	0
42	机械电子产品、仪器仪表、电子元器件、自动控制设备的技术开发、生产、销售、维修、咨询服务；无线通信设备、传输及接..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-06-04 14:09:28,773 - DEBUG - 文档 8: 内容: 47	聚焦网络信息、人工智能领域，建设突破型引领型平台型一体的新型科研机构，争创国家实验室。重大前沿基础研究与技术攻关；大科学装置和科研平台建设；国内外科研合作与交流；高层次科研人才培养；承担国家战略性网络信息科技创新项目；科研成果转移转化及其产业化。;基于高速机载图像的快速目标检测与智能识别系统; 机载嵌入式智能信息处理计算模块; 智能水声信号处理系统; 基于拟态原理的文件威胁智能灭活系统; 	..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-06-04 14:09:28,773 - DEBUG - 文档 9: 内容: 54	轻、重型武器射击训练系统、战训器材、靶场设备及配套工程的设计、研制、生产、销售安装及相关配套服务的技术开发、服务、推广；红外制导系统、弹道轨迹监测系统、人工智能系统、无人飞行器系统、电子与智能化系统、信息安全系统、金属波纹管、计算机软硬件及辅助设备的设计研发、生产、销售安装及相关配套服务；销售红外光学设备、安全技术防范产品、精密仪器、办公设备、体育用品、机械设备、家用电器、五金建材、装饰材料..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-06-04 14:09:28,774 - DEBUG - 文档 10: 内容: 59	培养高等学历人才，促进科技文化发展。经济、法学等十个学科门类的学历教育及相关继续教育和科学研究;红外材料及器件; 科学仪器; 复杂地形及地面建筑物条件下爆炸冲击波仿真软件; 	35	1013.9754601227	488	9
60	生产：半导体集成电路和系统集成产品；化合物半导体芯片(经向环保部门排污申报后方可经营);批发、零售：电子产品，机电设备及配件，计算机软硬件及配件;技术开发、技术咨..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-06-04 14:09:28,774 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser1 在textdb数据库的文档映射
2025-06-04 14:09:28,774 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-04 14:09:28,786 - DEBUG - document_id: f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046, metadata: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
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2025-06-04 14:09:28,793 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-06-04 14:09:28,793 - INFO - 文档映射: {'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046': {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}}
2025-06-04 14:11:50,626 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-06-04 14:11:51,393 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 14:11:51,394 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-06-04 14:11:51,481 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}
2025-06-04 14:11:51,481 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-06-04 14:11:51,482 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-06-04 14:11:51,482 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser2 的所有集合
2025-06-04 14:11:51,482 - DEBUG - 正在查看 userid testuser2 的集合
2025-06-04 14:11:51,482 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-04 14:11:51,489 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser2 的文档数: 4
2025-06-04 14:11:51,489 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser2 的内容:
2025-06-04 14:11:51,489 - DEBUG - 文档 1: 内容: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:11:51,489 - DEBUG - 文档 2: 内容: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:11:51,490 - DEBUG - 文档 3: 内容: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:11:51,490 - DEBUG - 文档 4: 内容: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:11:51,490 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser2 在textdb数据库的文档映射
2025-06-04 14:11:51,490 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-04 14:11:51,495 - DEBUG - document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:11:51,495 - DEBUG - document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:11:51,495 - DEBUG - document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:11:51,496 - DEBUG - document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:11:51,496 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-06-04 14:11:51,496 - INFO - 文档映射: {'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5': {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}}
2025-06-04 14:16:51,190 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-06-04 14:16:51,915 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 14:16:51,916 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-06-04 14:16:52,006 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}
2025-06-04 14:16:52,006 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-06-04 14:16:52,007 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-06-04 14:16:52,007 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser2 的所有集合
2025-06-04 14:16:52,007 - DEBUG - 正在查看 userid testuser2 的集合
2025-06-04 14:16:52,007 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-04 14:16:52,014 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser2 的文档数: 4
2025-06-04 14:16:52,014 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser2 的内容:
2025-06-04 14:16:52,014 - DEBUG - 文档 1: 内容: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:16:52,014 - DEBUG - 文档 2: 内容: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:16:52,014 - DEBUG - 文档 3: 内容: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-04 14:16:52,014 - DEBUG - 文档 4: 内容: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:16:52,014 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser2 在textdb数据库的文档映射
2025-06-04 14:16:52,014 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-04 14:16:52,019 - DEBUG - document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:16:52,019 - DEBUG - document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:16:52,019 - DEBUG - document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:16:52,019 - DEBUG - document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:16:52,020 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-06-04 14:16:52,020 - INFO - 文档映射: {'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5': {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}}
2025-06-04 14:26:32,476 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx，userid: testuser1，db_type: ragdb
2025-06-04 14:26:32,476 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx，userid: testuser1，db_type: ragdb
2025-06-04 14:26:32,476 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx, 大小: 1830340 字节
2025-06-04 14:26:32,476 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx, 大小: 1830340 字节
2025-06-04 14:26:32,476 - DEBUG - 文件扩展名: pptx
2025-06-04 14:26:32,476 - DEBUG - 文件扩展名: pptx
2025-06-04 14:26:32,476 - DEBUG - 开始加载文件
2025-06-04 14:26:32,476 - DEBUG - 开始加载文件
2025-06-04 14:26:32,507 - DEBUG - 加载完成，生成 1 个文档
2025-06-04 14:26:32,507 - DEBUG - 加载完成，生成 1 个文档
2025-06-04 14:26:32,508 - DEBUG - 分割完成，生成 2 个文档块
2025-06-04 14:26:32,508 - DEBUG - 分割完成，生成 2 个文档块
2025-06-04 14:26:32,508 - DEBUG - 生成文档块 0: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': '61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2', 'filename': '提示学习-王美华.pptx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx', 'upload_time': '2025-06-04T14:26:32.508294', 'file_type': 'pptx', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx'}
2025-06-04 14:26:32,508 - DEBUG - 生成文档块 0: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': '61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2', 'filename': '提示学习-王美华.pptx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx', 'upload_time': '2025-06-04T14:26:32.508294', 'file_type': 'pptx', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx'}
2025-06-04 14:26:32,508 - DEBUG - 生成文档块 1: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': '61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2', 'filename': '提示学习-王美华.pptx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx', 'upload_time': '2025-06-04T14:26:32.508294', 'file_type': 'pptx', 'chunk_index': 1, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx'}
2025-06-04 14:26:32,508 - DEBUG - 生成文档块 1: metadata={'userid': 'testuser1', 'document_id': '61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2', 'filename': '提示学习-王美华.pptx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx', 'upload_time': '2025-06-04T14:26:32.508294', 'file_type': 'pptx', 'chunk_index': 1, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx'}
2025-06-04 14:26:32,508 - DEBUG - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx 加载并分割为 2 个文档块，document_id: 61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2
2025-06-04 14:26:32,508 - DEBUG - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx 加载并分割为 2 个文档块，document_id: 61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2
2025-06-04 14:26:32,508 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx，生成 2 个文档块
2025-06-04 14:26:32,508 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx，生成 2 个文档块
2025-06-04 14:26:32,508 - DEBUG - 第一个文档块: Prompt Engineering


Prompt Engineering 简介
定义
通过设计高质量提示指导LLM生成准确输出，提示工程组件的可视化分解如图1所示
涉及模型选择、参数调优、文本结构优化
重要性
降低模糊/错误响应
提升模型推理能力
图1 提示工程组件的可视化分解图
LLM输出参数配置
Temperature、top-K和top-P是最常见的参数配置设置，用于确定如何处理预测的
2025-06-04 14:26:32,508 - DEBUG - 第一个文档块: Prompt Engineering


Prompt Engineering 简介
定义
通过设计高质量提示指导LLM生成准确输出，提示工程组件的可视化分解如图1所示
涉及模型选择、参数调优、文本结构优化
重要性
降低模糊/错误响应
提升模型推理能力
图1 提示工程组件的可视化分解图
LLM输出参数配置
Temperature、top-K和top-P是最常见的参数配置设置，用于确定如何处理预测的
2025-06-04 14:26:33,238 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 14:26:33,238 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 14:26:46,002 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-06-04 14:26:46,002 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-06-04 14:26:46,003 - DEBUG - 集合名称: ragdb_ragdb
2025-06-04 14:26:46,003 - DEBUG - 集合名称: ragdb_ragdb
2025-06-04 14:26:49,688 - DEBUG - 成功创建并加载集合: ragdb_ragdb
2025-06-04 14:26:49,688 - DEBUG - 成功创建并加载集合: ragdb_ragdb
2025-06-04 14:26:49,695 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_ragdb
2025-06-04 14:26:49,695 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_ragdb
2025-06-04 14:26:49,695 - DEBUG - 正在为 userid testuser1 插入 2 个文档到 ragdb_ragdb
2025-06-04 14:26:49,695 - DEBUG - 正在为 userid testuser1 插入 2 个文档到 ragdb_ragdb
2025-06-04 14:26:49,695 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser1', 'document_id': '61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2', 'filename': '提示学习-王美华.pptx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx', 'upload_time': '2025-06-04T14:26:32.508294', 'file_type': 'pptx', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx'}
2025-06-04 14:26:49,695 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser1', 'document_id': '61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2', 'filename': '提示学习-王美华.pptx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx', 'upload_time': '2025-06-04T14:26:32.508294', 'file_type': 'pptx', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx'}
2025-06-04 14:26:49,695 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser1', 'document_id': '61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2', 'filename': '提示学习-王美华.pptx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx', 'upload_time': '2025-06-04T14:26:32.508294', 'file_type': 'pptx', 'chunk_index': 1, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx'}
2025-06-04 14:26:49,695 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser1', 'document_id': '61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2', 'filename': '提示学习-王美华.pptx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx', 'upload_time': '2025-06-04T14:26:32.508294', 'file_type': 'pptx', 'chunk_index': 1, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx'}
2025-06-04 14:26:49,870 - DEBUG - 成功插入 2 个文档
2025-06-04 14:26:49,870 - DEBUG - 成功插入 2 个文档
2025-06-04 14:26:49,875 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458494682006290432, document_id=61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2, metadata={'filename': '提示学习-王美华.pptx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx', 'upload_time': '2025-06-04T14:26:32.508294', 'file_type': 'pptx'}
2025-06-04 14:26:49,875 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458494682006290432, document_id=61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2, metadata={'filename': '提示学习-王美华.pptx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx', 'upload_time': '2025-06-04T14:26:32.508294', 'file_type': 'pptx'}
2025-06-04 14:26:49,875 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458494682006290433, document_id=61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2, metadata={'filename': '提示学习-王美华.pptx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx', 'upload_time': '2025-06-04T14:26:32.508294', 'file_type': 'pptx'}
2025-06-04 14:26:49,875 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458494682006290433, document_id=61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2, metadata={'filename': '提示学习-王美华.pptx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx', 'upload_time': '2025-06-04T14:26:32.508294', 'file_type': 'pptx'}
2025-06-04 14:26:49,875 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 14:26:49,875 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 14:26:52,878 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx 成功嵌入到数据库 ragdb_ragdb
2025-06-04 14:26:52,878 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/提示学习-王美华.pptx 成功嵌入到数据库 ragdb_ragdb
2025-06-04 14:28:54,251 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-06-04 14:28:55,104 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 14:28:55,104 - DEBUG - 处理集合: ragdb_ragdb (db_type: ragdb)
2025-06-04 14:28:55,180 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2']}
2025-06-04 14:28:55,180 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-06-04 14:28:55,265 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}
2025-06-04 14:28:55,266 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'ragdb': {'userids': {'testuser1': ['61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2']}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-06-04 14:28:55,266 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'ragdb': {'userids': {'testuser1': ['61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2']}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-06-04 14:28:55,266 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser2 的所有集合
2025-06-04 14:28:55,266 - DEBUG - 正在查看 userid testuser2 的集合
2025-06-04 14:28:55,266 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-04 14:28:55,273 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser2 的文档数: 0
2025-06-04 14:28:55,273 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser2 无文档
2025-06-04 14:28:55,279 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser2 的文档数: 4
2025-06-04 14:28:55,280 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser2 的内容:
2025-06-04 14:28:55,280 - DEBUG - 文档 1: 内容: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:28:55,280 - DEBUG - 文档 2: 内容: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:28:55,280 - DEBUG - 文档 3: 内容: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:28:55,280 - DEBUG - 文档 4: 内容: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:28:55,280 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser2 在textdb数据库的文档映射
2025-06-04 14:28:55,280 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-04 14:28:55,285 - DEBUG - document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:28:55,285 - DEBUG - document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:28:55,285 - DEBUG - document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:28:55,285 - DEBUG - document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:28:55,286 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-06-04 14:28:55,286 - INFO - 文档映射: {'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5': {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}}
2025-06-04 14:31:45,246 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-04 14:31:45,246 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-04 14:31:45,263 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-04 14:31:45,263 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-04 14:31:46,061 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 14:31:46,061 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 14:31:46,157 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-04 14:31:46,157 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-04 14:31:46,157 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2', limit: 2, offset: 0
2025-06-04 14:31:46,157 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2', limit: 2, offset: 0
2025-06-04 14:31:46,163 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6419466733932495, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': 'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:31:46,163 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6419466733932495, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': 'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:31:46,163 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6205364465713501, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': 'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:31:46,163 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6205364465713501, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': 'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 14:31:46,163 - DEBUG - 搜索完成，返回 2 条结果
2025-06-04 14:31:46,163 - DEBUG - 搜索完成，返回 2 条结果
2025-06-04 14:31:46,263 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 14:31:46,263 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 14:33:20,088 - INFO - 测试：删除 userid=testuser5, filename=提示学习-王美华.pptx 的文件
2025-06-04 14:33:20,088 - INFO - 测试：删除 userid=testuser5, filename=提示学习-王美华.pptx 的文件
2025-06-04 14:33:20,815 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 14:33:20,815 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 14:33:20,815 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 14:33:20,815 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 14:33:20,896 - DEBUG - 加载集合: ragdb_ragdb
2025-06-04 14:33:20,896 - DEBUG - 加载集合: ragdb_ragdb
2025-06-04 14:33:20,896 - DEBUG - 查询表达式: userid == 'testuser5' and filename == '提示学习-王美华.pptx'
2025-06-04 14:33:20,896 - DEBUG - 查询表达式: userid == 'testuser5' and filename == '提示学习-王美华.pptx'
2025-06-04 14:33:20,898 - WARNING - 没有找到 userid=testuser5, filename=提示学习-王美华.pptx 的记录
2025-06-04 14:33:20,898 - WARNING - 没有找到 userid=testuser5, filename=提示学习-王美华.pptx 的记录
2025-06-04 14:33:21,017 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 14:33:21,017 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 14:33:50,670 - INFO - 测试：删除 userid=testuser1, filename=提示学习-王美华.pptx 的文件
2025-06-04 14:33:50,670 - INFO - 测试：删除 userid=testuser1, filename=提示学习-王美华.pptx 的文件
2025-06-04 14:33:51,386 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 14:33:51,386 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 14:33:51,386 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 14:33:51,386 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 14:33:51,464 - DEBUG - 加载集合: ragdb_ragdb
2025-06-04 14:33:51,464 - DEBUG - 加载集合: ragdb_ragdb
2025-06-04 14:33:51,465 - DEBUG - 查询表达式: userid == 'testuser1' and filename == '提示学习-王美华.pptx'
2025-06-04 14:33:51,465 - DEBUG - 查询表达式: userid == 'testuser1' and filename == '提示学习-王美华.pptx'
2025-06-04 14:33:51,467 - DEBUG - 找到 1 个 document_id: ['61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2']
2025-06-04 14:33:51,467 - DEBUG - 找到 1 个 document_id: ['61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2']
2025-06-04 14:33:51,467 - DEBUG - 删除表达式: userid == 'testuser1' and document_id == '61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2'
2025-06-04 14:33:51,467 - DEBUG - 删除表达式: userid == 'testuser1' and document_id == '61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2'
2025-06-04 14:33:51,485 - INFO - 成功删除 document_id=61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2 的 2 条记录
2025-06-04 14:33:51,485 - INFO - 成功删除 document_id=61f01ab7-3553-4d06-bac9-e600adb01cd2 的 2 条记录
2025-06-04 14:33:51,485 - INFO - 总计删除 2 条记录，userid=testuser1, filename=提示学习-王美华.pptx
2025-06-04 14:33:51,485 - INFO - 总计删除 2 条记录，userid=testuser1, filename=提示学习-王美华.pptx
2025-06-04 14:33:51,587 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 14:33:51,587 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 15:19:55,038 - DEBUG - 成功加载 mREBEL 模型，分词器 triplet_id: 250054
2025-06-04 15:19:55,039 - ERROR - 抽取或保存三元组失败: document_id 和 userid 不能包含下划线
2025-06-04 15:19:55,040 - DEBUG - Traceback (most recent call last):
  File "/share/wangmeihua/rag/rag/extract.py", line 148, in extract_and_save_triplets
    raise ValueError("document_id 和 userid 不能包含下划线")
ValueError: document_id 和 userid 不能包含下划线

2025-06-04 15:21:28,290 - DEBUG - 成功加载 mREBEL 模型，分词器 triplet_id: 250054
2025-06-04 15:21:28,291 - INFO - 开始抽取文档 testdoc123 的三元组，userid: testuser1
2025-06-04 15:21:28,291 - DEBUG - 分割为 1 个文本块
2025-06-04 15:21:28,291 - DEBUG - 处理块 1/1: 知识图谱是一个结构化的语义知识库。深度学习是基于深层神经网络的机器学习子集。...
2025-06-04 15:21:29,107 - DEBUG - 块 1 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 语义知识库 <unk> 深度学习 <media> facet of <triplet></s>
2025-06-04 15:21:29,108 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 语义知识库 <unk> 深度学习 <media> facet of <triplet></s>
2025-06-04 15:21:29,108 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '语义知识库', '<unk>', '深度学习', '<media>', 'facet of', '<triplet>']
2025-06-04 15:21:29,108 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - 深度学习 - 语义知识库(unk)
2025-06-04 15:21:29,108 - DEBUG - 块 1 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:21:29,115 - INFO - 文档 testdoc123 的 1 个三元组已保存到: /share/wangmeihua/rag/triples/testdoc123_testuser1.txt
2025-06-04 15:21:29,115 - INFO - 文档 testdoc123 三元组抽取完成，耗时: 0.82 秒
2025-06-04 15:33:25,249 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-06-04 15:33:26,027 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 15:33:26,028 - DEBUG - 处理集合: ragdb_ragdb (db_type: ragdb)
2025-06-04 15:33:26,039 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中找到用户和文档映射: {}
2025-06-04 15:33:26,039 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-06-04 15:33:26,165 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}
2025-06-04 15:33:26,166 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-06-04 15:33:26,166 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser2': ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-06-04 15:33:26,166 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser2 的所有集合
2025-06-04 15:33:26,166 - DEBUG - 正在查看 userid testuser2 的集合
2025-06-04 15:33:26,166 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-04 15:33:26,173 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser2 的文档数: 0
2025-06-04 15:33:26,173 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser2 无文档
2025-06-04 15:33:26,180 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser2 的文档数: 4
2025-06-04 15:33:26,180 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser2 的内容:
2025-06-04 15:33:26,180 - DEBUG - 文档 1: 内容: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 15:33:26,181 - DEBUG - 文档 2: 内容: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 15:33:26,181 - DEBUG - 文档 3: 内容: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 15:33:26,181 - DEBUG - 文档 4: 内容: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 15:33:26,181 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser2 在textdb数据库的文档映射
2025-06-04 15:33:26,181 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-04 15:33:26,186 - DEBUG - document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 15:33:26,186 - DEBUG - document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 15:33:26,186 - DEBUG - document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 15:33:26,186 - DEBUG - document_id: cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 15:33:26,187 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-06-04 15:33:26,187 - INFO - 文档映射: {'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5': {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-05-23T13:27:22.771842', 'file_type': 'docx'}}
2025-06-04 15:35:26,978 - INFO - 测试：删除 userid=testuser2, filename=test.docx 的文件
2025-06-04 15:35:26,978 - INFO - 测试：删除 userid=testuser2, filename=test.docx 的文件
2025-06-04 15:35:27,850 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 15:35:27,850 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 15:35:27,851 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 15:35:27,851 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 15:35:27,945 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-04 15:35:27,945 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-04 15:35:27,945 - DEBUG - 查询表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx'
2025-06-04 15:35:27,945 - DEBUG - 查询表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx'
2025-06-04 15:35:27,947 - DEBUG - 找到 1 个 document_id: ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5']
2025-06-04 15:35:27,947 - DEBUG - 找到 1 个 document_id: ['cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5']
2025-06-04 15:35:27,947 - DEBUG - 删除表达式: userid == 'testuser2' and document_id == 'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'
2025-06-04 15:35:27,947 - DEBUG - 删除表达式: userid == 'testuser2' and document_id == 'cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5'
2025-06-04 15:35:27,966 - INFO - 成功删除 document_id=cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5 的 4 条记录
2025-06-04 15:35:27,966 - INFO - 成功删除 document_id=cf51207d-c964-4c01-a9cf-511cc1cc96e5 的 4 条记录
2025-06-04 15:35:27,967 - INFO - 总计删除 4 条记录，userid=testuser2, filename=test.docx
2025-06-04 15:35:27,967 - INFO - 总计删除 4 条记录，userid=testuser2, filename=test.docx
2025-06-04 15:35:28,055 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 15:35:28,055 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 15:35:54,003 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-06-04 15:35:54,735 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 15:35:54,736 - DEBUG - 处理集合: ragdb_ragdb (db_type: ragdb)
2025-06-04 15:35:54,747 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中找到用户和文档映射: {}
2025-06-04 15:35:54,747 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-06-04 15:35:54,834 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}
2025-06-04 15:35:54,834 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-06-04 15:35:54,834 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820']}}}
2025-06-04 15:35:54,834 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser2 的所有集合
2025-06-04 15:35:54,834 - DEBUG - 正在查看 userid testuser2 的集合
2025-06-04 15:35:54,834 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-04 15:35:54,841 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser2 的文档数: 0
2025-06-04 15:35:54,841 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser2 无文档
2025-06-04 15:35:54,847 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser2 的文档数: 0
2025-06-04 15:35:54,847 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser2 无文档
2025-06-04 15:35:54,847 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser2 在textdb数据库的文档映射
2025-06-04 15:35:54,847 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-04 15:35:54,851 - DEBUG - 找到 0 个文档的映射
2025-06-04 15:35:54,852 - INFO - 文档映射: {}
2025-06-04 15:37:05,282 - DEBUG - 成功加载 mREBEL 模型，分词器 triplet_id: 250054
2025-06-04 15:37:05,282 - DEBUG - 成功加载 mREBEL 模型，分词器 triplet_id: 250054
2025-06-04 15:37:05,290 - INFO - 生成 document_id: 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119 for file: /share/wangmeihua/rag/data/test.docx
2025-06-04 15:37:05,290 - INFO - 生成 document_id: 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119 for file: /share/wangmeihua/rag/data/test.docx
2025-06-04 15:37:05,290 - INFO - 生成 document_id: 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119 for file: /share/wangmeihua/rag/data/test.docx
2025-06-04 15:37:05,290 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx，userid: testuser2，db_type: textdb
2025-06-04 15:37:05,290 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx，userid: testuser2，db_type: textdb
2025-06-04 15:37:05,290 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx，userid: testuser2，db_type: textdb
2025-06-04 15:37:05,291 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/test.docx, 大小: 25158 字节
2025-06-04 15:37:05,291 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/test.docx, 大小: 25158 字节
2025-06-04 15:37:05,291 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/test.docx, 大小: 25158 字节
2025-06-04 15:37:05,291 - DEBUG - 文件扩展名: docx
2025-06-04 15:37:05,291 - DEBUG - 文件扩展名: docx
2025-06-04 15:37:05,291 - DEBUG - 文件扩展名: docx
2025-06-04 15:37:05,291 - DEBUG - 开始加载文件
2025-06-04 15:37:05,291 - DEBUG - 开始加载文件
2025-06-04 15:37:05,291 - DEBUG - 开始加载文件
2025-06-04 15:37:05,310 - DEBUG - 加载完成，生成 1 个文档
2025-06-04 15:37:05,310 - DEBUG - 加载完成，生成 1 个文档
2025-06-04 15:37:05,310 - DEBUG - 加载完成，生成 1 个文档
2025-06-04 15:37:05,310 - DEBUG - 分割完成，生成 4 个文档块
2025-06-04 15:37:05,310 - DEBUG - 分割完成，生成 4 个文档块
2025-06-04 15:37:05,310 - DEBUG - 分割完成，生成 4 个文档块
2025-06-04 15:37:05,310 - DEBUG - 生成文档块 0: metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx'}
2025-06-04 15:37:05,310 - DEBUG - 生成文档块 0: metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx'}
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2025-06-04 15:37:05,311 - DEBUG - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx 加载并分割为 4 个文档块，document_id: 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119
2025-06-04 15:37:05,311 - DEBUG - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx 加载并分割为 4 个文档块，document_id: 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119
2025-06-04 15:37:05,311 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx，生成 4 个文档块
2025-06-04 15:37:05,311 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx，生成 4 个文档块
2025-06-04 15:37:05,311 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx，生成 4 个文档块
2025-06-04 15:37:05,311 - DEBUG - 第一个文档块: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现
2025-06-04 15:37:05,311 - DEBUG - 第一个文档块: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现
2025-06-04 15:37:05,311 - DEBUG - 第一个文档块: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现
2025-06-04 15:37:06,051 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
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2025-06-04 15:37:12,137 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-06-04 15:37:12,137 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
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2025-06-04 15:37:12,138 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
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2025-06-04 15:37:12,142 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-06-04 15:37:12,142 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-06-04 15:37:12,142 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-06-04 15:37:12,225 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-06-04 15:37:12,225 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-06-04 15:37:12,225 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-06-04 15:37:12,232 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
2025-06-04 15:37:12,232 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
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2025-06-04 15:37:12,232 - DEBUG - 正在为 userid testuser2 插入 4 个文档到 ragdb_textdb
2025-06-04 15:37:12,232 - DEBUG - 正在为 userid testuser2 插入 4 个文档到 ragdb_textdb
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2025-06-04 15:37:12,391 - DEBUG - 成功插入 4 个文档
2025-06-04 15:37:12,391 - DEBUG - 成功插入 4 个文档
2025-06-04 15:37:12,391 - DEBUG - 成功插入 4 个文档
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2025-06-04 15:37:12,397 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
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2025-06-04 15:37:12,397 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 15:37:15,433 - INFO - 开始抽取文档 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119 的三元组，userid: testuser2
2025-06-04 15:37:15,433 - INFO - 开始抽取文档 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119 的三元组，userid: testuser2
2025-06-04 15:37:15,433 - INFO - 开始抽取文档 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119 的三元组，userid: testuser2
2025-06-04 15:37:15,434 - DEBUG - 分割为 44 个文本块
2025-06-04 15:37:15,434 - DEBUG - 分割为 44 个文本块
2025-06-04 15:37:15,434 - DEBUG - 分割为 44 个文本块
2025-06-04 15:37:15,435 - DEBUG - 处理块 1/44: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教...
2025-06-04 15:37:15,435 - DEBUG - 处理块 1/44: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教...
2025-06-04 15:37:15,435 - DEBUG - 处理块 1/44: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教...
2025-06-04 15:37:16,051 - DEBUG - 块 1 生成文本: <triplet> <concept> Google搜索 <media> part of <triplet> Google <org> 聊天机器人 <misc> industry</s>
2025-06-04 15:37:16,051 - DEBUG - 块 1 生成文本: <triplet> <concept> Google搜索 <media> part of <triplet> Google <org> 聊天机器人 <misc> industry</s>
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2025-06-04 15:37:16,052 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Google搜索 <media> part of <triplet> Google <org> 聊天机器人 <misc> industry</s>
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2025-06-04 15:37:16,052 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Google搜索', '<media>', 'part of', '<triplet>', 'Google', '<org>', '聊天机器人', '<misc>', 'industry']
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2025-06-04 15:37:16,052 - DEBUG - 处理块 2/44:  本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及...
2025-06-04 15:37:16,052 - DEBUG - 处理块 2/44:  本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及...
2025-06-04 15:37:16,052 - DEBUG - 处理块 2/44:  本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及...
2025-06-04 15:37:16,281 - DEBUG - 块 2 生成文本: <triplet> 谷歌 <org> 搜索引擎 <concept> industry</s>
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2025-06-04 15:37:16,281 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '谷歌', '<org>', '搜索引擎', '<concept>', 'industry']
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2025-06-04 15:37:16,281 - DEBUG - 添加三元组: 谷歌(org) - industry - 搜索引擎(concept)
2025-06-04 15:37:16,281 - DEBUG - 添加三元组: 谷歌(org) - industry - 搜索引擎(concept)
2025-06-04 15:37:16,281 - DEBUG - 添加三元组: 谷歌(org) - industry - 搜索引擎(concept)
2025-06-04 15:37:16,281 - DEBUG - 块 2 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:16,281 - DEBUG - 块 2 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:16,281 - DEBUG - 块 2 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:16,281 - DEBUG - 处理块 3/44: 目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析...
2025-06-04 15:37:16,281 - DEBUG - 处理块 3/44: 目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析...
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2025-06-04 15:37:16,629 - DEBUG - 块 3 生成文本: <triplet> <concept> Web语义知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:16,629 - DEBUG - 块 3 生成文本: <triplet> <concept> Web语义知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:16,629 - DEBUG - 块 3 生成文本: <triplet> <concept> Web语义知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:16,629 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Web语义知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:16,629 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Web语义知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:16,629 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Web语义知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:16,629 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Web语义知识库', '<media>', 'part of']
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2025-06-04 15:37:16,629 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Web语义知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-04 15:37:16,629 - DEBUG - 处理块 4/44: 知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互联能力，可为万维网上的知识互联奠定扎实的基础，使Web 3.0...
2025-06-04 15:37:16,629 - DEBUG - 处理块 4/44: 知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互联能力，可为万维网上的知识互联奠定扎实的基础，使Web 3.0...
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2025-06-04 15:37:17,274 - DEBUG - 块 4 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 万维网 <media> Web 3.0 <eve> 愿景 <org> 世界 <misc> part of <triplet> Web <unk> 网的 <time> is a list of</s>
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2025-06-04 15:37:17,274 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 万维网 <media> Web 3.0 <eve> 愿景 <org> 世界 <misc> part of <triplet> Web <unk> 网的 <time> is a list of</s>
2025-06-04 15:37:17,274 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 万维网 <media> Web 3.0 <eve> 愿景 <org> 世界 <misc> part of <triplet> Web <unk> 网的 <time> is a list of</s>
2025-06-04 15:37:17,274 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 万维网 <media> Web 3.0 <eve> 愿景 <org> 世界 <misc> part of <triplet> Web <unk> 网的 <time> is a list of</s>
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2025-06-04 15:37:17,274 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - Web 3.0 - 万维网(media)
2025-06-04 15:37:17,274 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - Web 3.0 - 万维网(media)
2025-06-04 15:37:17,274 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - Web 3.0 - 万维网(media)
2025-06-04 15:37:17,274 - DEBUG - 添加三元组: Web(unk) - is a list of - 网的(time)
2025-06-04 15:37:17,274 - DEBUG - 添加三元组: Web(unk) - is a list of - 网的(time)
2025-06-04 15:37:17,274 - DEBUG - 添加三元组: Web(unk) - is a list of - 网的(time)
2025-06-04 15:37:17,274 - DEBUG - 块 4 提取到 2 个三元组
2025-06-04 15:37:17,274 - DEBUG - 块 4 提取到 2 个三元组
2025-06-04 15:37:17,274 - DEBUG - 块 4 提取到 2 个三元组
2025-06-04 15:37:17,274 - DEBUG - 处理块 5/44: 知识图谱通过对错综复杂的文档的数据进行有效的加工、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”...
2025-06-04 15:37:17,274 - DEBUG - 处理块 5/44: 知识图谱通过对错综复杂的文档的数据进行有效的加工、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”...
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2025-06-04 15:37:17,761 - DEBUG - 块 5 生成文本: <triplet> 自顶向下 <concept> 结构化数据源 <media> 百科类网站 <org> 知识库 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:17,761 - DEBUG - 块 5 生成文本: <triplet> 自顶向下 <concept> 结构化数据源 <media> 百科类网站 <org> 知识库 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:17,761 - DEBUG - 块 5 生成文本: <triplet> 自顶向下 <concept> 结构化数据源 <media> 百科类网站 <org> 知识库 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:17,761 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 自顶向下 <concept> 结构化数据源 <media> 百科类网站 <org> 知识库 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:17,761 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 自顶向下 <concept> 结构化数据源 <media> 百科类网站 <org> 知识库 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:17,761 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 自顶向下 <concept> 结构化数据源 <media> 百科类网站 <org> 知识库 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:17,761 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '自顶向下', '<concept>', '结构化数据源', '<media>', '百科类网站', '<org>', '知识库', '<misc>', 'part of']
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2025-06-04 15:37:17,761 - DEBUG - 添加三元组: 自顶向下(concept) - 百科类网站 - 结构化数据源(media)
2025-06-04 15:37:17,761 - DEBUG - 添加三元组: 自顶向下(concept) - 百科类网站 - 结构化数据源(media)
2025-06-04 15:37:17,761 - DEBUG - 添加三元组: 自顶向下(concept) - 百科类网站 - 结构化数据源(media)
2025-06-04 15:37:17,761 - DEBUG - 块 5 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:17,761 - DEBUG - 块 5 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:17,761 - DEBUG - 块 5 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:17,761 - DEBUG - 处理块 6/44: 所谓自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的新模...
2025-06-04 15:37:17,761 - DEBUG - 处理块 6/44: 所谓自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的新模...
2025-06-04 15:37:17,761 - DEBUG - 处理块 6/44: 所谓自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的新模...
2025-06-04 15:37:18,355 - DEBUG - 块 6 生成文本: <triplet> 结构化数据 <concept> 关系数据库 <media> <org> 知识库 <misc> 数据类型和存储方式 <unk> <loc> 的数据类型</s>
2025-06-04 15:37:18,355 - DEBUG - 块 6 生成文本: <triplet> 结构化数据 <concept> 关系数据库 <media> <org> 知识库 <misc> 数据类型和存储方式 <unk> <loc> 的数据类型</s>
2025-06-04 15:37:18,355 - DEBUG - 块 6 生成文本: <triplet> 结构化数据 <concept> 关系数据库 <media> <org> 知识库 <misc> 数据类型和存储方式 <unk> <loc> 的数据类型</s>
2025-06-04 15:37:18,355 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 结构化数据 <concept> 关系数据库 <media> <org> 知识库 <misc> 数据类型和存储方式 <unk> <loc> 的数据类型</s>
2025-06-04 15:37:18,355 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 结构化数据 <concept> 关系数据库 <media> <org> 知识库 <misc> 数据类型和存储方式 <unk> <loc> 的数据类型</s>
2025-06-04 15:37:18,355 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 结构化数据 <concept> 关系数据库 <media> <org> 知识库 <misc> 数据类型和存储方式 <unk> <loc> 的数据类型</s>
2025-06-04 15:37:18,355 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '结构化数据', '<concept>', '关系数据库', '<media>', '<org>', '知识库', '<misc>', '数据类型和存储方式', '<unk>', '<loc>', '的数据类型']
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2025-06-04 15:37:18,355 - DEBUG - 添加三元组: 结构化数据(concept) - <org> - 关系数据库(media)
2025-06-04 15:37:18,355 - DEBUG - 添加三元组: 结构化数据(concept) - <org> - 关系数据库(media)
2025-06-04 15:37:18,355 - DEBUG - 添加三元组: 结构化数据(concept) - <org> - 关系数据库(media)
2025-06-04 15:37:18,355 - DEBUG - 块 6 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:18,355 - DEBUG - 块 6 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:18,355 - DEBUG - 块 6 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:18,355 - DEBUG - 处理块 7/44: 半结构化数据（Semi-Structed Data）：如XML、JSON、百科
非结构化数据（UnS...
2025-06-04 15:37:18,355 - DEBUG - 处理块 7/44: 半结构化数据（Semi-Structed Data）：如XML、JSON、百科
非结构化数据（UnS...
2025-06-04 15:37:18,355 - DEBUG - 处理块 7/44: 半结构化数据（Semi-Structed Data）：如XML、JSON、百科
非结构化数据（UnS...
2025-06-04 15:37:18,516 - DEBUG - 块 7 生成文本: <triplet> 非结构化数据 <concept> XML <org> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:18,516 - DEBUG - 块 7 生成文本: <triplet> 非结构化数据 <concept> XML <org> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:18,516 - DEBUG - 块 7 生成文本: <triplet> 非结构化数据 <concept> XML <org> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:18,517 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 非结构化数据 <concept> XML <org> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:18,517 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 非结构化数据 <concept> XML <org> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:18,517 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 非结构化数据 <concept> XML <org> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:18,517 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '非结构化数据', '<concept>', 'XML', '<org>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:18,517 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '非结构化数据', '<concept>', 'XML', '<org>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:18,517 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '非结构化数据', '<concept>', 'XML', '<org>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:18,517 - DEBUG - 添加三元组: 非结构化数据(concept) - subclass of - XML(org)
2025-06-04 15:37:18,517 - DEBUG - 添加三元组: 非结构化数据(concept) - subclass of - XML(org)
2025-06-04 15:37:18,517 - DEBUG - 添加三元组: 非结构化数据(concept) - subclass of - XML(org)
2025-06-04 15:37:18,517 - DEBUG - 块 7 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:18,517 - DEBUG - 块 7 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:18,517 - DEBUG - 块 7 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:18,517 - DEBUG - 处理块 8/44: 一般有两种选择，一个是通过RDF（资源描述框架）这样的规范存储格式来进行存储，还有一种方法，就是使用...
2025-06-04 15:37:18,517 - DEBUG - 处理块 8/44: 一般有两种选择，一个是通过RDF（资源描述框架）这样的规范存储格式来进行存储，还有一种方法，就是使用...
2025-06-04 15:37:18,517 - DEBUG - 处理块 8/44: 一般有两种选择，一个是通过RDF（资源描述框架）这样的规范存储格式来进行存储，还有一种方法，就是使用...
2025-06-04 15:37:18,807 - DEBUG - 块 8 生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 知识图谱 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:18,807 - DEBUG - 块 8 生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 知识图谱 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:18,807 - DEBUG - 块 8 生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 知识图谱 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:18,807 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 知识图谱 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:18,807 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 知识图谱 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:18,807 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 知识图谱 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:18,807 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模式层', '<concept>', '知识图谱', '<media>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:18,807 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模式层', '<concept>', '知识图谱', '<media>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:18,807 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模式层', '<concept>', '知识图谱', '<media>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:18,807 - DEBUG - 添加三元组: 模式层(concept) - subclass of - 知识图谱(media)
2025-06-04 15:37:18,807 - DEBUG - 添加三元组: 模式层(concept) - subclass of - 知识图谱(media)
2025-06-04 15:37:18,807 - DEBUG - 添加三元组: 模式层(concept) - subclass of - 知识图谱(media)
2025-06-04 15:37:18,807 - DEBUG - 块 8 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:18,807 - DEBUG - 块 8 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:18,807 - DEBUG - 块 8 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:18,808 - DEBUG - 处理块 9/44: 模式层构建在数据层之上，是知识图谱的核心，通常采用本体库来管理知识图谱的模式层。本体是结构化知识库的...
2025-06-04 15:37:18,808 - DEBUG - 处理块 9/44: 模式层构建在数据层之上，是知识图谱的核心，通常采用本体库来管理知识图谱的模式层。本体是结构化知识库的...
2025-06-04 15:37:18,808 - DEBUG - 处理块 9/44: 模式层构建在数据层之上，是知识图谱的核心，通常采用本体库来管理知识图谱的模式层。本体是结构化知识库的...
2025-06-04 15:37:19,183 - DEBUG - 块 9 生成文本: <triplet> 结构化知识库 <concept> 知识图谱 <misc> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:19,183 - DEBUG - 块 9 生成文本: <triplet> 结构化知识库 <concept> 知识图谱 <misc> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:19,183 - DEBUG - 块 9 生成文本: <triplet> 结构化知识库 <concept> 知识图谱 <misc> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:19,184 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 结构化知识库 <concept> 知识图谱 <misc> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:19,184 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 结构化知识库 <concept> 知识图谱 <misc> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:19,184 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 结构化知识库 <concept> 知识图谱 <misc> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:19,184 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '结构化知识库', '<concept>', '知识图谱', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:19,184 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '结构化知识库', '<concept>', '知识图谱', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:19,184 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '结构化知识库', '<concept>', '知识图谱', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:19,184 - DEBUG - 添加三元组: 结构化知识库(concept) - subclass of - 知识图谱(misc)
2025-06-04 15:37:19,184 - DEBUG - 添加三元组: 结构化知识库(concept) - subclass of - 知识图谱(misc)
2025-06-04 15:37:19,184 - DEBUG - 添加三元组: 结构化知识库(concept) - subclass of - 知识图谱(misc)
2025-06-04 15:37:19,184 - DEBUG - 块 9 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:19,184 - DEBUG - 块 9 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:19,184 - DEBUG - 块 9 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:19,184 - DEBUG - 处理块 10/44: 如果用(实体1，关系，实体2)、(实体、属性，属性值)这样的三元组来表达事实，可选择图数据库作为存储...
2025-06-04 15:37:19,184 - DEBUG - 处理块 10/44: 如果用(实体1，关系，实体2)、(实体、属性，属性值)这样的三元组来表达事实，可选择图数据库作为存储...
2025-06-04 15:37:19,184 - DEBUG - 处理块 10/44: 如果用(实体1，关系，实体2)、(实体、属性，属性值)这样的三元组来表达事实，可选择图数据库作为存储...
2025-06-04 15:37:19,615 - DEBUG - 块 10 生成文本: <triplet> 比尔盖茨 <per> 微软 <org> employer <triplet> 5 信息抽取 <media> 数据层 <concept> facet of</s>
2025-06-04 15:37:19,615 - DEBUG - 块 10 生成文本: <triplet> 比尔盖茨 <per> 微软 <org> employer <triplet> 5 信息抽取 <media> 数据层 <concept> facet of</s>
2025-06-04 15:37:19,615 - DEBUG - 块 10 生成文本: <triplet> 比尔盖茨 <per> 微软 <org> employer <triplet> 5 信息抽取 <media> 数据层 <concept> facet of</s>
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 比尔盖茨 <per> 微软 <org> employer <triplet> 5 信息抽取 <media> 数据层 <concept> facet of</s>
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 比尔盖茨 <per> 微软 <org> employer <triplet> 5 信息抽取 <media> 数据层 <concept> facet of</s>
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 比尔盖茨 <per> 微软 <org> employer <triplet> 5 信息抽取 <media> 数据层 <concept> facet of</s>
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '比尔盖茨', '<per>', '微软', '<org>', 'employer', '<triplet>', '5 信息抽取', '<media>', '数据层', '<concept>', 'facet of']
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '比尔盖茨', '<per>', '微软', '<org>', 'employer', '<triplet>', '5 信息抽取', '<media>', '数据层', '<concept>', 'facet of']
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '比尔盖茨', '<per>', '微软', '<org>', 'employer', '<triplet>', '5 信息抽取', '<media>', '数据层', '<concept>', 'facet of']
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 添加三元组: 比尔盖茨(per) - employer - 微软(org)
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 添加三元组: 比尔盖茨(per) - employer - 微软(org)
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 添加三元组: 比尔盖茨(per) - employer - 微软(org)
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 添加三元组: 5 信息抽取(media) - facet of - 数据层(concept)
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 添加三元组: 5 信息抽取(media) - facet of - 数据层(concept)
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 添加三元组: 5 信息抽取(media) - facet of - 数据层(concept)
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 块 10 提取到 2 个三元组
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 块 10 提取到 2 个三元组
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 块 10 提取到 2 个三元组
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 处理块 11/44: 信息抽取（infromation extraction）是知识图谱构建的第1步，其中的关键问题是：如...
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 处理块 11/44: 信息抽取（infromation extraction）是知识图谱构建的第1步，其中的关键问题是：如...
2025-06-04 15:37:19,616 - DEBUG - 处理块 11/44: 信息抽取（infromation extraction）是知识图谱构建的第1步，其中的关键问题是：如...
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 块 11 生成文本: <triplet> 信息抽取 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 块 11 生成文本: <triplet> 信息抽取 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 块 11 生成文本: <triplet> 信息抽取 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信息抽取 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信息抽取 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信息抽取 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '信息抽取', '<concept>', '知识图谱', '<media>', 'part of']
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '信息抽取', '<concept>', '知识图谱', '<media>', 'part of']
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '信息抽取', '<concept>', '知识图谱', '<media>', 'part of']
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 添加三元组: 信息抽取(concept) - part of - 知识图谱(media)
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 添加三元组: 信息抽取(concept) - part of - 知识图谱(media)
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 添加三元组: 信息抽取(concept) - part of - 知识图谱(media)
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 块 11 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 块 11 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 块 11 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 处理块 12/44: 5.1 实体抽取(Entity Extraction)
实体抽取又称为命名实体识别（named en...
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 处理块 12/44: 5.1 实体抽取(Entity Extraction)
实体抽取又称为命名实体识别（named en...
2025-06-04 15:37:19,928 - DEBUG - 处理块 12/44: 5.1 实体抽取(Entity Extraction)
实体抽取又称为命名实体识别（named en...
2025-06-04 15:37:20,100 - DEBUG - 块 12 生成文本: <triplet> 实体识别 <concept> 信息抽取 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:20,100 - DEBUG - 块 12 生成文本: <triplet> 实体识别 <concept> 信息抽取 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:20,100 - DEBUG - 块 12 生成文本: <triplet> 实体识别 <concept> 信息抽取 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:20,101 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体识别 <concept> 信息抽取 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:20,101 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体识别 <concept> 信息抽取 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:20,101 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体识别 <concept> 信息抽取 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:20,101 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体识别', '<concept>', '信息抽取', '<media>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:20,101 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体识别', '<concept>', '信息抽取', '<media>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:20,101 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体识别', '<concept>', '信息抽取', '<media>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:20,101 - DEBUG - 添加三元组: 实体识别(concept) - subclass of - 信息抽取(media)
2025-06-04 15:37:20,101 - DEBUG - 添加三元组: 实体识别(concept) - subclass of - 信息抽取(media)
2025-06-04 15:37:20,101 - DEBUG - 添加三元组: 实体识别(concept) - subclass of - 信息抽取(media)
2025-06-04 15:37:20,101 - DEBUG - 块 12 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:20,101 - DEBUG - 块 12 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:20,101 - DEBUG - 块 12 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:20,101 - DEBUG - 处理块 13/44: 2012年Ling等人归纳出112种实体类别，并基于条件随机场CRF进行实体边界识别，最后采用自适应...
2025-06-04 15:37:20,101 - DEBUG - 处理块 13/44: 2012年Ling等人归纳出112种实体类别，并基于条件随机场CRF进行实体边界识别，最后采用自适应...
2025-06-04 15:37:20,101 - DEBUG - 处理块 13/44: 2012年Ling等人归纳出112种实体类别，并基于条件随机场CRF进行实体边界识别，最后采用自适应...
2025-06-04 15:37:20,457 - DEBUG - 块 13 生成文本: <triplet> 实体分类体系 <concept> 112种实体类别 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:20,457 - DEBUG - 块 13 生成文本: <triplet> 实体分类体系 <concept> 112种实体类别 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:20,457 - DEBUG - 块 13 生成文本: <triplet> 实体分类体系 <concept> 112种实体类别 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:20,457 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体分类体系 <concept> 112种实体类别 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:20,457 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体分类体系 <concept> 112种实体类别 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:20,457 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体分类体系 <concept> 112种实体类别 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:20,458 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体分类体系', '<concept>', '112种实体类别', '<misc>', 'part of']
2025-06-04 15:37:20,458 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体分类体系', '<concept>', '112种实体类别', '<misc>', 'part of']
2025-06-04 15:37:20,458 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体分类体系', '<concept>', '112种实体类别', '<misc>', 'part of']
2025-06-04 15:37:20,458 - DEBUG - 添加三元组: 实体分类体系(concept) - part of - 112种实体类别(misc)
2025-06-04 15:37:20,458 - DEBUG - 添加三元组: 实体分类体系(concept) - part of - 112种实体类别(misc)
2025-06-04 15:37:20,458 - DEBUG - 添加三元组: 实体分类体系(concept) - part of - 112种实体类别(misc)
2025-06-04 15:37:20,458 - DEBUG - 块 13 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:20,458 - DEBUG - 块 13 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:20,458 - DEBUG - 块 13 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:20,458 - DEBUG - 处理块 14/44: 在面向开放域的实体识别和分类研究中，不需要（也不可能）为每个领域或者每个实体类别建立单独的语料库作为...
2025-06-04 15:37:20,458 - DEBUG - 处理块 14/44: 在面向开放域的实体识别和分类研究中，不需要（也不可能）为每个领域或者每个实体类别建立单独的语料库作为...
2025-06-04 15:37:20,458 - DEBUG - 处理块 14/44: 在面向开放域的实体识别和分类研究中，不需要（也不可能）为每个领域或者每个实体类别建立单独的语料库作为...
2025-06-04 15:37:20,751 - DEBUG - 块 14 生成文本: <triplet> 分类研究 <concept> 面向开放域的实体识别 <media> 实体类别 <misc> studies</s>
2025-06-04 15:37:20,751 - DEBUG - 块 14 生成文本: <triplet> 分类研究 <concept> 面向开放域的实体识别 <media> 实体类别 <misc> studies</s>
2025-06-04 15:37:20,751 - DEBUG - 块 14 生成文本: <triplet> 分类研究 <concept> 面向开放域的实体识别 <media> 实体类别 <misc> studies</s>
2025-06-04 15:37:20,752 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 分类研究 <concept> 面向开放域的实体识别 <media> 实体类别 <misc> studies</s>
2025-06-04 15:37:20,752 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 分类研究 <concept> 面向开放域的实体识别 <media> 实体类别 <misc> studies</s>
2025-06-04 15:37:20,752 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 分类研究 <concept> 面向开放域的实体识别 <media> 实体类别 <misc> studies</s>
2025-06-04 15:37:20,752 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '分类研究', '<concept>', '面向开放域的实体识别', '<media>', '实体类别', '<misc>', 'studies']
2025-06-04 15:37:20,752 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '分类研究', '<concept>', '面向开放域的实体识别', '<media>', '实体类别', '<misc>', 'studies']
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2025-06-04 15:37:20,752 - DEBUG - 添加三元组: 分类研究(concept) - 实体类别 - 面向开放域的实体识别(media)
2025-06-04 15:37:20,752 - DEBUG - 添加三元组: 分类研究(concept) - 实体类别 - 面向开放域的实体识别(media)
2025-06-04 15:37:20,752 - DEBUG - 添加三元组: 分类研究(concept) - 实体类别 - 面向开放域的实体识别(media)
2025-06-04 15:37:20,752 - DEBUG - 块 14 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:20,752 - DEBUG - 块 14 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:20,752 - DEBUG - 块 14 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:20,752 - DEBUG - 处理块 15/44: 一种思路是根据已知的实体实例进行特征建模，利用该模型处理海量数据集得到新的命名实体列表，然后针对新实...
2025-06-04 15:37:20,752 - DEBUG - 处理块 15/44: 一种思路是根据已知的实体实例进行特征建模，利用该模型处理海量数据集得到新的命名实体列表，然后针对新实...
2025-06-04 15:37:20,752 - DEBUG - 处理块 15/44: 一种思路是根据已知的实体实例进行特征建模，利用该模型处理海量数据集得到新的命名实体列表，然后针对新实...
2025-06-04 15:37:21,227 - DEBUG - 块 15 生成文本: <triplet> 服务器日志 <concept> 搜索引擎 <org> 特征建模 <media> <misc> 算法 <unk> <eve> <per> 分类 <loc> <time> <dis> <cel> 语义特征</s>
2025-06-04 15:37:21,227 - DEBUG - 块 15 生成文本: <triplet> 服务器日志 <concept> 搜索引擎 <org> 特征建模 <media> <misc> 算法 <unk> <eve> <per> 分类 <loc> <time> <dis> <cel> 语义特征</s>
2025-06-04 15:37:21,227 - DEBUG - 块 15 生成文本: <triplet> 服务器日志 <concept> 搜索引擎 <org> 特征建模 <media> <misc> 算法 <unk> <eve> <per> 分类 <loc> <time> <dis> <cel> 语义特征</s>
2025-06-04 15:37:21,229 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 服务器日志 <concept> 搜索引擎 <org> 特征建模 <media> <misc> 算法 <unk> <eve> <per> 分类 <loc> <time> <dis> <cel> 语义特征</s>
2025-06-04 15:37:21,229 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 服务器日志 <concept> 搜索引擎 <org> 特征建模 <media> <misc> 算法 <unk> <eve> <per> 分类 <loc> <time> <dis> <cel> 语义特征</s>
2025-06-04 15:37:21,229 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 服务器日志 <concept> 搜索引擎 <org> 特征建模 <media> <misc> 算法 <unk> <eve> <per> 分类 <loc> <time> <dis> <cel> 语义特征</s>
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2025-06-04 15:37:21,229 - DEBUG - 添加三元组: 服务器日志(concept) - 特征建模 - 搜索引擎(org)
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2025-06-04 15:37:21,229 - DEBUG - 块 15 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:21,229 - DEBUG - 块 15 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:21,229 - DEBUG - 块 15 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:21,229 - DEBUG - 处理块 16/44: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
...
2025-06-04 15:37:21,229 - DEBUG - 处理块 16/44: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
...
2025-06-04 15:37:21,229 - DEBUG - 处理块 16/44: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
...
2025-06-04 15:37:21,400 - DEBUG - 块 16 生成文本: <triplet> 关系抽取 <concept> Relation Extraction <unk> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:21,400 - DEBUG - 块 16 生成文本: <triplet> 关系抽取 <concept> Relation Extraction <unk> subclass of</s>
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2025-06-04 15:37:21,400 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系抽取 <concept> Relation Extraction <unk> subclass of</s>
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2025-06-04 15:37:21,401 - DEBUG - 添加三元组: 关系抽取(concept) - subclass of - Relation Extraction(unk)
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2025-06-04 15:37:21,401 - DEBUG - 块 16 提取到 1 个三元组
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2025-06-04 15:37:21,401 - DEBUG - 块 16 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:21,401 - DEBUG - 处理块 17/44: 文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体...
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2025-06-04 15:37:21,637 - DEBUG - 块 17 生成文本: <triplet> 模式匹配 <concept> 语料 <media> 实体 <misc> subclass of</s>
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2025-06-04 15:37:21,637 - DEBUG - 添加三元组: 模式匹配(concept) - 实体 - 语料(media)
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2025-06-04 15:37:21,638 - DEBUG - 块 17 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:21,638 - DEBUG - 块 17 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:21,638 - DEBUG - 块 17 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:21,638 - DEBUG - 处理块 18/44: 2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核函数的有监督学习方法
4.研究重点转向半监督和无监督
5....
2025-06-04 15:37:21,638 - DEBUG - 处理块 18/44: 2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核函数的有监督学习方法
4.研究重点转向半监督和无监督
5....
2025-06-04 15:37:21,638 - DEBUG - 处理块 18/44: 2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核函数的有监督学习方法
4.研究重点转向半监督和无监督
5....
2025-06-04 15:37:22,222 - DEBUG - 块 18 生成文本: <triplet> 属性抽取 <concept> 统计机器学习 <media> <misc> 面向开放域的信息抽 <unk> <eve> 信息抽式 <org> 統計 <time> <dis> part of</s>
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2025-06-04 15:37:22,222 - DEBUG - 添加三元组: 属性抽取(concept) - <misc> - 统计机器学习(media)
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2025-06-04 15:37:22,222 - DEBUG - 块 18 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:22,222 - DEBUG - 块 18 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:22,222 - DEBUG - 块 18 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:22,223 - DEBUG - 处理块 19/44: 属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实体的属性信息。例如针对某个公众人物，可以从网络公开信息中得到...
2025-06-04 15:37:22,223 - DEBUG - 处理块 19/44: 属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实体的属性信息。例如针对某个公众人物，可以从网络公开信息中得到...
2025-06-04 15:37:22,223 - DEBUG - 处理块 19/44: 属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实体的属性信息。例如针对某个公众人物，可以从网络公开信息中得到...
2025-06-04 15:37:22,397 - DEBUG - 块 19 生成文本: <triplet> 属性 <concept> 实体 <misc> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:22,397 - DEBUG - 块 19 生成文本: <triplet> 属性 <concept> 实体 <misc> subclass of</s>
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2025-06-04 15:37:22,398 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 属性 <concept> 实体 <misc> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:22,398 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 属性 <concept> 实体 <misc> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:22,398 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 属性 <concept> 实体 <misc> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:22,398 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '属性', '<concept>', '实体', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:22,398 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '属性', '<concept>', '实体', '<misc>', 'subclass of']
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2025-06-04 15:37:22,398 - DEBUG - 添加三元组: 属性(concept) - subclass of - 实体(misc)
2025-06-04 15:37:22,398 - DEBUG - 添加三元组: 属性(concept) - subclass of - 实体(misc)
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2025-06-04 15:37:22,398 - DEBUG - 块 19 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:22,398 - DEBUG - 块 19 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:22,398 - DEBUG - 块 19 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:22,398 - DEBUG - 处理块 20/44: 基于规则和启发式算法，抽取结构化数据
基于百科类网站的半结构化数据，通过自动抽取生成训练语料，用于训...
2025-06-04 15:37:22,398 - DEBUG - 处理块 20/44: 基于规则和启发式算法，抽取结构化数据
基于百科类网站的半结构化数据，通过自动抽取生成训练语料，用于训...
2025-06-04 15:37:22,398 - DEBUG - 处理块 20/44: 基于规则和启发式算法，抽取结构化数据
基于百科类网站的半结构化数据，通过自动抽取生成训练语料，用于训...
2025-06-04 15:37:22,591 - DEBUG - 块 20 生成文本: <triplet> 数据挖掘 <concept> 结构化数据 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:22,591 - DEBUG - 块 20 生成文本: <triplet> 数据挖掘 <concept> 结构化数据 <media> subclass of</s>
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2025-06-04 15:37:22,592 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 数据挖掘 <concept> 结构化数据 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:22,592 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 数据挖掘 <concept> 结构化数据 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:22,592 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 数据挖掘 <concept> 结构化数据 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:22,592 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '数据挖掘', '<concept>', '结构化数据', '<media>', 'subclass of']
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2025-06-04 15:37:22,592 - DEBUG - 添加三元组: 数据挖掘(concept) - subclass of - 结构化数据(media)
2025-06-04 15:37:22,592 - DEBUG - 添加三元组: 数据挖掘(concept) - subclass of - 结构化数据(media)
2025-06-04 15:37:22,592 - DEBUG - 添加三元组: 数据挖掘(concept) - subclass of - 结构化数据(media)
2025-06-04 15:37:22,592 - DEBUG - 块 20 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:22,592 - DEBUG - 块 20 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:22,592 - DEBUG - 块 20 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:22,592 - DEBUG - 处理块 21/44: 通过信息抽取，我们就从原始的非结构化和半结构化数据中获取到了实体、关系以及实体的属性信息。
如果我们...
2025-06-04 15:37:22,592 - DEBUG - 处理块 21/44: 通过信息抽取，我们就从原始的非结构化和半结构化数据中获取到了实体、关系以及实体的属性信息。
如果我们...
2025-06-04 15:37:22,592 - DEBUG - 处理块 21/44: 通过信息抽取，我们就从原始的非结构化和半结构化数据中获取到了实体、关系以及实体的属性信息。
如果我们...
2025-06-04 15:37:23,303 - DEBUG - 块 21 生成文本: <triplet> 拼图碎片 <concept> 信息抽取 <media> 非结构化 <misc> 数据 <unk> <org> 的数据 <eve> <per> <loc></s>
2025-06-04 15:37:23,303 - DEBUG - 块 21 生成文本: <triplet> 拼图碎片 <concept> 信息抽取 <media> 非结构化 <misc> 数据 <unk> <org> 的数据 <eve> <per> <loc></s>
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2025-06-04 15:37:23,303 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 拼图碎片 <concept> 信息抽取 <media> 非结构化 <misc> 数据 <unk> <org> 的数据 <eve> <per> <loc></s>
2025-06-04 15:37:23,303 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 拼图碎片 <concept> 信息抽取 <media> 非结构化 <misc> 数据 <unk> <org> 的数据 <eve> <per> <loc></s>
2025-06-04 15:37:23,303 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 拼图碎片 <concept> 信息抽取 <media> 非结构化 <misc> 数据 <unk> <org> 的数据 <eve> <per> <loc></s>
2025-06-04 15:37:23,303 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '拼图碎片', '<concept>', '信息抽取', '<media>', '非结构化', '<misc>', '数据', '<unk>', '<org>', '的数据', '<eve>', '<per>', '<loc>']
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2025-06-04 15:37:23,303 - DEBUG - 添加三元组: 拼图碎片(concept) - 非结构化 - 信息抽取(media)
2025-06-04 15:37:23,303 - DEBUG - 添加三元组: 拼图碎片(concept) - 非结构化 - 信息抽取(media)
2025-06-04 15:37:23,303 - DEBUG - 添加三元组: 拼图碎片(concept) - 非结构化 - 信息抽取(media)
2025-06-04 15:37:23,303 - DEBUG - 块 21 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:23,303 - DEBUG - 块 21 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:23,303 - DEBUG - 块 21 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:23,303 - DEBUG - 处理块 22/44: 拼图（知识）中还存在大量冗杂和错误的拼图碎片（信息）
那么如何解决这一问题，就是在知识融合这一步里我...
2025-06-04 15:37:23,303 - DEBUG - 处理块 22/44: 拼图（知识）中还存在大量冗杂和错误的拼图碎片（信息）
那么如何解决这一问题，就是在知识融合这一步里我...
2025-06-04 15:37:23,303 - DEBUG - 处理块 22/44: 拼图（知识）中还存在大量冗杂和错误的拼图碎片（信息）
那么如何解决这一问题，就是在知识融合这一步里我...
2025-06-04 15:37:23,650 - DEBUG - 块 22 生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <unk> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:23,650 - DEBUG - 块 22 生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <unk> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:23,650 - DEBUG - 块 22 生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <unk> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:23,650 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <unk> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:23,650 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <unk> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:23,650 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <unk> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:23,650 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体链接', '<concept>', '<unk>', '知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-04 15:37:23,650 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体链接', '<concept>', '<unk>', '知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-04 15:37:23,650 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体链接', '<concept>', '<unk>', '知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-04 15:37:23,650 - DEBUG - 处理块 23/44: 
其基本思想是首先根据给定的实体指称项，从知识库中选出一组候选实体对象，然后通过相似度计算将指称项链...
2025-06-04 15:37:23,650 - DEBUG - 处理块 23/44: 
其基本思想是首先根据给定的实体指称项，从知识库中选出一组候选实体对象，然后通过相似度计算将指称项链...
2025-06-04 15:37:23,650 - DEBUG - 处理块 23/44: 
其基本思想是首先根据给定的实体指称项，从知识库中选出一组候选实体对象，然后通过相似度计算将指称项链...
2025-06-04 15:37:24,146 - DEBUG - 块 23 生成文本: <triplet> 实体指称项 <concept> <unk> 知识库 <media> part of the series <loc> <org> <misc> 库中 <eve> <dis> <cel> <per> <time> <triplet></s>
2025-06-04 15:37:24,146 - DEBUG - 块 23 生成文本: <triplet> 实体指称项 <concept> <unk> 知识库 <media> part of the series <loc> <org> <misc> 库中 <eve> <dis> <cel> <per> <time> <triplet></s>
2025-06-04 15:37:24,146 - DEBUG - 块 23 生成文本: <triplet> 实体指称项 <concept> <unk> 知识库 <media> part of the series <loc> <org> <misc> 库中 <eve> <dis> <cel> <per> <time> <triplet></s>
2025-06-04 15:37:24,146 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体指称项 <concept> <unk> 知识库 <media> part of the series <loc> <org> <misc> 库中 <eve> <dis> <cel> <per> <time> <triplet></s>
2025-06-04 15:37:24,146 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体指称项 <concept> <unk> 知识库 <media> part of the series <loc> <org> <misc> 库中 <eve> <dis> <cel> <per> <time> <triplet></s>
2025-06-04 15:37:24,146 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体指称项 <concept> <unk> 知识库 <media> part of the series <loc> <org> <misc> 库中 <eve> <dis> <cel> <per> <time> <triplet></s>
2025-06-04 15:37:24,146 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体指称项', '<concept>', '<unk>', '知识库', '<media>', 'part of the series', '<loc>', '<org>', '<misc>', '库中', '<eve>', '<dis>', '<cel>', '<per>', '<time>', '<triplet>']
2025-06-04 15:37:24,146 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体指称项', '<concept>', '<unk>', '知识库', '<media>', 'part of the series', '<loc>', '<org>', '<misc>', '库中', '<eve>', '<dis>', '<cel>', '<per>', '<time>', '<triplet>']
2025-06-04 15:37:24,146 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体指称项', '<concept>', '<unk>', '知识库', '<media>', 'part of the series', '<loc>', '<org>', '<misc>', '库中', '<eve>', '<dis>', '<cel>', '<per>', '<time>', '<triplet>']
2025-06-04 15:37:24,146 - DEBUG - 处理块 24/44: 即集成实体链接（collective entity linking）
实体链接的流程：
1.从文本中...
2025-06-04 15:37:24,146 - DEBUG - 处理块 24/44: 即集成实体链接（collective entity linking）
实体链接的流程：
1.从文本中...
2025-06-04 15:37:24,146 - DEBUG - 处理块 24/44: 即集成实体链接（collective entity linking）
实体链接的流程：
1.从文本中...
2025-06-04 15:37:24,330 - DEBUG - 块 24 生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <org> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:24,330 - DEBUG - 块 24 生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <org> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:24,330 - DEBUG - 块 24 生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <org> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:24,331 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <org> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:24,331 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <org> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:24,331 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <org> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:24,331 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体链接', '<concept>', '<org>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:24,331 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体链接', '<concept>', '<org>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:24,331 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体链接', '<concept>', '<org>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:24,331 - DEBUG - 处理块 25/44: 在确认知识库中对应的正确实体对象之后，将该实体指称项链接到知识库中对应实体。
实体消歧：专门用于解决...
2025-06-04 15:37:24,331 - DEBUG - 处理块 25/44: 在确认知识库中对应的正确实体对象之后，将该实体指称项链接到知识库中对应实体。
实体消歧：专门用于解决...
2025-06-04 15:37:24,331 - DEBUG - 处理块 25/44: 在确认知识库中对应的正确实体对象之后，将该实体指称项链接到知识库中对应实体。
实体消歧：专门用于解决...
2025-06-04 15:37:24,696 - DEBUG - 块 25 生成文本: <triplet> 歧义 <concept> 实体消歧 <media> used by <triplet></s>
2025-06-04 15:37:24,696 - DEBUG - 块 25 生成文本: <triplet> 歧义 <concept> 实体消歧 <media> used by <triplet></s>
2025-06-04 15:37:24,696 - DEBUG - 块 25 生成文本: <triplet> 歧义 <concept> 实体消歧 <media> used by <triplet></s>
2025-06-04 15:37:24,697 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 歧义 <concept> 实体消歧 <media> used by <triplet></s>
2025-06-04 15:37:24,697 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 歧义 <concept> 实体消歧 <media> used by <triplet></s>
2025-06-04 15:37:24,697 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 歧义 <concept> 实体消歧 <media> used by <triplet></s>
2025-06-04 15:37:24,697 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '歧义', '<concept>', '实体消歧', '<media>', 'used by', '<triplet>']
2025-06-04 15:37:24,697 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '歧义', '<concept>', '实体消歧', '<media>', 'used by', '<triplet>']
2025-06-04 15:37:24,697 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '歧义', '<concept>', '实体消歧', '<media>', 'used by', '<triplet>']
2025-06-04 15:37:24,697 - DEBUG - 添加三元组: 歧义(concept) - used by - 实体消歧(media)
2025-06-04 15:37:24,697 - DEBUG - 添加三元组: 歧义(concept) - used by - 实体消歧(media)
2025-06-04 15:37:24,697 - DEBUG - 添加三元组: 歧义(concept) - used by - 实体消歧(media)
2025-06-04 15:37:24,697 - DEBUG - 块 25 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:24,697 - DEBUG - 块 25 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:24,697 - DEBUG - 块 25 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:24,697 - DEBUG - 处理块 26/44: 共指消解：主要用于解决多个指称对应同一实体对象的问题。在一次会话中，多个指称可能指向的是同一实体对象...
2025-06-04 15:37:24,697 - DEBUG - 处理块 26/44: 共指消解：主要用于解决多个指称对应同一实体对象的问题。在一次会话中，多个指称可能指向的是同一实体对象...
2025-06-04 15:37:24,697 - DEBUG - 处理块 26/44: 共指消解：主要用于解决多个指称对应同一实体对象的问题。在一次会话中，多个指称可能指向的是同一实体对象...
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 块 26 生成文本: <triplet> 共指消解 <concept> 信息检索 <misc> 自然语言处理 <media> 语言 <org> 指称对应同一实体 <unk> 实体对象 <per> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 块 26 生成文本: <triplet> 共指消解 <concept> 信息检索 <misc> 自然语言处理 <media> 语言 <org> 指称对应同一实体 <unk> 实体对象 <per> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 块 26 生成文本: <triplet> 共指消解 <concept> 信息检索 <misc> 自然语言处理 <media> 语言 <org> 指称对应同一实体 <unk> 实体对象 <per> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 共指消解 <concept> 信息检索 <misc> 自然语言处理 <media> 语言 <org> 指称对应同一实体 <unk> 实体对象 <per> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 共指消解 <concept> 信息检索 <misc> 自然语言处理 <media> 语言 <org> 指称对应同一实体 <unk> 实体对象 <per> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 共指消解 <concept> 信息检索 <misc> 自然语言处理 <media> 语言 <org> 指称对应同一实体 <unk> 实体对象 <per> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '共指消解', '<concept>', '信息检索', '<misc>', '自然语言处理', '<media>', '语言', '<org>', '指称对应同一实体', '<unk>', '实体对象', '<per>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '共指消解', '<concept>', '信息检索', '<misc>', '自然语言处理', '<media>', '语言', '<org>', '指称对应同一实体', '<unk>', '实体对象', '<per>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '共指消解', '<concept>', '信息检索', '<misc>', '自然语言处理', '<media>', '语言', '<org>', '指称对应同一实体', '<unk>', '实体对象', '<per>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 添加三元组: 共指消解(concept) - 自然语言处理 - 信息检索(misc)
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 添加三元组: 共指消解(concept) - 自然语言处理 - 信息检索(misc)
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 添加三元组: 共指消解(concept) - 自然语言处理 - 信息检索(misc)
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 块 26 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 块 26 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 块 26 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 处理块 27/44: 共指消解还有一些其他的名字，比如对象对齐、实体匹配和实体同义。

6.2 知识合并
在构建知识图谱时...
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 处理块 27/44: 共指消解还有一些其他的名字，比如对象对齐、实体匹配和实体同义。

6.2 知识合并
在构建知识图谱时...
2025-06-04 15:37:25,247 - DEBUG - 处理块 27/44: 共指消解还有一些其他的名字，比如对象对齐、实体匹配和实体同义。

6.2 知识合并
在构建知识图谱时...
2025-06-04 15:37:25,612 - DEBUG - 块 27 生成文本: <triplet> 外部知识库 <concept> 知识图谱 <media> 结构化数据 <org> 库产品 <unk> 合并 <misc> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:25,612 - DEBUG - 块 27 生成文本: <triplet> 外部知识库 <concept> 知识图谱 <media> 结构化数据 <org> 库产品 <unk> 合并 <misc> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:25,612 - DEBUG - 块 27 生成文本: <triplet> 外部知识库 <concept> 知识图谱 <media> 结构化数据 <org> 库产品 <unk> 合并 <misc> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:25,612 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 外部知识库 <concept> 知识图谱 <media> 结构化数据 <org> 库产品 <unk> 合并 <misc> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:25,612 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 外部知识库 <concept> 知识图谱 <media> 结构化数据 <org> 库产品 <unk> 合并 <misc> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:25,612 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 外部知识库 <concept> 知识图谱 <media> 结构化数据 <org> 库产品 <unk> 合并 <misc> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:25,612 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '外部知识库', '<concept>', '知识图谱', '<media>', '结构化数据', '<org>', '库产品', '<unk>', '合并', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:25,612 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '外部知识库', '<concept>', '知识图谱', '<media>', '结构化数据', '<org>', '库产品', '<unk>', '合并', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:25,612 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '外部知识库', '<concept>', '知识图谱', '<media>', '结构化数据', '<org>', '库产品', '<unk>', '合并', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:25,613 - DEBUG - 添加三元组: 外部知识库(concept) - 结构化数据 - 知识图谱(media)
2025-06-04 15:37:25,613 - DEBUG - 添加三元组: 外部知识库(concept) - 结构化数据 - 知识图谱(media)
2025-06-04 15:37:25,613 - DEBUG - 添加三元组: 外部知识库(concept) - 结构化数据 - 知识图谱(media)
2025-06-04 15:37:25,613 - DEBUG - 块 27 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:25,613 - DEBUG - 块 27 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:25,613 - DEBUG - 块 27 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:25,613 - DEBUG - 处理块 28/44: 数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，...
2025-06-04 15:37:25,613 - DEBUG - 处理块 28/44: 数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，...
2025-06-04 15:37:25,613 - DEBUG - 处理块 28/44: 数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，...
2025-06-04 15:37:26,247 - DEBUG - 块 28 生成文本: <triplet> 数据层的融合 <concept> 关系数据库 <media> 模式层 <org> 本体库 <misc> 实体的指称 <unk> <loc> <per> 实例以及关系的冲突问题,造成不必要的冗余 <eve> 合并关系 <time> facet of</s>
2025-06-04 15:37:26,247 - DEBUG - 块 28 生成文本: <triplet> 数据层的融合 <concept> 关系数据库 <media> 模式层 <org> 本体库 <misc> 实体的指称 <unk> <loc> <per> 实例以及关系的冲突问题,造成不必要的冗余 <eve> 合并关系 <time> facet of</s>
2025-06-04 15:37:26,247 - DEBUG - 块 28 生成文本: <triplet> 数据层的融合 <concept> 关系数据库 <media> 模式层 <org> 本体库 <misc> 实体的指称 <unk> <loc> <per> 实例以及关系的冲突问题,造成不必要的冗余 <eve> 合并关系 <time> facet of</s>
2025-06-04 15:37:26,247 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 数据层的融合 <concept> 关系数据库 <media> 模式层 <org> 本体库 <misc> 实体的指称 <unk> <loc> <per> 实例以及关系的冲突问题,造成不必要的冗余 <eve> 合并关系 <time> facet of</s>
2025-06-04 15:37:26,247 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 数据层的融合 <concept> 关系数据库 <media> 模式层 <org> 本体库 <misc> 实体的指称 <unk> <loc> <per> 实例以及关系的冲突问题,造成不必要的冗余 <eve> 合并关系 <time> facet of</s>
2025-06-04 15:37:26,247 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 数据层的融合 <concept> 关系数据库 <media> 模式层 <org> 本体库 <misc> 实体的指称 <unk> <loc> <per> 实例以及关系的冲突问题,造成不必要的冗余 <eve> 合并关系 <time> facet of</s>
2025-06-04 15:37:26,247 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '数据层的融合', '<concept>', '关系数据库', '<media>', '模式层', '<org>', '本体库', '<misc>', '实体的指称', '<unk>', '<loc>', '<per>', '实例以及关系的冲突问题,造成不必要的冗余', '<eve>', '合并关系', '<time>', 'facet of']
2025-06-04 15:37:26,247 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '数据层的融合', '<concept>', '关系数据库', '<media>', '模式层', '<org>', '本体库', '<misc>', '实体的指称', '<unk>', '<loc>', '<per>', '实例以及关系的冲突问题,造成不必要的冗余', '<eve>', '合并关系', '<time>', 'facet of']
2025-06-04 15:37:26,247 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '数据层的融合', '<concept>', '关系数据库', '<media>', '模式层', '<org>', '本体库', '<misc>', '实体的指称', '<unk>', '<loc>', '<per>', '实例以及关系的冲突问题,造成不必要的冗余', '<eve>', '合并关系', '<time>', 'facet of']
2025-06-04 15:37:26,248 - DEBUG - 添加三元组: 数据层的融合(concept) - 模式层 - 关系数据库(media)
2025-06-04 15:37:26,248 - DEBUG - 添加三元组: 数据层的融合(concept) - 模式层 - 关系数据库(media)
2025-06-04 15:37:26,248 - DEBUG - 添加三元组: 数据层的融合(concept) - 模式层 - 关系数据库(media)
2025-06-04 15:37:26,248 - DEBUG - 块 28 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:26,248 - DEBUG - 块 28 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:26,248 - DEBUG - 块 28 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:26,248 - DEBUG - 处理块 29/44: 为了将这些结构化的历史数据融入到知识图谱中，可以采用资源描述框架（RDF）作为数据模型。业界和学术界...
2025-06-04 15:37:26,248 - DEBUG - 处理块 29/44: 为了将这些结构化的历史数据融入到知识图谱中，可以采用资源描述框架（RDF）作为数据模型。业界和学术界...
2025-06-04 15:37:26,248 - DEBUG - 处理块 29/44: 为了将这些结构化的历史数据融入到知识图谱中，可以采用资源描述框架（RDF）作为数据模型。业界和学术界...
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 块 29 生成文本: <triplet> 资源描述框架 <concept> 本体构建本体 <org> <media> <misc> <unk> <per> <loc> <eve> <time> <dis> <triplet> DB2RDF <cel> 结构化的历史数据 <date> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 块 29 生成文本: <triplet> 资源描述框架 <concept> 本体构建本体 <org> <media> <misc> <unk> <per> <loc> <eve> <time> <dis> <triplet> DB2RDF <cel> 结构化的历史数据 <date> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 块 29 生成文本: <triplet> 资源描述框架 <concept> 本体构建本体 <org> <media> <misc> <unk> <per> <loc> <eve> <time> <dis> <triplet> DB2RDF <cel> 结构化的历史数据 <date> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 资源描述框架 <concept> 本体构建本体 <org> <media> <misc> <unk> <per> <loc> <eve> <time> <dis> <triplet> DB2RDF <cel> 结构化的历史数据 <date> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 资源描述框架 <concept> 本体构建本体 <org> <media> <misc> <unk> <per> <loc> <eve> <time> <dis> <triplet> DB2RDF <cel> 结构化的历史数据 <date> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 资源描述框架 <concept> 本体构建本体 <org> <media> <misc> <unk> <per> <loc> <eve> <time> <dis> <triplet> DB2RDF <cel> 结构化的历史数据 <date> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '资源描述框架', '<concept>', '本体构建本体', '<org>', '<media>', '<misc>', '<unk>', '<per>', '<loc>', '<eve>', '<time>', '<dis>', '<triplet>', 'DB2RDF', '<cel>', '结构化的历史数据', '<date>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '资源描述框架', '<concept>', '本体构建本体', '<org>', '<media>', '<misc>', '<unk>', '<per>', '<loc>', '<eve>', '<time>', '<dis>', '<triplet>', 'DB2RDF', '<cel>', '结构化的历史数据', '<date>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '资源描述框架', '<concept>', '本体构建本体', '<org>', '<media>', '<misc>', '<unk>', '<per>', '<loc>', '<eve>', '<time>', '<dis>', '<triplet>', 'DB2RDF', '<cel>', '结构化的历史数据', '<date>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 添加三元组: 资源描述框架(concept) - <media> - 本体构建本体(org)
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 添加三元组: 资源描述框架(concept) - <media> - 本体构建本体(org)
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 添加三元组: 资源描述框架(concept) - <media> - 本体构建本体(org)
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 添加三元组: DB2RDF(cel) - subclass of - 结构化的历史数据(date)
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 添加三元组: DB2RDF(cel) - subclass of - 结构化的历史数据(date)
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 添加三元组: DB2RDF(cel) - subclass of - 结构化的历史数据(date)
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 块 29 提取到 2 个三元组
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 块 29 提取到 2 个三元组
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 块 29 提取到 2 个三元组
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 处理块 30/44: 本体可以采用人工编辑的方式手动构建（借助本体编辑软件），也可以以数据驱动的自动化方式构建本体。因为人...
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 处理块 30/44: 本体可以采用人工编辑的方式手动构建（借助本体编辑软件），也可以以数据驱动的自动化方式构建本体。因为人...
2025-06-04 15:37:26,807 - DEBUG - 处理块 30/44: 本体可以采用人工编辑的方式手动构建（借助本体编辑软件），也可以以数据驱动的自动化方式构建本体。因为人...
2025-06-04 15:37:27,457 - DEBUG - 块 30 生成文本: <triplet> 自动化本体构建过程 <concept> 数据驱动的自动化方式 <media> 本体库 <misc> 全局 <org> 库产品 <unk> 软件 <loc> part of</s>
2025-06-04 15:37:27,457 - DEBUG - 块 30 生成文本: <triplet> 自动化本体构建过程 <concept> 数据驱动的自动化方式 <media> 本体库 <misc> 全局 <org> 库产品 <unk> 软件 <loc> part of</s>
2025-06-04 15:37:27,457 - DEBUG - 块 30 生成文本: <triplet> 自动化本体构建过程 <concept> 数据驱动的自动化方式 <media> 本体库 <misc> 全局 <org> 库产品 <unk> 软件 <loc> part of</s>
2025-06-04 15:37:27,458 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 自动化本体构建过程 <concept> 数据驱动的自动化方式 <media> 本体库 <misc> 全局 <org> 库产品 <unk> 软件 <loc> part of</s>
2025-06-04 15:37:27,458 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 自动化本体构建过程 <concept> 数据驱动的自动化方式 <media> 本体库 <misc> 全局 <org> 库产品 <unk> 软件 <loc> part of</s>
2025-06-04 15:37:27,458 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 自动化本体构建过程 <concept> 数据驱动的自动化方式 <media> 本体库 <misc> 全局 <org> 库产品 <unk> 软件 <loc> part of</s>
2025-06-04 15:37:27,458 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '自动化本体构建过程', '<concept>', '数据驱动的自动化方式', '<media>', '本体库', '<misc>', '全局', '<org>', '库产品', '<unk>', '软件', '<loc>', 'part of']
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2025-06-04 15:37:27,458 - DEBUG - 添加三元组: 自动化本体构建过程(concept) - 本体库 - 数据驱动的自动化方式(media)
2025-06-04 15:37:27,458 - DEBUG - 添加三元组: 自动化本体构建过程(concept) - 本体库 - 数据驱动的自动化方式(media)
2025-06-04 15:37:27,458 - DEBUG - 添加三元组: 自动化本体构建过程(concept) - 本体库 - 数据驱动的自动化方式(media)
2025-06-04 15:37:27,458 - DEBUG - 块 30 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:27,458 - DEBUG - 块 30 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:27,458 - DEBUG - 块 30 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:27,458 - DEBUG - 处理块 31/44: 1.实体并列关系相似度计算
2.实体上下位关系抽取
3.本体的生成
比如对下面这个例子，当知识图谱刚...
2025-06-04 15:37:27,458 - DEBUG - 处理块 31/44: 1.实体并列关系相似度计算
2.实体上下位关系抽取
3.本体的生成
比如对下面这个例子，当知识图谱刚...
2025-06-04 15:37:27,458 - DEBUG - 处理块 31/44: 1.实体并列关系相似度计算
2.实体上下位关系抽取
3.本体的生成
比如对下面这个例子，当知识图谱刚...
2025-06-04 15:37:27,642 - DEBUG - 块 31 生成文本: <triplet> 阿里 <org> 阿里巴巴 <media> owned by</s>
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2025-06-04 15:37:27,642 - DEBUG - 块 31 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:27,642 - DEBUG - 块 31 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:27,642 - DEBUG - 块 31 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:27,642 - DEBUG - 处理块 32/44: 这就是第一步的作用，但这样下来，知识图谱实际上还是没有一个上下层的概念，它还是不知道，阿里巴巴和手机...
2025-06-04 15:37:27,642 - DEBUG - 处理块 32/44: 这就是第一步的作用，但这样下来，知识图谱实际上还是没有一个上下层的概念，它还是不知道，阿里巴巴和手机...
2025-06-04 15:37:27,642 - DEBUG - 处理块 32/44: 这就是第一步的作用，但这样下来，知识图谱实际上还是没有一个上下层的概念，它还是不知道，阿里巴巴和手机...
2025-06-04 15:37:28,042 - DEBUG - 块 32 生成文本: <triplet> 上下位关系 <concept> 图谱 <media> 阿里巴巴 <org> owned by</s>
2025-06-04 15:37:28,042 - DEBUG - 块 32 生成文本: <triplet> 上下位关系 <concept> 图谱 <media> 阿里巴巴 <org> owned by</s>
2025-06-04 15:37:28,042 - DEBUG - 块 32 生成文本: <triplet> 上下位关系 <concept> 图谱 <media> 阿里巴巴 <org> owned by</s>
2025-06-04 15:37:28,043 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 上下位关系 <concept> 图谱 <media> 阿里巴巴 <org> owned by</s>
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2025-06-04 15:37:28,043 - DEBUG - 添加三元组: 上下位关系(concept) - 阿里巴巴 - 图谱(media)
2025-06-04 15:37:28,043 - DEBUG - 添加三元组: 上下位关系(concept) - 阿里巴巴 - 图谱(media)
2025-06-04 15:37:28,043 - DEBUG - 添加三元组: 上下位关系(concept) - 阿里巴巴 - 图谱(media)
2025-06-04 15:37:28,043 - DEBUG - 块 32 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:28,043 - DEBUG - 块 32 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:28,043 - DEBUG - 块 32 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:28,043 - DEBUG - 处理块 33/44: 当三步结束后，这个知识图谱可能就会明白，“阿里巴巴和腾讯，其实都是公司这样一个实体下的细分实体。它们...
2025-06-04 15:37:28,043 - DEBUG - 处理块 33/44: 当三步结束后，这个知识图谱可能就会明白，“阿里巴巴和腾讯，其实都是公司这样一个实体下的细分实体。它们...
2025-06-04 15:37:28,043 - DEBUG - 处理块 33/44: 当三步结束后，这个知识图谱可能就会明白，“阿里巴巴和腾讯，其实都是公司这样一个实体下的细分实体。它们...
2025-06-04 15:37:28,204 - DEBUG - 块 33 生成文本: <triplet> 腾讯 <org> 阿里巴巴 <concept> owned by</s>
2025-06-04 15:37:28,204 - DEBUG - 块 33 生成文本: <triplet> 腾讯 <org> 阿里巴巴 <concept> owned by</s>
2025-06-04 15:37:28,204 - DEBUG - 块 33 生成文本: <triplet> 腾讯 <org> 阿里巴巴 <concept> owned by</s>
2025-06-04 15:37:28,204 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 腾讯 <org> 阿里巴巴 <concept> owned by</s>
2025-06-04 15:37:28,204 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 腾讯 <org> 阿里巴巴 <concept> owned by</s>
2025-06-04 15:37:28,204 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 腾讯 <org> 阿里巴巴 <concept> owned by</s>
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2025-06-04 15:37:28,204 - DEBUG - 添加三元组: 腾讯(org) - owned by - 阿里巴巴(concept)
2025-06-04 15:37:28,204 - DEBUG - 添加三元组: 腾讯(org) - owned by - 阿里巴巴(concept)
2025-06-04 15:37:28,204 - DEBUG - 添加三元组: 腾讯(org) - owned by - 阿里巴巴(concept)
2025-06-04 15:37:28,205 - DEBUG - 块 33 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:28,205 - DEBUG - 块 33 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:28,205 - DEBUG - 块 33 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:28,205 - DEBUG - 处理块 34/44: 但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识...
2025-06-04 15:37:28,205 - DEBUG - 处理块 34/44: 但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识...
2025-06-04 15:37:28,205 - DEBUG - 处理块 34/44: 但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识...
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 块 34 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 城市 <loc> location</s>
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 块 34 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 城市 <loc> location</s>
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 块 34 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 城市 <loc> location</s>
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 城市 <loc> location</s>
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 城市 <loc> location</s>
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 城市 <loc> location</s>
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '城市', '<loc>', 'location']
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '城市', '<loc>', 'location']
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '城市', '<loc>', 'location']
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - location - 城市(loc)
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - location - 城市(loc)
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - location - 城市(loc)
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 块 34 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 块 34 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 块 34 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 处理块 35/44: 根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，那么我们就可以将AD...
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 处理块 35/44: 根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，那么我们就可以将AD...
2025-06-04 15:37:28,722 - DEBUG - 处理块 35/44: 根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，那么我们就可以将AD...
2025-06-04 15:37:29,314 - DEBUG - 块 35 生成文本: <triplet> 串联 <concept> 推理策略的一环 <media> 规则 <misc> 图里 <org> <eve> <unk> <per> C <loc> part of</s>
2025-06-04 15:37:29,314 - DEBUG - 块 35 生成文本: <triplet> 串联 <concept> 推理策略的一环 <media> 规则 <misc> 图里 <org> <eve> <unk> <per> C <loc> part of</s>
2025-06-04 15:37:29,314 - DEBUG - 块 35 生成文本: <triplet> 串联 <concept> 推理策略的一环 <media> 规则 <misc> 图里 <org> <eve> <unk> <per> C <loc> part of</s>
2025-06-04 15:37:29,315 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 串联 <concept> 推理策略的一环 <media> 规则 <misc> 图里 <org> <eve> <unk> <per> C <loc> part of</s>
2025-06-04 15:37:29,315 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 串联 <concept> 推理策略的一环 <media> 规则 <misc> 图里 <org> <eve> <unk> <per> C <loc> part of</s>
2025-06-04 15:37:29,315 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 串联 <concept> 推理策略的一环 <media> 规则 <misc> 图里 <org> <eve> <unk> <per> C <loc> part of</s>
2025-06-04 15:37:29,315 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '串联', '<concept>', '推理策略的一环', '<media>', '规则', '<misc>', '图里', '<org>', '<eve>', '<unk>', '<per>', 'C', '<loc>', 'part of']
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2025-06-04 15:37:29,315 - DEBUG - 添加三元组: 串联(concept) - 规则 - 推理策略的一环(media)
2025-06-04 15:37:29,315 - DEBUG - 添加三元组: 串联(concept) - 规则 - 推理策略的一环(media)
2025-06-04 15:37:29,315 - DEBUG - 添加三元组: 串联(concept) - 规则 - 推理策略的一环(media)
2025-06-04 15:37:29,315 - DEBUG - 块 35 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:29,315 - DEBUG - 块 35 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:29,315 - DEBUG - 块 35 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:29,315 - DEBUG - 处理块 36/44: 当然知识推理的对象也并不局限于实体间的关系，也可以是实体的属性值，本体的概念层次关系等。
推理属性值...
2025-06-04 15:37:29,315 - DEBUG - 处理块 36/44: 当然知识推理的对象也并不局限于实体间的关系，也可以是实体的属性值，本体的概念层次关系等。
推理属性值...
2025-06-04 15:37:29,315 - DEBUG - 处理块 36/44: 当然知识推理的对象也并不局限于实体间的关系，也可以是实体的属性值，本体的概念层次关系等。
推理属性值...
2025-06-04 15:37:29,648 - DEBUG - 块 36 生成文本: <triplet> 猫科 <concept> 老虎,科,目,食肉目</s>
2025-06-04 15:37:29,648 - DEBUG - 块 36 生成文本: <triplet> 猫科 <concept> 老虎,科,目,食肉目</s>
2025-06-04 15:37:29,648 - DEBUG - 块 36 生成文本: <triplet> 猫科 <concept> 老虎,科,目,食肉目</s>
2025-06-04 15:37:29,648 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 猫科 <concept> 老虎,科,目,食肉目</s>
2025-06-04 15:37:29,648 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 猫科 <concept> 老虎,科,目,食肉目</s>
2025-06-04 15:37:29,648 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 猫科 <concept> 老虎,科,目,食肉目</s>
2025-06-04 15:37:29,649 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '猫科', '<concept>', '老虎,科,目,食肉目']
2025-06-04 15:37:29,649 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '猫科', '<concept>', '老虎,科,目,食肉目']
2025-06-04 15:37:29,649 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '猫科', '<concept>', '老虎,科,目,食肉目']
2025-06-04 15:37:29,649 - DEBUG - 处理块 37/44: 这一块的算法主要可以分为3大类，基于逻辑的推理、基于图的推理和基于深度学习的推理。
7.3 质量评估...
2025-06-04 15:37:29,649 - DEBUG - 处理块 37/44: 这一块的算法主要可以分为3大类，基于逻辑的推理、基于图的推理和基于深度学习的推理。
7.3 质量评估...
2025-06-04 15:37:29,649 - DEBUG - 处理块 37/44: 这一块的算法主要可以分为3大类，基于逻辑的推理、基于图的推理和基于深度学习的推理。
7.3 质量评估...
2025-06-04 15:37:30,025 - DEBUG - 块 37 生成文本: <triplet> 算法 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:30,025 - DEBUG - 块 37 生成文本: <triplet> 算法 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:30,025 - DEBUG - 块 37 生成文本: <triplet> 算法 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:30,025 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 算法 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:30,025 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 算法 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:30,025 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 算法 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:30,026 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '算法', '<concept>', '知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-04 15:37:30,026 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '算法', '<concept>', '知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-04 15:37:30,026 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '算法', '<concept>', '知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-04 15:37:30,026 - DEBUG - 添加三元组: 算法(concept) - part of - 知识库(media)
2025-06-04 15:37:30,026 - DEBUG - 添加三元组: 算法(concept) - part of - 知识库(media)
2025-06-04 15:37:30,026 - DEBUG - 添加三元组: 算法(concept) - part of - 知识库(media)
2025-06-04 15:37:30,026 - DEBUG - 块 37 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:30,026 - DEBUG - 块 37 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:30,026 - DEBUG - 块 37 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:30,026 - DEBUG - 处理块 38/44: 从逻辑上看，知识库的更新包括概念层的更新和数据层的更新。
概念层的更新是指新增数据后获得了新的概念，...
2025-06-04 15:37:30,026 - DEBUG - 处理块 38/44: 从逻辑上看，知识库的更新包括概念层的更新和数据层的更新。
概念层的更新是指新增数据后获得了新的概念，...
2025-06-04 15:37:30,026 - DEBUG - 处理块 38/44: 从逻辑上看，知识库的更新包括概念层的更新和数据层的更新。
概念层的更新是指新增数据后获得了新的概念，...
2025-06-04 15:37:30,358 - DEBUG - 块 38 生成文本: <triplet> 知识库的更新 <concept> 概念层 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:30,358 - DEBUG - 块 38 生成文本: <triplet> 知识库的更新 <concept> 概念层 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:30,358 - DEBUG - 块 38 生成文本: <triplet> 知识库的更新 <concept> 概念层 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:30,359 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识库的更新 <concept> 概念层 <media> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:30,359 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识库的更新 <concept> 概念层 <media> subclass of</s>
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2025-06-04 15:37:30,359 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识库的更新', '<concept>', '概念层', '<media>', 'subclass of']
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2025-06-04 15:37:30,359 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识库的更新', '<concept>', '概念层', '<media>', 'subclass of']
2025-06-04 15:37:30,359 - DEBUG - 添加三元组: 知识库的更新(concept) - subclass of - 概念层(media)
2025-06-04 15:37:30,359 - DEBUG - 添加三元组: 知识库的更新(concept) - subclass of - 概念层(media)
2025-06-04 15:37:30,359 - DEBUG - 添加三元组: 知识库的更新(concept) - subclass of - 概念层(media)
2025-06-04 15:37:30,359 - DEBUG - 块 38 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:30,359 - DEBUG - 块 38 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:30,359 - DEBUG - 块 38 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:30,359 - DEBUG - 处理块 39/44: 数据层的更新主要是新增或更新实体、关系、属性值，对数据层进行更新需要考虑数据源的可靠性、数据的一致性...
2025-06-04 15:37:30,359 - DEBUG - 处理块 39/44: 数据层的更新主要是新增或更新实体、关系、属性值，对数据层进行更新需要考虑数据源的可靠性、数据的一致性...
2025-06-04 15:37:30,359 - DEBUG - 处理块 39/44: 数据层的更新主要是新增或更新实体、关系、属性值，对数据层进行更新需要考虑数据源的可靠性、数据的一致性...
2025-06-04 15:37:30,789 - DEBUG - 块 39 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 数据层 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:30,789 - DEBUG - 块 39 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 数据层 <media> part of</s>
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2025-06-04 15:37:30,789 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 数据层 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:30,789 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 数据层 <media> part of</s>
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2025-06-04 15:37:30,789 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '数据层', '<media>', 'part of']
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2025-06-04 15:37:30,789 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - part of - 数据层(media)
2025-06-04 15:37:30,789 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - part of - 数据层(media)
2025-06-04 15:37:30,789 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - part of - 数据层(media)
2025-06-04 15:37:30,789 - DEBUG - 块 39 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:30,789 - DEBUG - 块 39 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:30,789 - DEBUG - 块 39 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:30,789 - DEBUG - 处理块 40/44: 这种方法比较简单，但资源消耗大，而且需要耗费大量人力资源进行系统维护；
增量更新：以当前新增数据为输...
2025-06-04 15:37:30,789 - DEBUG - 处理块 40/44: 这种方法比较简单，但资源消耗大，而且需要耗费大量人力资源进行系统维护；
增量更新：以当前新增数据为输...
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增量更新：以当前新增数据为输...
2025-06-04 15:37:30,951 - DEBUG - 块 40 生成文本: <triplet> 总结 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:30,951 - DEBUG - 块 40 生成文本: <triplet> 总结 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:30,951 - DEBUG - 块 40 生成文本: <triplet> 总结 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:30,951 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 总结 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 15:37:30,951 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 总结 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
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2025-06-04 15:37:30,951 - DEBUG - 添加三元组: 总结(concept) - part of - 知识图谱(media)
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2025-06-04 15:37:30,951 - DEBUG - 块 40 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:30,951 - DEBUG - 块 40 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:30,951 - DEBUG - 块 40 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:30,951 - DEBUG - 处理块 41/44: 通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更好的组织、管理和...
2025-06-04 15:37:30,951 - DEBUG - 处理块 41/44: 通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更好的组织、管理和...
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2025-06-04 15:37:31,609 - DEBUG - 块 41 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 智能语义搜索 <media> 移动个人助理(Siri <misc> 互联网信息 <org> owned by <triplet> (Sri) <eve> 的知识 <unk> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:31,609 - DEBUG - 块 41 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 智能语义搜索 <media> 移动个人助理(Siri <misc> 互联网信息 <org> owned by <triplet> (Sri) <eve> 的知识 <unk> subclass of</s>
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2025-06-04 15:37:31,609 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 智能语义搜索 <media> 移动个人助理(Siri <misc> 互联网信息 <org> owned by <triplet> (Sri) <eve> 的知识 <unk> subclass of</s>
2025-06-04 15:37:31,609 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 智能语义搜索 <media> 移动个人助理(Siri <misc> 互联网信息 <org> owned by <triplet> (Sri) <eve> 的知识 <unk> subclass of</s>
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2025-06-04 15:37:31,609 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索(media)
2025-06-04 15:37:31,609 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索(media)
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2025-06-04 15:37:31,609 - DEBUG - 添加三元组: (Sri)(eve) - subclass of - 的知识(unk)
2025-06-04 15:37:31,609 - DEBUG - 添加三元组: (Sri)(eve) - subclass of - 的知识(unk)
2025-06-04 15:37:31,609 - DEBUG - 添加三元组: (Sri)(eve) - subclass of - 的知识(unk)
2025-06-04 15:37:31,609 - DEBUG - 块 41 提取到 2 个三元组
2025-06-04 15:37:31,609 - DEBUG - 块 41 提取到 2 个三元组
2025-06-04 15:37:31,609 - DEBUG - 块 41 提取到 2 个三元组
2025-06-04 15:37:31,609 - DEBUG - 处理块 42/44: 在智能语义搜索中，当用户发起查询时，搜索引擎会借助知识图谱的帮助对用户查询的关键词进行解析和推理，进...
2025-06-04 15:37:31,609 - DEBUG - 处理块 42/44: 在智能语义搜索中，当用户发起查询时，搜索引擎会借助知识图谱的帮助对用户查询的关键词进行解析和推理，进...
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2025-06-04 15:37:31,770 - DEBUG - 块 42 生成文本: <triplet> 谷歌 <org> 搜索引擎 <concept> industry</s>
2025-06-04 15:37:31,770 - DEBUG - 块 42 生成文本: <triplet> 谷歌 <org> 搜索引擎 <concept> industry</s>
2025-06-04 15:37:31,770 - DEBUG - 块 42 生成文本: <triplet> 谷歌 <org> 搜索引擎 <concept> industry</s>
2025-06-04 15:37:31,771 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 谷歌 <org> 搜索引擎 <concept> industry</s>
2025-06-04 15:37:31,771 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 谷歌 <org> 搜索引擎 <concept> industry</s>
2025-06-04 15:37:31,771 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 谷歌 <org> 搜索引擎 <concept> industry</s>
2025-06-04 15:37:31,771 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '谷歌', '<org>', '搜索引擎', '<concept>', 'industry']
2025-06-04 15:37:31,771 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '谷歌', '<org>', '搜索引擎', '<concept>', 'industry']
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2025-06-04 15:37:31,771 - DEBUG - 添加三元组: 谷歌(org) - industry - 搜索引擎(concept)
2025-06-04 15:37:31,771 - DEBUG - 添加三元组: 谷歌(org) - industry - 搜索引擎(concept)
2025-06-04 15:37:31,771 - DEBUG - 添加三元组: 谷歌(org) - industry - 搜索引擎(concept)
2025-06-04 15:37:31,771 - DEBUG - 块 42 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:31,771 - DEBUG - 块 42 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:31,771 - DEBUG - 块 42 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:31,771 - DEBUG - 处理块 43/44: 在深度问答应用中，系统同样会首先在知识图谱的帮助下对用户使用自然语言提出的问题进行语义分析和语法分析...
2025-06-04 15:37:31,771 - DEBUG - 处理块 43/44: 在深度问答应用中，系统同样会首先在知识图谱的帮助下对用户使用自然语言提出的问题进行语义分析和语法分析...
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2025-06-04 15:37:32,287 - DEBUG - 块 43 生成文本: <triplet> 病毒 <concept> 埃博拉病毒的症状有哪些 <media> 知识图谱 <misc> 深度问答应用中 <org> <unk> 系统 <eve> مية</s>
2025-06-04 15:37:32,287 - DEBUG - 块 43 生成文本: <triplet> 病毒 <concept> 埃博拉病毒的症状有哪些 <media> 知识图谱 <misc> 深度问答应用中 <org> <unk> 系统 <eve> مية</s>
2025-06-04 15:37:32,287 - DEBUG - 块 43 生成文本: <triplet> 病毒 <concept> 埃博拉病毒的症状有哪些 <media> 知识图谱 <misc> 深度问答应用中 <org> <unk> 系统 <eve> مية</s>
2025-06-04 15:37:32,287 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 病毒 <concept> 埃博拉病毒的症状有哪些 <media> 知识图谱 <misc> 深度问答应用中 <org> <unk> 系统 <eve> مية</s>
2025-06-04 15:37:32,287 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 病毒 <concept> 埃博拉病毒的症状有哪些 <media> 知识图谱 <misc> 深度问答应用中 <org> <unk> 系统 <eve> مية</s>
2025-06-04 15:37:32,287 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 病毒 <concept> 埃博拉病毒的症状有哪些 <media> 知识图谱 <misc> 深度问答应用中 <org> <unk> 系统 <eve> مية</s>
2025-06-04 15:37:32,287 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '病毒', '<concept>', '埃博拉病毒的症状有哪些', '<media>', '知识图谱', '<misc>', '深度问答应用中', '<org>', '<unk>', '系统', '<eve>', 'مية']
2025-06-04 15:37:32,287 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '病毒', '<concept>', '埃博拉病毒的症状有哪些', '<media>', '知识图谱', '<misc>', '深度问答应用中', '<org>', '<unk>', '系统', '<eve>', 'مية']
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2025-06-04 15:37:32,287 - DEBUG - 添加三元组: 病毒(concept) - 知识图谱 - 埃博拉病毒的症状有哪些(media)
2025-06-04 15:37:32,287 - DEBUG - 添加三元组: 病毒(concept) - 知识图谱 - 埃博拉病毒的症状有哪些(media)
2025-06-04 15:37:32,287 - DEBUG - 添加三元组: 病毒(concept) - 知识图谱 - 埃博拉病毒的症状有哪些(media)
2025-06-04 15:37:32,287 - DEBUG - 块 43 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:32,287 - DEBUG - 块 43 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:32,287 - DEBUG - 块 43 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:32,287 - DEBUG - 处理块 44/44: 』，然后再进行推理变换，最终形成等价的三元组查询语句，如（埃博拉，症状，？）和（埃博拉，征兆，？）等...
2025-06-04 15:37:32,287 - DEBUG - 处理块 44/44: 』，然后再进行推理变换，最终形成等价的三元组查询语句，如（埃博拉，症状，？）和（埃博拉，征兆，？）等...
2025-06-04 15:37:32,287 - DEBUG - 处理块 44/44: 』，然后再进行推理变换，最终形成等价的三元组查询语句，如（埃博拉，症状，？）和（埃博拉，征兆，？）等...
2025-06-04 15:37:32,608 - DEBUG - 块 44 生成文本: <triplet> 症状 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:32,608 - DEBUG - 块 44 生成文本: <triplet> 症状 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:32,608 - DEBUG - 块 44 生成文本: <triplet> 症状 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:32,608 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 症状 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:32,608 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 症状 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:32,608 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 症状 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-04 15:37:32,608 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '症状', '<concept>', '三元组', '<misc>', 'part of']
2025-06-04 15:37:32,608 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '症状', '<concept>', '三元组', '<misc>', 'part of']
2025-06-04 15:37:32,608 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '症状', '<concept>', '三元组', '<misc>', 'part of']
2025-06-04 15:37:32,608 - DEBUG - 添加三元组: 症状(concept) - part of - 三元组(misc)
2025-06-04 15:37:32,608 - DEBUG - 添加三元组: 症状(concept) - part of - 三元组(misc)
2025-06-04 15:37:32,608 - DEBUG - 添加三元组: 症状(concept) - part of - 三元组(misc)
2025-06-04 15:37:32,609 - DEBUG - 块 44 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:32,609 - DEBUG - 块 44 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:32,609 - DEBUG - 块 44 提取到 1 个三元组
2025-06-04 15:37:32,615 - INFO - 文档 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119 的 41 个三元组已保存到: /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt
2025-06-04 15:37:32,615 - INFO - 文档 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119 的 41 个三元组已保存到: /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt
2025-06-04 15:37:32,615 - INFO - 文档 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119 的 41 个三元组已保存到: /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt
2025-06-04 15:37:32,615 - INFO - 文档 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119 三元组抽取完成，耗时: 17.18 秒
2025-06-04 15:37:32,615 - INFO - 文档 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119 三元组抽取完成，耗时: 17.18 秒
2025-06-04 15:37:32,615 - INFO - 文档 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119 三元组抽取完成，耗时: 17.18 秒
2025-06-04 15:37:32,616 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-06-04 15:37:32,616 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-06-04 15:37:32,616 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.docx 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-06-04 16:34:21,528 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-06-04 16:34:22,431 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 16:34:22,432 - DEBUG - 处理集合: ragdb_ragdb (db_type: ragdb)
2025-06-04 16:34:22,444 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中找到用户和文档映射: {}
2025-06-04 16:34:22,444 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-06-04 16:34:22,542 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}
2025-06-04 16:34:22,542 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}}}
2025-06-04 16:34:22,542 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}}}
2025-06-04 16:34:22,542 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser2 的所有集合
2025-06-04 16:34:22,542 - DEBUG - 正在查看 userid testuser2 的集合
2025-06-04 16:34:22,542 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-04 16:34:22,550 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser2 的文档数: 0
2025-06-04 16:34:22,550 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser2 无文档
2025-06-04 16:34:22,557 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser2 的文档数: 4
2025-06-04 16:34:22,557 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser2 的内容:
2025-06-04 16:34:22,557 - DEBUG - 文档 1: 内容: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 16:34:22,557 - DEBUG - 文档 2: 内容: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 16:34:22,557 - DEBUG - 文档 3: 内容: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 16:34:22,557 - DEBUG - 文档 4: 内容: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 16:34:22,558 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser2 在textdb数据库的文档映射
2025-06-04 16:34:22,558 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-04 16:34:22,563 - DEBUG - document_id: 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 16:34:22,564 - DEBUG - document_id: 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 16:34:22,564 - DEBUG - document_id: 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 16:34:22,564 - DEBUG - document_id: 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 16:34:22,564 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-06-04 16:34:22,564 - INFO - 文档映射: {'26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119': {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}}
2025-06-04 17:12:39,094 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-04 17:12:39,094 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-04 17:12:39,111 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-04 17:12:39,111 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-04 17:12:39,920 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 17:12:39,920 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 17:12:40,020 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-04 17:12:40,020 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-04 17:12:40,020 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx', limit: 2, offset: 0
2025-06-04 17:12:40,020 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx', limit: 2, offset: 0
2025-06-04 17:12:40,026 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6419466733932495, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 17:12:40,026 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6419466733932495, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 17:12:40,026 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6205364465713501, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 17:12:40,026 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6205364465713501, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 17:12:40,026 - DEBUG - 搜索完成，返回 2 条结果
2025-06-04 17:12:40,026 - DEBUG - 搜索完成，返回 2 条结果
2025-06-04 17:12:40,122 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 17:12:40,122 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 17:13:21,706 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-04 17:13:21,706 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-04 17:13:21,723 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-04 17:13:21,723 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-04 17:13:22,473 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 17:13:22,473 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 17:13:22,562 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-04 17:13:22,562 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-04 17:13:22,563 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx', limit: 3, offset: 0
2025-06-04 17:13:22,563 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx', limit: 3, offset: 0
2025-06-04 17:13:22,568 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6419466733932495, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 17:13:22,568 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6419466733932495, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 17:13:22,568 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6205364465713501, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 17:13:22,568 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6205364465713501, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 17:13:22,568 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6001495718955994, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 17:13:22,568 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6001495718955994, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 17:13:22,568 - DEBUG - 搜索完成，返回 3 条结果
2025-06-04 17:13:22,568 - DEBUG - 搜索完成，返回 3 条结果
2025-06-04 17:13:22,674 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 17:13:22,674 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 18:18:13,885 - DEBUG - 成功加载 mREBEL 模型，分词器 triplet_id: 250054
2025-06-04 18:18:13,885 - DEBUG - 成功加载 mREBEL 模型，分词器 triplet_id: 250054
2025-06-04 18:18:19,791 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-04 18:18:19,791 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-04 18:18:20,535 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 18:18:20,535 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 18:18:20,633 - DEBUG - 找到 document_id: 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119
2025-06-04 18:18:20,633 - DEBUG - 找到 document_id: 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119
2025-06-04 18:18:20,634 - DEBUG - 查询分割为 1 个块
2025-06-04 18:18:20,634 - DEBUG - 查询分割为 1 个块
2025-06-04 18:18:20,634 - DEBUG - 处理查询块 1/1: 知识图谱的知识融合是什么？...
2025-06-04 18:18:20,634 - DEBUG - 处理查询块 1/1: 知识图谱的知识融合是什么？...
2025-06-04 18:18:21,008 - DEBUG - 查询块 1 生成文本: <triplet> 的知识融合 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 18:18:21,008 - DEBUG - 查询块 1 生成文本: <triplet> 的知识融合 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 18:18:21,008 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 的知识融合 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 18:18:21,008 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 的知识融合 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 18:18:21,008 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '的知识融合', '<concept>', '知识图谱', '<media>', 'part of']
2025-06-04 18:18:21,008 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '的知识融合', '<concept>', '知识图谱', '<media>', 'part of']
2025-06-04 18:18:21,008 - DEBUG - 添加三元组: 的知识融合(concept) - part of - 知识图谱(media)
2025-06-04 18:18:21,008 - DEBUG - 添加三元组: 的知识融合(concept) - part of - 知识图谱(media)
2025-06-04 18:18:21,008 - INFO - 从查询中提取到 1 个唯一三元组
2025-06-04 18:18:21,008 - INFO - 从查询中提取到 1 个唯一三元组
2025-06-04 18:18:21,013 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-04 18:18:21,013 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-04 18:18:21,140 - DEBUG - 匹配到三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (head_sim=0.43, tail_sim=1.00)
2025-06-04 18:18:21,140 - DEBUG - 匹配到三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (head_sim=0.43, tail_sim=1.00)
2025-06-04 18:18:21,171 - DEBUG - 匹配到三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (head_sim=0.56, tail_sim=1.00)
2025-06-04 18:18:21,171 - DEBUG - 匹配到三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (head_sim=0.56, tail_sim=1.00)
2025-06-04 18:18:21,267 - DEBUG - 匹配到三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (head_sim=0.51, tail_sim=1.00)
2025-06-04 18:18:21,267 - DEBUG - 匹配到三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (head_sim=0.51, tail_sim=1.00)
2025-06-04 18:18:21,577 - DEBUG - 匹配到三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (head_sim=0.55, tail_sim=1.00)
2025-06-04 18:18:21,577 - DEBUG - 匹配到三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (head_sim=0.55, tail_sim=1.00)
2025-06-04 18:18:21,642 - INFO - 找到 4 个匹配的三元组
2025-06-04 18:18:21,642 - INFO - 找到 4 个匹配的三元组
2025-06-04 18:18:21,642 - DEBUG - 搜索关键字: 结构化知识库
2025-06-04 18:18:21,642 - DEBUG - 搜索关键字: 结构化知识库
2025-06-04 18:18:21,659 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%'
2025-06-04 18:18:21,659 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%'
2025-06-04 18:18:21,670 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5853956937789917, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:18:21,670 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5853956937789917, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:18:21,670 - DEBUG - 搜索关键字: 模式层
2025-06-04 18:18:21,670 - DEBUG - 搜索关键字: 模式层
2025-06-04 18:18:21,686 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%'
2025-06-04 18:18:21,686 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%'
2025-06-04 18:18:21,691 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.4852040410041809, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:18:21,691 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.4852040410041809, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:18:21,691 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.4575681984424591, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:18:21,691 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.4575681984424591, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:18:21,692 - DEBUG - 搜索关键字: 总结
2025-06-04 18:18:21,692 - DEBUG - 搜索关键字: 总结
2025-06-04 18:18:21,707 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%'
2025-06-04 18:18:21,707 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%'
2025-06-04 18:18:21,712 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.44958871603012085, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:18:21,712 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.44958871603012085, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:18:21,712 - DEBUG - 搜索关键字: 知识图谱
2025-06-04 18:18:21,712 - DEBUG - 搜索关键字: 知识图谱
2025-06-04 18:18:21,728 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%'
2025-06-04 18:18:21,728 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%'
2025-06-04 18:18:21,735 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6795034408569336, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:18:21,735 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6795034408569336, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:18:21,735 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
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2025-06-04 18:18:21,735 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6574262976646423, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:18:21,735 - DEBUG - 搜索关键字: 信息抽取
2025-06-04 18:18:21,735 - DEBUG - 搜索关键字: 信息抽取
2025-06-04 18:18:21,751 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%'
2025-06-04 18:18:21,751 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%'
2025-06-04 18:18:21,756 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5766353011131287, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:18:21,756 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
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2025-06-04 18:18:21,756 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5309321284294128, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:18:21,756 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5309321284294128, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:18:21,756 - INFO - 返回 2 条唯一结果
2025-06-04 18:18:21,756 - INFO - 返回 2 条唯一结果
2025-06-04 18:18:21,761 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 18:18:21,761 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 18:19:09,345 - DEBUG - 成功加载 mREBEL 模型，分词器 triplet_id: 250054
2025-06-04 18:19:09,345 - DEBUG - 成功加载 mREBEL 模型，分词器 triplet_id: 250054
2025-06-04 18:19:14,748 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-04 18:19:14,748 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-04 18:19:15,507 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 18:19:15,507 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 18:19:15,634 - DEBUG - 找到 document_id: 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119
2025-06-04 18:19:15,634 - DEBUG - 找到 document_id: 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119
2025-06-04 18:19:15,635 - DEBUG - 查询分割为 1 个块
2025-06-04 18:19:15,635 - DEBUG - 查询分割为 1 个块
2025-06-04 18:19:15,635 - DEBUG - 处理查询块 1/1: 知识图谱的知识融合是什么？...
2025-06-04 18:19:15,635 - DEBUG - 处理查询块 1/1: 知识图谱的知识融合是什么？...
2025-06-04 18:19:16,004 - DEBUG - 查询块 1 生成文本: <triplet> 的知识融合 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 18:19:16,004 - DEBUG - 查询块 1 生成文本: <triplet> 的知识融合 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 18:19:16,005 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 的知识融合 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 18:19:16,005 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 的知识融合 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-04 18:19:16,005 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '的知识融合', '<concept>', '知识图谱', '<media>', 'part of']
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2025-06-04 18:19:16,005 - DEBUG - 添加三元组: 的知识融合(concept) - part of - 知识图谱(media)
2025-06-04 18:19:16,005 - DEBUG - 添加三元组: 的知识融合(concept) - part of - 知识图谱(media)
2025-06-04 18:19:16,005 - INFO - 从查询中提取到 1 个唯一三元组
2025-06-04 18:19:16,005 - INFO - 从查询中提取到 1 个唯一三元组
2025-06-04 18:19:16,006 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-04 18:19:16,006 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-04 18:19:16,132 - DEBUG - 匹配到三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (head_sim=0.43, tail_sim=1.00)
2025-06-04 18:19:16,132 - DEBUG - 匹配到三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (head_sim=0.43, tail_sim=1.00)
2025-06-04 18:19:16,163 - DEBUG - 匹配到三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (head_sim=0.56, tail_sim=1.00)
2025-06-04 18:19:16,163 - DEBUG - 匹配到三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (head_sim=0.56, tail_sim=1.00)
2025-06-04 18:19:16,255 - DEBUG - 匹配到三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (head_sim=0.51, tail_sim=1.00)
2025-06-04 18:19:16,255 - DEBUG - 匹配到三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (head_sim=0.51, tail_sim=1.00)
2025-06-04 18:19:16,565 - DEBUG - 匹配到三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (head_sim=0.55, tail_sim=1.00)
2025-06-04 18:19:16,565 - DEBUG - 匹配到三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (head_sim=0.55, tail_sim=1.00)
2025-06-04 18:19:16,629 - INFO - 找到 4 个匹配的三元组
2025-06-04 18:19:16,629 - INFO - 找到 4 个匹配的三元组
2025-06-04 18:19:16,629 - DEBUG - 搜索关键字: 总结
2025-06-04 18:19:16,629 - DEBUG - 搜索关键字: 总结
2025-06-04 18:19:16,645 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%'
2025-06-04 18:19:16,645 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%'
2025-06-04 18:19:16,654 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.44958871603012085, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:19:16,654 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.44958871603012085, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:19:16,654 - DEBUG - 搜索关键字: 信息抽取
2025-06-04 18:19:16,654 - DEBUG - 搜索关键字: 信息抽取
2025-06-04 18:19:16,670 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%'
2025-06-04 18:19:16,670 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%'
2025-06-04 18:19:16,675 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5766353011131287, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:19:16,675 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
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2025-06-04 18:19:16,675 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5309321284294128, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:19:16,675 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5309321284294128, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:19:16,675 - DEBUG - 搜索关键字: 知识图谱
2025-06-04 18:19:16,675 - DEBUG - 搜索关键字: 知识图谱
2025-06-04 18:19:16,691 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%'
2025-06-04 18:19:16,691 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%'
2025-06-04 18:19:16,698 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6795034408569336, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:19:16,698 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6795034408569336, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:19:16,698 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
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2025-06-04 18:19:16,698 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
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2025-06-04 18:19:16,698 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5852491855621338, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:19:16,698 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5852491855621338, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:19:16,698 - DEBUG - 搜索关键字: 模式层
2025-06-04 18:19:16,698 - DEBUG - 搜索关键字: 模式层
2025-06-04 18:19:16,714 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%'
2025-06-04 18:19:16,714 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%'
2025-06-04 18:19:16,719 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
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2025-06-04 18:19:16,719 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.4852040410041809, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:19:16,719 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.4575681984424591, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:19:16,719 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-04 18:19:16,719 - DEBUG - 搜索关键字: 结构化知识库
2025-06-04 18:19:16,719 - DEBUG - 搜索关键字: 结构化知识库
2025-06-04 18:19:16,734 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%'
2025-06-04 18:19:16,734 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%'
2025-06-04 18:19:16,739 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
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2025-06-04 18:19:16,739 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5853956937789917, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:19:16,739 - INFO - 返回 4 条唯一结果
2025-06-04 18:19:16,739 - INFO - 返回 4 条唯一结果
2025-06-04 18:19:16,741 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 18:19:16,741 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 18:23:05,596 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-04 18:23:05,596 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-04 18:23:05,613 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-04 18:23:05,613 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-04 18:23:06,414 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 18:23:06,414 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-04 18:23:06,511 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-04 18:23:06,511 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-04 18:23:06,511 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx', limit: 4, offset: 0
2025-06-04 18:23:06,511 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx', limit: 4, offset: 0
2025-06-04 18:23:06,517 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6419466733932495, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:23:06,517 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6419466733932495, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:23:06,517 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6205364465713501, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:23:06,517 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6205364465713501, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:23:06,518 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6001495718955994, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:23:06,518 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6001495718955994, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:23:06,518 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5531401038169861, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:23:06,518 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5531401038169861, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-04 18:23:06,518 - DEBUG - 搜索完成，返回 4 条结果
2025-06-04 18:23:06,518 - DEBUG - 搜索完成，返回 4 条结果
2025-06-04 18:23:06,618 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-04 18:23:06,618 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 15:47:32,569 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-06-06 15:47:33,491 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 15:47:33,492 - DEBUG - 处理集合: ragdb_ragdb (db_type: ragdb)
2025-06-06 15:47:33,502 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中找到用户和文档映射: {}
2025-06-06 15:47:33,502 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-06-06 15:47:33,610 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}
2025-06-06 15:47:33,611 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}}}
2025-06-06 15:47:33,611 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}}}
2025-06-06 15:47:33,611 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser2 的所有集合
2025-06-06 15:47:33,611 - DEBUG - 正在查看 userid testuser2 的集合
2025-06-06 15:47:33,611 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-06 15:47:33,616 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser2 的文档数: 0
2025-06-06 15:47:33,616 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser2 无文档
2025-06-06 15:47:33,620 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser2 的文档数: 4
2025-06-06 15:47:33,620 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser2 的内容:
2025-06-06 15:47:33,620 - DEBUG - 文档 1: 内容: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
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2025-06-06 15:47:33,620 - DEBUG - 文档 2: 内容: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
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2025-06-06 15:47:33,620 - DEBUG - 文档 3: 内容: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-06 15:47:33,620 - DEBUG - 文档 4: 内容: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:47:33,621 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser2 在textdb数据库的文档映射
2025-06-06 15:47:33,621 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-06 15:47:33,624 - DEBUG - document_id: 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:47:33,624 - DEBUG - document_id: 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:47:33,624 - DEBUG - document_id: 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:47:33,624 - DEBUG - document_id: 26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, metadata: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:47:33,624 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-06-06 15:47:33,624 - INFO - 文档映射: {'26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119': {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}}
2025-06-06 15:48:52,545 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-06-06 15:48:53,384 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 15:48:53,385 - DEBUG - 处理集合: ragdb_ragdb (db_type: ragdb)
2025-06-06 15:48:53,395 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中找到用户和文档映射: {}
2025-06-06 15:48:53,395 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-06-06 15:48:53,484 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}
2025-06-06 15:48:53,484 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}}}
2025-06-06 15:48:53,484 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}}}
2025-06-06 15:48:53,484 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser1 的所有集合
2025-06-06 15:48:53,484 - DEBUG - 正在查看 userid testuser1 的集合
2025-06-06 15:48:53,484 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-06 15:48:53,489 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser1 的文档数: 0
2025-06-06 15:48:53,489 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser1 无文档
2025-06-06 15:48:53,495 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的文档数: 82
2025-06-06 15:48:53,495 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser1 的内容:
2025-06-06 15:48:53,495 - DEBUG - 文档 1: 内容: --- Sheet: Sheet1 ---
SID	zblb	keywords_num	average_supplier_similarity	supplier_num	label
0	航空无人机软硬件技术开发、生产、销售、技术服务；真空仪器设计、研发及设备制造；半导体芯片和电子元器件机器产品开发、研制、设计、加工、制造、销售；智能科技领域内的技术研发、电子技术开发；通信技术、信息科技、网络科技领..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-06-06 15:48:53,495 - DEBUG - 文档 2: 内容: 5	技术开发、技术服务、技术咨询、成果转让：电子技术、电子产品、光学产品、光学元器件、计算机软件、传感器、高分子聚合物材料、测量测试设备、医疗器械及医疗监测、检测系统；批发、零售：一类、二类医疗器械；生产、销售：化妆品、日用品、服装、电子产品；货物及技术进出口（法律、行政法规禁止经营的项目除外，法律、行政法规限制经营的项目取得许可后方可经营）。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-06-06 15:48:53,495 - DEBUG - 文档 3: 内容: 12	一般项目：自动化科技、智能科技、计算机科技领域内的技术开发、技术咨询、技术转让、技术服务；数据处理服务；计算机软件的研发、设计、制作、销售；系统集成；电子元器件与机电组件设备制造；电子元器件与机电组件设备销售；工业机器人制造；信息系统运行维护服务；人工智能行业应用系统集成服务；计算机硬件、机电设备、精密机械设备及零配件、电子自动化设备、电子产品、通讯器材的销售。（除依法须经批准的项目外，凭营..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-06-06 15:48:53,495 - DEBUG - 文档 4: 内容: 19	针对柔性电子技术及其相关领域的材料、器件、工艺、制备、标准、装备、检验检测与科学仪器、应用方向和系统解决方案等方面进行研究、成果转化、产品检测服务、研发、样品研制、样品制造、技术咨询、技术服务等。;柔性电子技术; 	34	1439.50920245399	488	0
20	一般项目：软件开发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；云计算设备制造；计算机软硬件及外围设备制..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
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2025-06-06 15:48:53,495 - DEBUG - 文档 6: 内容: 34	许可项目：货物进出口；技术进出口。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）　一般项目：电子产品、电子设备、电子元器件、电器设备、安防设备及配件、高低压开关柜、电线电缆、金属材料及制品、五金交电、通信设备、通讯器材、计算机、软件及辅助设备（除计算机信息系统安全专用产品）、办公用品、日用百货的销售，生产电信号连接器，电力电子元器件制造..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-06-06 15:48:53,495 - DEBUG - 文档 7: 内容: 41	通讯线缆、电线电缆、网络通讯产品、线束、电脑周边产品、高分子材料、综合布线产品的研发、生产、销售；技术及货物进出口（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）;低压电缆; 通信光缆; 综合布线产品; 通信电缆; 	35	1830.41104294479	488	0
42	机械电子产品、仪器仪表、电子元器件、自动控制设备的技术开发、生产、销售、维修、咨询服务；无线通信设备、传输及接..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-06-06 15:48:53,495 - DEBUG - 文档 8: 内容: 47	聚焦网络信息、人工智能领域，建设突破型引领型平台型一体的新型科研机构，争创国家实验室。重大前沿基础研究与技术攻关；大科学装置和科研平台建设；国内外科研合作与交流；高层次科研人才培养；承担国家战略性网络信息科技创新项目；科研成果转移转化及其产业化。;基于高速机载图像的快速目标检测与智能识别系统; 机载嵌入式智能信息处理计算模块; 智能水声信号处理系统; 基于拟态原理的文件威胁智能灭活系统; 	..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-06-06 15:48:53,496 - DEBUG - 文档 9: 内容: 54	轻、重型武器射击训练系统、战训器材、靶场设备及配套工程的设计、研制、生产、销售安装及相关配套服务的技术开发、服务、推广；红外制导系统、弹道轨迹监测系统、人工智能系统、无人飞行器系统、电子与智能化系统、信息安全系统、金属波纹管、计算机软硬件及辅助设备的设计研发、生产、销售安装及相关配套服务；销售红外光学设备、安全技术防范产品、精密仪器、办公设备、体育用品、机械设备、家用电器、五金建材、装饰材料..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
2025-06-06 15:48:53,496 - DEBUG - 文档 10: 内容: 59	培养高等学历人才，促进科技文化发展。经济、法学等十个学科门类的学历教育及相关继续教育和科学研究;红外材料及器件; 科学仪器; 复杂地形及地面建筑物条件下爆炸冲击波仿真软件; 	35	1013.9754601227	488	9
60	生产：半导体集成电路和系统集成产品；化合物半导体芯片(经向环保部门排污申报后方可经营);批发、零售：电子产品，机电设备及配件，计算机软硬件及配件;技术开发、技术咨..., 元数据: {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}
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测试 5：获取 userid testuser1 在textdb数据库的文档映射
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2025-06-06 15:48:53,514 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-06-06 15:48:53,514 - INFO - 文档映射: {'f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046': {'userid': 'testuser1', 'filename': '聚类结果1.xlsx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/聚类结果1.xlsx', 'upload_time': '2025-05-23T13:25:32.504181', 'file_type': 'xlsx'}}
2025-06-06 15:49:12,625 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-06-06 15:49:13,353 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 15:49:13,354 - DEBUG - 处理集合: ragdb_ragdb (db_type: ragdb)
2025-06-06 15:49:13,367 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中找到用户和文档映射: {}
2025-06-06 15:49:13,367 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-06-06 15:49:13,501 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}
2025-06-06 15:49:13,501 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}}}
2025-06-06 15:49:13,501 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}}}
2025-06-06 15:49:13,501 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser3 的所有集合
2025-06-06 15:49:13,501 - DEBUG - 正在查看 userid testuser3 的集合
2025-06-06 15:49:13,501 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-06 15:49:13,509 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser3 的文档数: 0
2025-06-06 15:49:13,509 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser3 无文档
2025-06-06 15:49:13,517 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser3 的文档数: 27
2025-06-06 15:49:13,517 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser3 的内容:
2025-06-06 15:49:13,517 - DEBUG - 文档 1: 内容: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:13,518 - DEBUG - 文档 2: 内容: processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:13,518 - DEBUG - 文档 3: 内容: ③http：／／xlore．。rg／index．actl。n
④http：／／zhish
apexlab．org ⑤http：／／gdm．fudan．edu．cn
⑥http：／／en．wikipedia．org／wikl／Knowledge—Graph
要采用人工编辑的方式进行构建，例如中国科学院
计算机语言信息中心董振东领导的知网(HowNet)
项目，其知识库特点是规模相对较小、知识质量高、..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:13,518 - DEBUG - 文档 4: 内容: 图谱在本质上是一种概念网络，其中的节点表示物
理世界的实体(或概念)，而实体间的各种语义关系
则构成网络中的边．由此，知识图谱是对物理世界的
一种符号表达．
2)知识图谱的研究价值在于，它是构建在当前
Web基础之上的一层覆盖网络(overlay
network)， 借助知识图谱，能够在Web网页之上建立概念间的
链接关系，从而以最小的代价将互联网中积累的信
息组织起来，成为可以被利用的知识．
3..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:13,518 - DEBUG - 文档 5: 内容: 页数据为数据源，通过自动抽取资源的方式来构建、
丰富和完善现有的知识库．
因此，本文主要介绍自底向上的知识图谱构建
技术，按照知识获取的过程分为3个层次：信息抽
取、知识融合以及知识加工．
2知识图谱的构建技术
如1．2节所述，采用自底向上的方式构建知识
图谱的过程是一个迭代更新的过程，每一轮更新包
括3个步骤：1)信息抽取，即从各种类型的数据源中
提取出实体(概念)、属性以及实体间的相互关系，在..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:13,518 - DEBUG - 文档 6: 内容: 要(也不可能)为每个领域或每个实体类别建立单独
的语料库作为训练集．因此，该领域面临的主要挑战
是如何从给定的少量实体实例中自动发现具有区分
力的模式．针对该问题，whitelaw等人[1纠提出了一
种迭代扩展实体语料库的解决方案，基本思路是根
据已知的实体实例进行特征建模，利用该模型对处
理海量数据集得到新的命名实体列表，然后针对新
实体建模，迭代地生成实体标注语料库．
另一种思路是通过搜索引擎..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:13,518 - DEBUG - 文档 7: 内容: 也为批量构造高质量的训练语料提供了新的思路．
Fader等人口1。通过对TextRunner系统和w()E系
统的实体关系抽取结果进行分析，发现其中错误的
部分主要是一些无意义或不合逻辑的实体关系三元
组，据此引入语法限制条件和字典约束，采用先识别
关系指示词，然后再对实体进行识别的策略，有效提
高了关系识别准确率．Mausam等人[2纠针对上述系
统均无法识别非动词性关系的局限，通过引入上下
文..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:13,518 - DEBUG - 文档 8: 内容: 性值含义的关键词(属性名)，在自然语言处理技术
中将这类属性称为有名属性，因此可以利用这些关
键字来定位有名属性的属性值∞¨．
2．2
知识融合 通过信息抽取，实现了从非结构化和半结构化
数据中获取实体、关系以及实体属性信息的目标，然
而，这些结果中可能包含大量的冗余和错误信息，数
据之间的关系也是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性．
因此有必要对其进行清理和整合．知识融合包括2
部分内容：实体链接和知..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:13,518 - DEBUG - 文档 9: 内容: 信息和指称项所在语料的上下文信息，利用词袋模
型构造特征向量作为实体链接时进行相似度比较的
依据，实现了实体消歧．在此基础上，Sen一”一进一步
采用主题模型作为相似度计算依据，在维基百科人
物数据集上获得了高达86％的消歧准确率．Shen
等人一”一提出的Linden模型则同时考虑到了文本相
似性和主题一致性，基于维基百科和wordnet知识
库，取得了当前最好的实体消歧实验结果．然而，由
于百..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:13,518 - DEBUG - 文档 10: 内容: 对实体模式进行建模，在2个公开数据集上(MUC一
4的恐怖主义数据集和路透社自然灾害新闻数据
集)分别取得了76％和87％的共指消解准确率．
除了将共指消解问题视为分类问题之外，还可
以将其作为聚类问题来求解．聚类法的基本思想是
以实体指称项为中心，通过实体聚类实现指称项与
实体对象的匹配．其关键问题是如何定义实体间的
相似性测度．Turney。拍j基于点互信息(pointwise
mutual
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2025-06-06 15:49:13,518 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser3 在textdb数据库的文档映射
2025-06-06 15:49:13,519 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
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2025-06-06 15:49:13,528 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-06-06 15:49:13,528 - INFO - 文档映射: {'2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329': {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}}
2025-06-06 15:49:31,068 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-06-06 15:49:31,930 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 15:49:31,931 - DEBUG - 处理集合: ragdb_ragdb (db_type: ragdb)
2025-06-06 15:49:31,948 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中找到用户和文档映射: {}
2025-06-06 15:49:31,949 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-06-06 15:49:32,043 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}
2025-06-06 15:49:32,043 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}}}
2025-06-06 15:49:32,043 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}}}
2025-06-06 15:49:32,043 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser3 的所有集合
2025-06-06 15:49:32,043 - DEBUG - 正在查看 userid testuser3 的集合
2025-06-06 15:49:32,043 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-06 15:49:32,051 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser3 的文档数: 0
2025-06-06 15:49:32,051 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser3 无文档
2025-06-06 15:49:32,060 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser3 的文档数: 27
2025-06-06 15:49:32,060 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser3 的内容:
2025-06-06 15:49:32,060 - DEBUG - 文档 1: 内容: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:32,060 - DEBUG - 文档 2: 内容: processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:32,060 - DEBUG - 文档 3: 内容: ③http：／／xlore．。rg／index．actl。n
④http：／／zhish
apexlab．org ⑤http：／／gdm．fudan．edu．cn
⑥http：／／en．wikipedia．org／wikl／Knowledge—Graph
要采用人工编辑的方式进行构建，例如中国科学院
计算机语言信息中心董振东领导的知网(HowNet)
项目，其知识库特点是规模相对较小、知识质量高、..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:32,061 - DEBUG - 文档 4: 内容: 图谱在本质上是一种概念网络，其中的节点表示物
理世界的实体(或概念)，而实体间的各种语义关系
则构成网络中的边．由此，知识图谱是对物理世界的
一种符号表达．
2)知识图谱的研究价值在于，它是构建在当前
Web基础之上的一层覆盖网络(overlay
network)， 借助知识图谱，能够在Web网页之上建立概念间的
链接关系，从而以最小的代价将互联网中积累的信
息组织起来，成为可以被利用的知识．
3..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:32,061 - DEBUG - 文档 5: 内容: 页数据为数据源，通过自动抽取资源的方式来构建、
丰富和完善现有的知识库．
因此，本文主要介绍自底向上的知识图谱构建
技术，按照知识获取的过程分为3个层次：信息抽
取、知识融合以及知识加工．
2知识图谱的构建技术
如1．2节所述，采用自底向上的方式构建知识
图谱的过程是一个迭代更新的过程，每一轮更新包
括3个步骤：1)信息抽取，即从各种类型的数据源中
提取出实体(概念)、属性以及实体间的相互关系，在..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:32,061 - DEBUG - 文档 6: 内容: 要(也不可能)为每个领域或每个实体类别建立单独
的语料库作为训练集．因此，该领域面临的主要挑战
是如何从给定的少量实体实例中自动发现具有区分
力的模式．针对该问题，whitelaw等人[1纠提出了一
种迭代扩展实体语料库的解决方案，基本思路是根
据已知的实体实例进行特征建模，利用该模型对处
理海量数据集得到新的命名实体列表，然后针对新
实体建模，迭代地生成实体标注语料库．
另一种思路是通过搜索引擎..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:32,061 - DEBUG - 文档 7: 内容: 也为批量构造高质量的训练语料提供了新的思路．
Fader等人口1。通过对TextRunner系统和w()E系
统的实体关系抽取结果进行分析，发现其中错误的
部分主要是一些无意义或不合逻辑的实体关系三元
组，据此引入语法限制条件和字典约束，采用先识别
关系指示词，然后再对实体进行识别的策略，有效提
高了关系识别准确率．Mausam等人[2纠针对上述系
统均无法识别非动词性关系的局限，通过引入上下
文..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:32,061 - DEBUG - 文档 8: 内容: 性值含义的关键词(属性名)，在自然语言处理技术
中将这类属性称为有名属性，因此可以利用这些关
键字来定位有名属性的属性值∞¨．
2．2
知识融合 通过信息抽取，实现了从非结构化和半结构化
数据中获取实体、关系以及实体属性信息的目标，然
而，这些结果中可能包含大量的冗余和错误信息，数
据之间的关系也是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性．
因此有必要对其进行清理和整合．知识融合包括2
部分内容：实体链接和知..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:32,061 - DEBUG - 文档 9: 内容: 信息和指称项所在语料的上下文信息，利用词袋模
型构造特征向量作为实体链接时进行相似度比较的
依据，实现了实体消歧．在此基础上，Sen一”一进一步
采用主题模型作为相似度计算依据，在维基百科人
物数据集上获得了高达86％的消歧准确率．Shen
等人一”一提出的Linden模型则同时考虑到了文本相
似性和主题一致性，基于维基百科和wordnet知识
库，取得了当前最好的实体消歧实验结果．然而，由
于百..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:32,061 - DEBUG - 文档 10: 内容: 对实体模式进行建模，在2个公开数据集上(MUC一
4的恐怖主义数据集和路透社自然灾害新闻数据
集)分别取得了76％和87％的共指消解准确率．
除了将共指消解问题视为分类问题之外，还可
以将其作为聚类问题来求解．聚类法的基本思想是
以实体指称项为中心，通过实体聚类实现指称项与
实体对象的匹配．其关键问题是如何定义实体间的
相似性测度．Turney。拍j基于点互信息(pointwise
mutual
..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:32,062 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser3 在textdb数据库的文档映射
2025-06-06 15:49:32,062 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
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2025-06-06 15:49:32,073 - DEBUG - document_id: 2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329, metadata: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:32,073 - DEBUG - document_id: 2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329, metadata: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-06 15:49:32,073 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-06-06 15:49:32,073 - INFO - 文档映射: {'2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329': {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}}
2025-06-06 15:49:46,075 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-06-06 15:49:46,929 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 15:49:46,930 - DEBUG - 处理集合: ragdb_ragdb (db_type: ragdb)
2025-06-06 15:49:46,939 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中找到用户和文档映射: {}
2025-06-06 15:49:46,939 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-06-06 15:49:47,028 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}
2025-06-06 15:49:47,028 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}}}
2025-06-06 15:49:47,028 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}}}
2025-06-06 15:49:47,028 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser4 的所有集合
2025-06-06 15:49:47,028 - DEBUG - 正在查看 userid testuser4 的集合
2025-06-06 15:49:47,029 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-06 15:49:47,035 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser4 的文档数: 0
2025-06-06 15:49:47,035 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser4 无文档
2025-06-06 15:49:47,040 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser4 的文档数: 1
2025-06-06 15:49:47,040 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser4 的内容:
2025-06-06 15:49:47,040 - DEBUG - 文档 1: 内容: 开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支机构，创始团队核心成员来自一流的云计算公司及电信运营商，拥有云计算、超算、智算和网络运营专业经验，在企业市场均拥有超过十年以上行业经验，服务客户超过2万家。公司以自主研发的业务操作支撑系统（KBoss）为底座，打造开放算力应用服务平台（open-computing），将云计算、算力资源和算力应用进行..., 元数据: {'userid': 'testuser4', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-05-26T14:03:54.036027', 'file_type': 'txt'}
2025-06-06 15:49:47,040 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser4 在textdb数据库的文档映射
2025-06-06 15:49:47,041 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-06 15:49:47,052 - DEBUG - document_id: d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820, metadata: {'userid': 'testuser4', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-05-26T14:03:54.036027', 'file_type': 'txt'}
2025-06-06 15:49:47,053 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-06-06 15:49:47,053 - INFO - 文档映射: {'d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820': {'userid': 'testuser4', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-05-26T14:03:54.036027', 'file_type': 'txt'}}
2025-06-06 15:51:14,091 - DEBUG - 成功加载 mREBEL 模型，分词器 triplet_id: 250054
2025-06-06 15:51:14,091 - DEBUG - 成功加载 mREBEL 模型，分词器 triplet_id: 250054
2025-06-06 15:51:14,101 - INFO - 生成 document_id: e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e for file: /share/wangmeihua/rag/data/test.txt
2025-06-06 15:51:14,101 - INFO - 生成 document_id: e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e for file: /share/wangmeihua/rag/data/test.txt
2025-06-06 15:51:14,101 - INFO - 生成 document_id: e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e for file: /share/wangmeihua/rag/data/test.txt
2025-06-06 15:51:14,101 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.txt，userid: testuser2，db_type: textdb
2025-06-06 15:51:14,101 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.txt，userid: testuser2，db_type: textdb
2025-06-06 15:51:14,101 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.txt，userid: testuser2，db_type: textdb
2025-06-06 15:51:14,101 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/test.txt, 大小: 2355 字节
2025-06-06 15:51:14,101 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/test.txt, 大小: 2355 字节
2025-06-06 15:51:14,101 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/test.txt, 大小: 2355 字节
2025-06-06 15:51:14,101 - DEBUG - 文件扩展名: txt
2025-06-06 15:51:14,101 - DEBUG - 文件扩展名: txt
2025-06-06 15:51:14,101 - DEBUG - 文件扩展名: txt
2025-06-06 15:51:14,101 - DEBUG - 开始加载文件
2025-06-06 15:51:14,101 - DEBUG - 开始加载文件
2025-06-06 15:51:14,101 - DEBUG - 开始加载文件
2025-06-06 15:51:14,102 - DEBUG - 加载完成，生成 1 个文档
2025-06-06 15:51:14,102 - DEBUG - 加载完成，生成 1 个文档
2025-06-06 15:51:14,102 - DEBUG - 加载完成，生成 1 个文档
2025-06-06 15:51:14,103 - DEBUG - 分割完成，生成 1 个文档块
2025-06-06 15:51:14,103 - DEBUG - 分割完成，生成 1 个文档块
2025-06-06 15:51:14,103 - DEBUG - 分割完成，生成 1 个文档块
2025-06-06 15:51:14,103 - DEBUG - 生成文档块 0: metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-06-06T15:51:14.103886', 'file_type': 'txt', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt'}
2025-06-06 15:51:14,103 - DEBUG - 生成文档块 0: metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-06-06T15:51:14.103886', 'file_type': 'txt', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt'}
2025-06-06 15:51:14,103 - DEBUG - 生成文档块 0: metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-06-06T15:51:14.103886', 'file_type': 'txt', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt'}
2025-06-06 15:51:14,104 - DEBUG - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.txt 加载并分割为 1 个文档块，document_id: e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e
2025-06-06 15:51:14,104 - DEBUG - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.txt 加载并分割为 1 个文档块，document_id: e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e
2025-06-06 15:51:14,104 - DEBUG - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.txt 加载并分割为 1 个文档块，document_id: e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e
2025-06-06 15:51:14,104 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.txt，生成 1 个文档块
2025-06-06 15:51:14,104 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.txt，生成 1 个文档块
2025-06-06 15:51:14,104 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.txt，生成 1 个文档块
2025-06-06 15:51:14,104 - DEBUG - 第一个文档块: 开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支机构，创始团队核心成员来自一流的云计算公司及电信运营商，拥有云计算、超算、智算和网络运营专业经验，在企业市场均拥有超过十年以上行业经验，服务客户超过2万家。公司以自主研发的业务操作支撑系统（KBoss）为底座，打造开放算力应用服务平台（open-computing），将云计算、算力资源和算力应用进行
2025-06-06 15:51:14,104 - DEBUG - 第一个文档块: 开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支机构，创始团队核心成员来自一流的云计算公司及电信运营商，拥有云计算、超算、智算和网络运营专业经验，在企业市场均拥有超过十年以上行业经验，服务客户超过2万家。公司以自主研发的业务操作支撑系统（KBoss）为底座，打造开放算力应用服务平台（open-computing），将云计算、算力资源和算力应用进行
2025-06-06 15:51:14,104 - DEBUG - 第一个文档块: 开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支机构，创始团队核心成员来自一流的云计算公司及电信运营商，拥有云计算、超算、智算和网络运营专业经验，在企业市场均拥有超过十年以上行业经验，服务客户超过2万家。公司以自主研发的业务操作支撑系统（KBoss）为底座，打造开放算力应用服务平台（open-computing），将云计算、算力资源和算力应用进行
2025-06-06 15:51:14,884 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 15:51:14,884 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 15:51:14,884 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 15:51:21,543 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-06-06 15:51:21,543 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-06-06 15:51:21,543 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-06-06 15:51:21,543 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
2025-06-06 15:51:21,543 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
2025-06-06 15:51:21,543 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
2025-06-06 15:51:21,547 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-06-06 15:51:21,547 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-06-06 15:51:21,547 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-06-06 15:51:21,647 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-06-06 15:51:21,647 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-06-06 15:51:21,647 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-06-06 15:51:21,656 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
2025-06-06 15:51:21,656 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
2025-06-06 15:51:21,656 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
2025-06-06 15:51:21,656 - DEBUG - 正在为 userid testuser2 插入 1 个文档到 ragdb_textdb
2025-06-06 15:51:21,656 - DEBUG - 正在为 userid testuser2 插入 1 个文档到 ragdb_textdb
2025-06-06 15:51:21,656 - DEBUG - 正在为 userid testuser2 插入 1 个文档到 ragdb_textdb
2025-06-06 15:51:21,657 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-06-06T15:51:14.103886', 'file_type': 'txt', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt'}
2025-06-06 15:51:21,657 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-06-06T15:51:14.103886', 'file_type': 'txt', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt'}
2025-06-06 15:51:21,657 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-06-06T15:51:14.103886', 'file_type': 'txt', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt'}
2025-06-06 15:51:21,717 - DEBUG - 成功插入 1 个文档
2025-06-06 15:51:21,717 - DEBUG - 成功插入 1 个文档
2025-06-06 15:51:21,717 - DEBUG - 成功插入 1 个文档
2025-06-06 15:51:21,726 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458495788940001280, document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, metadata={'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:51:21,726 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458495788940001280, document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, metadata={'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:51:21,726 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458495788940001280, document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, metadata={'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:51:21,726 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458495788940001281, document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, metadata={'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:51:21,726 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458495788940001281, document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, metadata={'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:51:21,726 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458495788940001281, document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, metadata={'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:51:21,726 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458495788940001282, document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, metadata={'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:51:21,726 - DEBUG - 插入后查询结果: pk=458495788940001282, document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, metadata={'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
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2025-06-06 15:51:24,733 - DEBUG - 处理块 1/7: 开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支...
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2025-06-06 15:51:25,733 - DEBUG - 处理块 3/7: 在2021年，我们荣幸地成为阿里云计算的合作伙伴，致力于提供算力应用、算力网络、算网一体的产品和服务...
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2025-06-06 15:51:26,034 - DEBUG - 处理块 4/7: 在2023年，我们的平台进一步发展，成功引入火山引擎、百度智能云。目前，我们已成为阿里云、江苏未来网...
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2025-06-06 15:51:26,325 - DEBUG - 块 4 提取到 1 个三元组
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2025-06-06 15:51:26,325 - DEBUG - 处理块 5/7: 公司提供新一代算力云应用服务模式，通过自主研发的开元算力云应用服务平台，整合算力资源和算法应用，利用...
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2025-06-06 15:51:26,562 - DEBUG - 块 5 生成文本: <triplet> <unk> 算法 <concept> subclass of</s>
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2025-06-06 15:51:26,562 - DEBUG - 处理块 6/7: 旨在为政府和企业提供"技术+资源+场景+运营”的产业互联网算力云应用服务平台，实现以算力云服务推动数...
2025-06-06 15:51:26,562 - DEBUG - 处理块 6/7: 旨在为政府和企业提供"技术+资源+场景+运营”的产业互联网算力云应用服务平台，实现以算力云服务推动数...
2025-06-06 15:51:26,562 - DEBUG - 处理块 6/7: 旨在为政府和企业提供"技术+资源+场景+运营”的产业互联网算力云应用服务平台，实现以算力云服务推动数...
2025-06-06 15:51:26,747 - DEBUG - 块 6 生成文本: <triplet> 算力云 <concept> 应用服务平台 <media> instance of</s>
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2025-06-06 15:51:26,747 - DEBUG - 块 6 提取到 1 个三元组
2025-06-06 15:51:26,747 - DEBUG - 块 6 提取到 1 个三元组
2025-06-06 15:51:26,747 - DEBUG - 块 6 提取到 1 个三元组
2025-06-06 15:51:26,748 - DEBUG - 处理块 7/7: 开元云科技自成立以来得到了包括工信部、教育部、全国高校学会、国家超算中心以及南京未来网络研究院等政府...
2025-06-06 15:51:26,748 - DEBUG - 处理块 7/7: 开元云科技自成立以来得到了包括工信部、教育部、全国高校学会、国家超算中心以及南京未来网络研究院等政府...
2025-06-06 15:51:26,748 - DEBUG - 处理块 7/7: 开元云科技自成立以来得到了包括工信部、教育部、全国高校学会、国家超算中心以及南京未来网络研究院等政府...
2025-06-06 15:51:27,231 - DEBUG - 块 7 生成文本: <triplet> 南京未来网络研究院 <concept> 国家超算中心 <loc> 教育部 <org> 全国高校学会 <media></s>
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2025-06-06 15:51:27,231 - DEBUG - 添加三元组: 南京未来网络研究院(concept) - 教育部 - 国家超算中心(loc)
2025-06-06 15:51:27,231 - DEBUG - 添加三元组: 南京未来网络研究院(concept) - 教育部 - 国家超算中心(loc)
2025-06-06 15:51:27,231 - DEBUG - 添加三元组: 南京未来网络研究院(concept) - 教育部 - 国家超算中心(loc)
2025-06-06 15:51:27,232 - DEBUG - 块 7 提取到 1 个三元组
2025-06-06 15:51:27,232 - DEBUG - 块 7 提取到 1 个三元组
2025-06-06 15:51:27,232 - DEBUG - 块 7 提取到 1 个三元组
2025-06-06 15:51:27,238 - INFO - 文档 e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e 的 5 个三元组已保存到: /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt
2025-06-06 15:51:27,238 - INFO - 文档 e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e 的 5 个三元组已保存到: /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt
2025-06-06 15:51:27,238 - INFO - 文档 e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e 的 5 个三元组已保存到: /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt
2025-06-06 15:51:27,238 - INFO - 文档 e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e 三元组抽取完成，耗时: 2.51 秒
2025-06-06 15:51:27,238 - INFO - 文档 e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e 三元组抽取完成，耗时: 2.51 秒
2025-06-06 15:51:27,238 - INFO - 文档 e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e 三元组抽取完成，耗时: 2.51 秒
2025-06-06 15:51:27,239 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.txt 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-06-06 15:51:27,239 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.txt 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-06-06 15:51:27,239 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/test.txt 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-06-06 15:54:05,866 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 15:54:05,866 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 15:54:06,473 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 15:54:06,473 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 15:54:07,254 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 15:54:07,254 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 15:54:07,342 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 15:54:07,342 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 15:54:07,399 - INFO - 从查询中提取到 3 个唯一实体: ['知识', '图谱', '知识图谱']
2025-06-06 15:54:07,399 - INFO - 从查询中提取到 3 个唯一实体: ['知识', '图谱', '知识图谱']
2025-06-06 15:54:07,399 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 15:54:07,399 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 15:54:07,400 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 15:54:07,400 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 15:54:08,701 - DEBUG - 匹配到三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-06 15:54:08,701 - DEBUG - 匹配到三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-06 15:54:08,830 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=图谱, head_sim=0.82, tail_sim=0.44)
2025-06-06 15:54:08,830 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=图谱, head_sim=0.82, tail_sim=0.44)
2025-06-06 15:54:08,990 - DEBUG - 匹配到三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=图谱, head_sim=0.49, tail_sim=0.82)
2025-06-06 15:54:08,990 - DEBUG - 匹配到三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=图谱, head_sim=0.49, tail_sim=0.82)
2025-06-06 15:54:09,022 - DEBUG - 匹配到三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=图谱, head_sim=0.52, tail_sim=0.82)
2025-06-06 15:54:09,022 - DEBUG - 匹配到三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=图谱, head_sim=0.52, tail_sim=0.82)
2025-06-06 15:54:09,118 - DEBUG - 匹配到三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=图谱, head_sim=0.50, tail_sim=0.82)
2025-06-06 15:54:09,118 - DEBUG - 匹配到三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=图谱, head_sim=0.50, tail_sim=0.82)
2025-06-06 15:54:09,535 - DEBUG - 匹配到三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=图谱, head_sim=0.50, tail_sim=0.82)
2025-06-06 15:54:09,535 - DEBUG - 匹配到三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=图谱, head_sim=0.50, tail_sim=0.82)
2025-06-06 15:54:09,728 - DEBUG - 匹配到三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=图谱, head_sim=0.44, tail_sim=1.00)
2025-06-06 15:54:09,728 - DEBUG - 匹配到三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=图谱, head_sim=0.44, tail_sim=1.00)
2025-06-06 15:54:09,792 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=图谱, head_sim=0.82, tail_sim=0.50)
2025-06-06 15:54:09,792 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=图谱, head_sim=0.82, tail_sim=0.50)
2025-06-06 15:54:09,920 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=图谱, head_sim=0.82, tail_sim=0.56)
2025-06-06 15:54:09,920 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=图谱, head_sim=0.82, tail_sim=0.56)
2025-06-06 15:54:09,952 - DEBUG - 匹配到三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=图谱, head_sim=0.48, tail_sim=0.82)
2025-06-06 15:54:09,952 - DEBUG - 匹配到三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=图谱, head_sim=0.48, tail_sim=0.82)
2025-06-06 15:54:09,985 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=图谱, head_sim=0.82, tail_sim=0.40)
2025-06-06 15:54:09,985 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=图谱, head_sim=0.82, tail_sim=0.40)
2025-06-06 15:54:10,145 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 15:54:10,145 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 15:54:10,305 - DEBUG - 匹配到三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-06 15:54:10,305 - DEBUG - 匹配到三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-06 15:54:10,337 - DEBUG - 匹配到三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 15:54:10,337 - DEBUG - 匹配到三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 15:54:10,433 - DEBUG - 匹配到三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 15:54:10,433 - DEBUG - 匹配到三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 15:54:10,852 - DEBUG - 匹配到三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
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2025-06-06 15:54:11,044 - DEBUG - 匹配到三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 15:54:11,044 - DEBUG - 匹配到三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 15:54:11,108 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-06 15:54:11,108 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-06 15:54:11,236 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-06 15:54:11,236 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-06 15:54:11,268 - DEBUG - 匹配到三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 15:54:11,268 - DEBUG - 匹配到三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 15:54:11,300 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-06 15:54:11,300 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-06 15:54:11,396 - INFO - 找到 11 个匹配的三元组
2025-06-06 15:54:11,396 - INFO - 找到 11 个匹配的三元组
2025-06-06 15:54:11,396 - DEBUG - 搜索关键字: 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,396 - DEBUG - 搜索关键字: 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,412 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%数据层%'
2025-06-06 15:54:11,412 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%数据层%'
2025-06-06 15:54:11,420 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5604642033576965, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,420 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5604642033576965, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,420 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5502300262451172, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,420 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5502300262451172, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,420 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.513057291507721, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,420 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.513057291507721, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,420 - DEBUG - 搜索关键字: (Sri) (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,420 - DEBUG - 搜索关键字: (Sri) (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,437 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%(Sri)%'
2025-06-06 15:54:11,437 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%(Sri)%'
2025-06-06 15:54:11,440 - DEBUG - 搜索关键字: 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,440 - DEBUG - 搜索关键字: 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,456 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%'
2025-06-06 15:54:11,456 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%'
2025-06-06 15:54:11,462 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5766353011131287, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,462 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
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2025-06-06 15:54:11,462 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5309321284294128, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,462 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5309321284294128, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
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2025-06-06 15:54:11,484 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
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从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
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2025-06-06 15:54:11,484 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-06 15:54:11,507 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
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2025-06-06 15:54:11,507 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6795034408569336, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,507 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6574262976646423, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
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在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6574262976646423, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,507 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
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2025-06-06 15:54:11,528 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
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2025-06-06 15:54:11,528 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
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2025-06-06 15:54:11,528 - DEBUG - 搜索关键字: 图谱 (文档: test.docx)
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2025-06-06 15:54:11,544 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%图谱%'
2025-06-06 15:54:11,552 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
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2025-06-06 15:54:11,552 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
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在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
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2025-06-06 15:54:11,552 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
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2025-06-06 15:54:11,552 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
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将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
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2025-06-06 15:54:11,552 - DEBUG - 搜索关键字: 上下位关系 (文档: test.docx)
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2025-06-06 15:54:11,569 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%上下位关系%'
2025-06-06 15:54:11,569 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%上下位关系%'
2025-06-06 15:54:11,573 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
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2025-06-06 15:54:11,573 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
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2025-06-06 15:54:11,573 - DEBUG - 搜索关键字: 总结 (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,573 - DEBUG - 搜索关键字: 总结 (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,589 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%'
2025-06-06 15:54:11,589 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%'
2025-06-06 15:54:11,594 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.44958871603012085, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,594 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.44958871603012085, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,594 - DEBUG - 搜索关键字: 外部知识库 (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,594 - DEBUG - 搜索关键字: 外部知识库 (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,610 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%'
2025-06-06 15:54:11,610 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%'
2025-06-06 15:54:11,616 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5655364990234375, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,616 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5655364990234375, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,616 - DEBUG - 搜索关键字: 的知识 (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,616 - DEBUG - 搜索关键字: 的知识 (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,632 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%的知识%'
2025-06-06 15:54:11,632 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%的知识%'
2025-06-06 15:54:11,639 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
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2025-06-06 15:54:11,639 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5683881044387817, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,639 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5390640497207642, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,639 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5390640497207642, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,639 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5336299538612366, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,639 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5336299538612366, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,639 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5036295056343079, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,639 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5036295056343079, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,639 - DEBUG - 搜索关键字: 结构化知识库 (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,639 - DEBUG - 搜索关键字: 结构化知识库 (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,655 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%'
2025-06-06 15:54:11,655 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%'
2025-06-06 15:54:11,660 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5853956937789917, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,660 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5853956937789917, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,660 - DEBUG - 搜索关键字: 城市 (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,660 - DEBUG - 搜索关键字: 城市 (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,676 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%城市%'
2025-06-06 15:54:11,676 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%城市%'
2025-06-06 15:54:11,682 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.40960273146629333, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,682 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.40960273146629333, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,682 - DEBUG - 搜索关键字: 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,682 - DEBUG - 搜索关键字: 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-06 15:54:11,699 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%万维网%'
2025-06-06 15:54:11,699 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%万维网%'
2025-06-06 15:54:11,703 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.37615352869033813, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,703 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.37615352869033813, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 15:54:11,703 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 15:54:11,703 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 15:54:11,704 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 15:54:11,704 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 15:54:12,232 - INFO - 找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 15:54:12,232 - INFO - 找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 15:54:12,232 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 15:54:12,232 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 15:54:12,232 - INFO - 返回 4 条唯一结果
2025-06-06 15:54:12,232 - INFO - 返回 4 条唯一结果
2025-06-06 15:54:12,234 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 15:54:12,234 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 16:46:18,037 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 16:46:18,037 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 16:46:18,647 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 16:46:18,647 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 16:46:19,422 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 16:46:19,422 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 16:46:19,532 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 16:46:19,532 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 16:46:19,598 - INFO - 从查询中提取到 2 个唯一实体: ['知识图谱', '知识']
2025-06-06 16:46:19,598 - INFO - 从查询中提取到 2 个唯一实体: ['知识图谱', '知识']
2025-06-06 16:46:19,598 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 16:46:19,598 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 16:46:19,600 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 16:46:19,600 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 16:46:19,724 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 16:46:19,724 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 16:46:19,890 - DEBUG - 匹配到三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:46:19,890 - DEBUG - 匹配到三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:46:19,923 - DEBUG - 匹配到三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:46:19,923 - DEBUG - 匹配到三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:46:20,021 - DEBUG - 匹配到三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:46:20,021 - DEBUG - 匹配到三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:46:20,445 - DEBUG - 匹配到三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:46:20,445 - DEBUG - 匹配到三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:46:20,641 - DEBUG - 匹配到三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 16:46:20,641 - DEBUG - 匹配到三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 16:46:20,709 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-06 16:46:20,709 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-06 16:46:20,840 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-06 16:46:20,840 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-06 16:46:20,873 - DEBUG - 匹配到三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:46:20,873 - DEBUG - 匹配到三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:46:20,906 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-06 16:46:20,906 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-06 16:46:22,271 - DEBUG - 匹配到三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-06 16:46:22,271 - DEBUG - 匹配到三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-06 16:46:22,337 - INFO - 找到 11 个匹配的三元组
2025-06-06 16:46:22,337 - INFO - 找到 11 个匹配的三元组
2025-06-06 16:46:22,337 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,337 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,353 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-06 16:46:22,353 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-06 16:46:22,364 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,364 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,364 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,364 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,381 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-06 16:46:22,381 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-06 16:46:22,386 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,386 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,386 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,386 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,387 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,387 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,403 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-06 16:46:22,403 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-06 16:46:22,407 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,407 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,407 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,407 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,424 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-06 16:46:22,424 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-06 16:46:22,428 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,428 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,429 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,429 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,445 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-06 16:46:22,445 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-06 16:46:22,450 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5805169939994812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,450 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-06 16:46:22,450 - DEBUG - 搜索关键词对: 上下位关系 图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,450 - DEBUG - 搜索关键词对: 上下位关系 图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,467 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%上下位关系%图谱%'
2025-06-06 16:46:22,467 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%上下位关系%图谱%'
2025-06-06 16:46:22,471 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-06 16:46:22,471 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.4622323513031006, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,471 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,471 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,487 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-06 16:46:22,487 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-06 16:46:22,494 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,494 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,494 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,494 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,511 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-06 16:46:22,511 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-06 16:46:22,517 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,517 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,517 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,517 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
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2025-06-06 16:46:22,517 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5881852507591248, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 16:46:22,517 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-06 16:46:22,517 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,517 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,533 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-06 16:46:22,533 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-06 16:46:22,538 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
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2025-06-06 16:46:22,538 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
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2025-06-06 16:46:22,538 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,538 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,555 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-06 16:46:22,555 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-06 16:46:22,561 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
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2025-06-06 16:46:22,561 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
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2025-06-06 16:46:22,561 - DEBUG - 搜索关键词对: (Sri) 的知识 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,561 - DEBUG - 搜索关键词对: (Sri) 的知识 (文档: test.docx)
2025-06-06 16:46:22,577 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%(Sri)%的知识%'
2025-06-06 16:46:22,577 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%(Sri)%的知识%'
2025-06-06 16:46:22,580 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 16:46:22,580 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 16:46:22,582 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 16:46:22,582 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 16:46:22,938 - INFO - 找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 16:46:22,938 - INFO - 找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 16:46:22,938 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 16:46:22,938 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 16:46:22,938 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-06 16:46:22,938 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-06 16:46:22,943 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 16:46:22,943 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 16:56:01,361 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 16:56:01,361 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 16:56:01,878 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 16:56:01,878 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 16:56:02,644 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 16:56:02,644 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 16:56:02,730 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 16:56:02,730 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 16:56:02,804 - INFO - 从查询中提取到 2 个唯一实体: ['知识图谱', '知识']
2025-06-06 16:56:02,804 - INFO - 从查询中提取到 2 个唯一实体: ['知识图谱', '知识']
2025-06-06 16:56:02,804 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 16:56:02,804 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 16:56:02,806 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 16:56:02,806 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 16:56:02,941 - DEBUG - 初始匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 16:56:02,941 - DEBUG - 初始匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 16:56:03,107 - DEBUG - 初始匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:56:03,107 - DEBUG - 初始匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:56:03,139 - DEBUG - 初始匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:56:03,139 - DEBUG - 初始匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:56:03,237 - DEBUG - 初始匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:56:03,237 - DEBUG - 初始匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:56:03,655 - DEBUG - 初始匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
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2025-06-06 16:56:03,846 - DEBUG - 初始匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 16:56:03,846 - DEBUG - 初始匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 16:56:03,911 - DEBUG - 初始匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
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2025-06-06 16:56:04,039 - DEBUG - 初始匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
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2025-06-06 16:56:04,071 - DEBUG - 初始匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:56:04,071 - DEBUG - 初始匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 16:56:04,103 - DEBUG - 初始匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
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2025-06-06 16:56:05,427 - DEBUG - 初始匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-06 16:56:05,427 - DEBUG - 初始匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-06 16:56:05,506 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.60)
2025-06-06 16:56:05,506 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.60)
2025-06-06 16:56:05,522 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.54)
2025-06-06 16:56:05,522 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.54)
2025-06-06 16:56:05,537 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.55)
2025-06-06 16:56:05,537 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.55)
2025-06-06 16:56:05,553 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.61)
2025-06-06 16:56:05,553 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.61)
2025-06-06 16:56:05,569 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.57)
2025-06-06 16:56:05,569 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.57)
2025-06-06 16:56:05,585 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.42)
2025-06-06 16:56:05,585 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.42)
2025-06-06 16:56:05,601 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.58)
2025-06-06 16:56:05,601 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.58)
2025-06-06 16:56:05,616 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.67)
2025-06-06 16:56:05,616 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.67)
2025-06-06 16:56:05,632 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.64)
2025-06-06 16:56:05,632 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.64)
2025-06-06 16:56:05,648 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.50)
2025-06-06 16:56:05,648 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.50)
2025-06-06 16:56:05,664 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.46)
2025-06-06 16:56:05,664 - DEBUG - 二次过滤剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.46)
2025-06-06 16:56:05,664 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 16:56:05,664 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 16:56:05,664 - DEBUG - 文档 test.docx 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 16:56:05,664 - DEBUG - 文档 test.docx 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 16:56:05,664 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 16:56:05,664 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 16:56:05,666 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 16:56:05,666 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 16:56:06,029 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 16:56:06,029 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 16:56:06,029 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 16:56:06,029 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 16:56:06,029 - INFO - 返回 0 条唯一结果
2025-06-06 16:56:06,029 - INFO - 返回 0 条唯一结果
2025-06-06 16:56:06,034 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 16:56:06,034 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 17:08:26,763 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 17:08:26,763 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 17:08:27,408 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 17:08:27,408 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 17:08:28,315 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 17:08:28,315 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 17:08:28,403 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 17:08:28,403 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 17:08:28,475 - ERROR - 实体抽取失败: 'list' object has no attribute 'update'
2025-06-06 17:08:28,475 - ERROR - 实体抽取失败: 'list' object has no attribute 'update'
2025-06-06 17:08:28,476 - WARNING - 未从查询中提取到实体，返回空结果
2025-06-06 17:08:28,476 - WARNING - 未从查询中提取到实体，返回空结果
2025-06-06 17:08:28,517 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 17:08:28,517 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 17:11:23,062 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 17:11:23,062 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 17:11:23,687 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 17:11:23,687 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 17:11:24,456 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 17:11:24,456 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 17:11:24,592 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 17:11:24,592 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 17:11:24,651 - INFO - 从查询中提取到 2 个唯一实体: ['知识图谱', '知识']
2025-06-06 17:11:24,651 - INFO - 从查询中提取到 2 个唯一实体: ['知识图谱', '知识']
2025-06-06 17:11:24,651 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 17:11:24,651 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 17:11:24,654 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 17:11:24,654 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 17:11:24,776 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 17:11:24,776 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 17:11:24,943 - DEBUG - 匹配到三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:11:24,943 - DEBUG - 匹配到三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:11:24,980 - DEBUG - 匹配到三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:11:24,980 - DEBUG - 匹配到三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:11:25,077 - DEBUG - 匹配到三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:11:25,077 - DEBUG - 匹配到三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:11:25,509 - DEBUG - 匹配到三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:11:25,509 - DEBUG - 匹配到三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:11:25,703 - DEBUG - 匹配到三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 17:11:25,703 - DEBUG - 匹配到三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 17:11:25,769 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-06 17:11:25,769 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-06 17:11:25,900 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-06 17:11:25,900 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-06 17:11:25,933 - DEBUG - 匹配到三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:11:25,933 - DEBUG - 匹配到三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:11:25,965 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-06 17:11:25,965 - DEBUG - 匹配到三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-06 17:11:27,329 - DEBUG - 匹配到三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-06 17:11:27,329 - DEBUG - 匹配到三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-06 17:11:27,394 - INFO - 找到 11 个匹配的三元组
2025-06-06 17:11:27,394 - INFO - 找到 11 个匹配的三元组
2025-06-06 17:11:27,395 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,395 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,411 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-06 17:11:27,411 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-06 17:11:27,421 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,421 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,421 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,421 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,438 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-06 17:11:27,438 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-06 17:11:27,443 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,443 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,443 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,443 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,443 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,443 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,460 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:11:27,460 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:11:27,464 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,464 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,464 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,464 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,480 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-06 17:11:27,480 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-06 17:11:27,485 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,485 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,485 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,485 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,502 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:11:27,502 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:11:27,507 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5805169939994812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,507 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5805169939994812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,507 - DEBUG - 搜索关键词对: 上下位关系 图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,507 - DEBUG - 搜索关键词对: 上下位关系 图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,524 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%上下位关系%图谱%'
2025-06-06 17:11:27,524 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%上下位关系%图谱%'
2025-06-06 17:11:27,528 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.4622323513031006, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,528 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-06 17:11:27,528 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
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2025-06-06 17:11:27,544 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-06 17:11:27,544 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-06 17:11:27,551 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,551 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,551 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
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2025-06-06 17:11:27,567 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-06 17:11:27,567 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-06 17:11:27,574 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,574 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,574 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,574 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,574 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5881852507591248, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,574 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-06 17:11:27,574 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,574 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,590 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-06 17:11:27,590 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-06 17:11:27,595 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
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2025-06-06 17:11:27,595 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,595 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,595 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,611 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-06 17:11:27,611 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-06 17:11:27,617 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:11:27,617 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
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2025-06-06 17:11:27,617 - DEBUG - 搜索关键词对: (Sri) 的知识 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,617 - DEBUG - 搜索关键词对: (Sri) 的知识 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:11:27,633 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%(Sri)%的知识%'
2025-06-06 17:11:27,633 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%(Sri)%的知识%'
2025-06-06 17:11:27,636 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 17:11:27,636 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 17:11:27,638 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 17:11:27,638 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 17:11:27,992 - INFO - 找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 17:11:27,992 - INFO - 找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 17:11:27,992 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 17:11:27,992 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 17:11:27,993 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-06 17:11:27,993 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-06 17:11:27,994 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 17:11:27,994 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 17:15:26,581 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 17:15:26,581 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 17:15:27,286 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 17:15:27,286 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 17:15:28,047 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 17:15:28,047 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 17:15:28,162 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 17:15:28,162 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 17:15:28,226 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-06 17:15:28,226 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-06 17:15:28,227 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-06 17:15:28,227 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-06 17:15:28,227 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-06 17:15:28,227 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-06 17:15:28,227 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'知识', '图谱'}
2025-06-06 17:15:28,227 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'知识', '图谱'}
2025-06-06 17:15:28,227 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '融合']
2025-06-06 17:15:28,227 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '融合']
2025-06-06 17:15:28,227 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 17:15:28,227 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 17:15:28,229 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 17:15:28,229 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 17:15:28,395 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 17:15:28,395 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 17:15:28,556 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:15:28,556 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:15:28,588 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:15:28,588 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:15:28,683 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:15:28,683 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:15:29,098 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:15:29,098 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:15:29,289 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 17:15:29,289 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 17:15:29,353 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-06 17:15:29,353 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-06 17:15:29,481 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-06 17:15:29,481 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-06 17:15:29,513 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:15:29,513 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:15:29,545 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-06 17:15:29,545 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-06 17:15:30,880 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-06 17:15:30,880 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-06 17:15:33,580 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.64)
2025-06-06 17:15:33,580 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.64)
2025-06-06 17:15:33,596 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-06 17:15:33,596 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-06 17:15:33,612 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.61)
2025-06-06 17:15:33,612 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.61)
2025-06-06 17:15:33,628 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-06 17:15:33,628 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-06 17:15:33,644 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-06 17:15:33,644 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-06 17:15:33,660 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.47)
2025-06-06 17:15:33,660 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.47)
2025-06-06 17:15:33,676 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.56)
2025-06-06 17:15:33,676 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.56)
2025-06-06 17:15:33,692 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.61)
2025-06-06 17:15:33,692 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.61)
2025-06-06 17:15:33,708 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.68)
2025-06-06 17:15:33,708 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.68)
2025-06-06 17:15:33,724 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.61)
2025-06-06 17:15:33,724 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.61)
2025-06-06 17:15:33,740 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.43)
2025-06-06 17:15:33,740 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.43)
2025-06-06 17:15:33,740 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 17:15:33,740 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 17:15:33,740 - DEBUG - 文档 test.docx 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 17:15:33,740 - DEBUG - 文档 test.docx 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 17:15:33,740 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 17:15:33,740 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 17:15:33,743 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 17:15:33,743 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 17:15:34,460 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 17:15:34,460 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 17:15:34,460 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 17:15:34,460 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 17:15:34,460 - INFO - 返回 0 条唯一结果
2025-06-06 17:15:34,460 - INFO - 返回 0 条唯一结果
2025-06-06 17:15:34,462 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 17:15:34,462 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 17:17:07,010 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 17:17:07,010 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 17:17:07,686 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 17:17:07,686 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 17:17:08,451 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 17:17:08,451 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 17:17:08,548 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 17:17:08,548 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 17:17:08,614 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-06 17:17:08,614 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-06 17:17:08,614 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-06 17:17:08,614 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-06 17:17:08,614 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-06 17:17:08,614 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-06 17:17:08,615 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'图谱', '知识'}
2025-06-06 17:17:08,615 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'图谱', '知识'}
2025-06-06 17:17:08,615 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '融合']
2025-06-06 17:17:08,615 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '融合']
2025-06-06 17:17:08,615 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 17:17:08,615 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 17:17:08,617 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 17:17:08,617 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 17:17:08,789 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 17:17:08,789 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 17:17:08,951 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:17:08,951 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:17:08,983 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:17:08,983 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:17:09,080 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:17:09,080 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:17:09,500 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:17:09,500 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:17:09,694 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 17:17:09,694 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 17:17:09,758 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-06 17:17:09,758 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-06 17:17:09,887 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-06 17:17:09,887 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-06 17:17:09,920 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:17:09,920 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:17:09,952 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-06 17:17:09,952 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-06 17:17:11,310 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-06 17:17:11,310 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-06 17:17:14,038 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.64)
2025-06-06 17:17:14,038 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.64)
2025-06-06 17:17:14,054 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-06 17:17:14,054 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-06 17:17:14,071 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.61)
2025-06-06 17:17:14,071 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.61)
2025-06-06 17:17:14,087 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-06 17:17:14,087 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-06 17:17:14,103 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-06 17:17:14,103 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-06 17:17:14,119 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.47)
2025-06-06 17:17:14,119 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.47)
2025-06-06 17:17:14,135 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.56)
2025-06-06 17:17:14,135 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.56)
2025-06-06 17:17:14,151 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.61)
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2025-06-06 17:17:14,167 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.68)
2025-06-06 17:17:14,167 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.68)
2025-06-06 17:17:14,184 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.61)
2025-06-06 17:17:14,184 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.61)
2025-06-06 17:17:14,200 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.43)
2025-06-06 17:17:14,200 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.43)
2025-06-06 17:17:14,200 - INFO - 最终找到 9 个匹配的三元组
2025-06-06 17:17:14,200 - INFO - 最终找到 9 个匹配的三元组
2025-06-06 17:17:14,200 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:17:14,200 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:17:14,216 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-06 17:17:14,216 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-06 17:17:14,224 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:17:14,224 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:17:14,224 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:17:14,224 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:17:14,241 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-06 17:17:14,241 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-06 17:17:14,246 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
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2025-06-06 17:17:14,246 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
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2025-06-06 17:17:14,246 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:17:14,246 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-06 17:17:14,246 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
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2025-06-06 17:17:14,262 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:17:14,262 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:17:14,267 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
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2025-06-06 17:17:14,267 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:17:14,267 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:17:14,267 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:17:14,283 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-06 17:17:14,283 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-06 17:17:14,288 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:17:14,288 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:17:14,288 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:17:14,288 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:17:14,304 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
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2025-06-06 17:17:14,310 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-06 17:17:14,310 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-06 17:17:14,310 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:17:14,310 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:17:14,326 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-06 17:17:14,326 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-06 17:17:14,333 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:17:14,333 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:17:14,333 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:17:14,333 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:17:14,350 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-06 17:17:14,350 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-06 17:17:14,356 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:17:14,356 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:17:14,356 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:17:14,356 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:17:14,356 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:17:14,356 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:17:14,372 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-06 17:17:14,372 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-06 17:17:14,377 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:17:14,377 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:17:14,377 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:17:14,377 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:17:14,393 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-06 17:17:14,393 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-06 17:17:14,400 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
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2025-06-06 17:17:14,400 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:17:14,400 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 17:17:14,400 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 17:17:14,402 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 17:17:14,402 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 17:17:15,129 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 17:17:15,129 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 17:17:15,130 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 17:17:15,130 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 17:17:15,130 - INFO - 返回 2 条唯一结果
2025-06-06 17:17:15,130 - INFO - 返回 2 条唯一结果
2025-06-06 17:17:15,134 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 17:17:15,134 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 17:25:15,801 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 17:25:15,801 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 17:25:16,330 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 17:25:16,330 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 17:25:17,098 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 17:25:17,098 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 17:25:17,182 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 17:25:17,182 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 17:25:17,235 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-06 17:25:17,235 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-06 17:25:17,235 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-06 17:25:17,235 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-06 17:25:17,236 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-06 17:25:17,236 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-06 17:25:17,236 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'图谱', '知识'}
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2025-06-06 17:25:17,236 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '推理']
2025-06-06 17:25:17,236 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '推理']
2025-06-06 17:25:17,236 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 17:25:17,236 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 17:25:17,238 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 17:25:17,238 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 17:25:17,413 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 17:25:17,413 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
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2025-06-06 17:25:17,612 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:25:17,612 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:25:17,710 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:25:17,710 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:25:18,123 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:25:18,123 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:25:18,320 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 17:25:18,320 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 17:25:18,385 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-06 17:25:18,385 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-06 17:25:18,513 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
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2025-06-06 17:25:18,544 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:25:18,544 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:25:18,576 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-06 17:25:18,576 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-06 17:25:19,901 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-06 17:25:19,901 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-06 17:25:22,582 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.69)
2025-06-06 17:25:22,582 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.69)
2025-06-06 17:25:22,598 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.64)
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2025-06-06 17:25:22,614 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.67)
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2025-06-06 17:25:22,630 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.70)
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2025-06-06 17:25:22,646 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.67)
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2025-06-06 17:25:22,661 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.50)
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2025-06-06 17:25:22,677 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.60)
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2025-06-06 17:25:22,693 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.66)
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2025-06-06 17:25:22,710 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.66)
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2025-06-06 17:25:22,726 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.70)
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2025-06-06 17:25:22,742 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.43)
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2025-06-06 17:25:22,742 - INFO - 最终找到 9 个匹配的三元组
2025-06-06 17:25:22,742 - INFO - 最终找到 9 个匹配的三元组
2025-06-06 17:25:22,742 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,742 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,758 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-06 17:25:22,758 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-06 17:25:22,765 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,765 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,766 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,766 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,782 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-06 17:25:22,782 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-06 17:25:22,788 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,788 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,788 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,788 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-06 17:25:22,788 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,788 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,804 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:25:22,804 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:25:22,809 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,809 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,809 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,809 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,825 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-06 17:25:22,825 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-06 17:25:22,829 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,829 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,830 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,830 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,845 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:25:22,845 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:25:22,851 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5805169939994812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,851 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-06 17:25:22,851 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,851 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,867 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-06 17:25:22,867 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-06 17:25:22,874 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,874 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
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2025-06-06 17:25:22,874 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,874 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,890 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-06 17:25:22,890 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-06 17:25:22,896 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,896 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,896 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,896 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,896 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,896 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,912 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-06 17:25:22,912 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-06 17:25:22,917 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,917 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,917 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,917 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:25:22,935 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-06 17:25:22,935 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-06 17:25:22,942 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,942 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:25:22,942 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 17:25:22,942 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 17:25:22,944 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 17:25:22,944 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 17:25:23,660 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 17:25:23,660 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 17:25:23,661 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 17:25:23,661 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 17:25:23,661 - INFO - 返回 2 条唯一结果
2025-06-06 17:25:23,661 - INFO - 返回 2 条唯一结果
2025-06-06 17:25:23,666 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 17:25:23,666 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 17:26:49,862 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 17:26:49,862 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 17:26:50,580 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 17:26:50,580 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 17:26:51,355 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 17:26:51,355 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 17:26:51,446 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 17:26:51,446 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 17:26:51,514 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-06 17:26:51,514 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-06 17:26:51,514 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-06 17:26:51,514 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-06 17:26:51,514 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-06 17:26:51,514 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-06 17:26:51,514 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'图谱', '知识'}
2025-06-06 17:26:51,514 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'图谱', '知识'}
2025-06-06 17:26:51,514 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '抽取']
2025-06-06 17:26:51,514 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '抽取']
2025-06-06 17:26:51,515 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 17:26:51,515 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 17:26:51,517 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 17:26:51,517 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 17:26:51,686 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 17:26:51,686 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 17:26:51,847 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:26:51,847 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:26:51,879 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:26:51,879 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:26:51,975 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:26:51,975 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:26:52,392 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
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2025-06-06 17:26:52,584 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 17:26:52,584 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 17:26:52,648 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-06 17:26:52,648 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-06 17:26:52,777 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-06 17:26:52,777 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-06 17:26:52,809 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:26:52,809 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:26:52,841 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-06 17:26:52,841 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-06 17:26:54,185 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
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2025-06-06 17:26:55,954 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
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2025-06-06 17:26:56,146 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
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2025-06-06 17:26:56,243 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
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2025-06-06 17:26:56,899 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.65)
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2025-06-06 17:26:56,915 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
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2025-06-06 17:26:56,931 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.65)
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2025-06-06 17:26:56,947 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.84)
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2025-06-06 17:26:56,963 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.68)
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2025-06-06 17:26:56,979 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.48)
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2025-06-06 17:26:56,995 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.59)
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2025-06-06 17:26:57,011 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.64)
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2025-06-06 17:26:57,027 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.69)
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2025-06-06 17:26:57,043 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.64)
2025-06-06 17:26:57,043 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.64)
2025-06-06 17:26:57,059 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.45)
2025-06-06 17:26:57,059 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.45)
2025-06-06 17:26:57,075 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (query_sim=0.61)
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2025-06-06 17:26:57,091 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (query_sim=0.54)
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2025-06-06 17:26:57,108 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (query_sim=0.63)
2025-06-06 17:26:57,108 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (query_sim=0.63)
2025-06-06 17:26:57,108 - INFO - 最终找到 12 个匹配的三元组
2025-06-06 17:26:57,108 - INFO - 最终找到 12 个匹配的三元组
2025-06-06 17:26:57,108 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,108 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,124 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-06 17:26:57,124 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-06 17:26:57,131 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,131 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,132 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,132 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,148 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-06 17:26:57,148 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-06 17:26:57,154 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,154 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,154 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,154 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-06 17:26:57,154 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,154 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,170 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:26:57,170 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:26:57,174 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,174 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
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2025-06-06 17:26:57,175 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,175 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,191 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-06 17:26:57,191 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-06 17:26:57,195 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,195 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,195 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,195 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,212 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:26:57,212 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:26:57,217 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5805169939994812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,217 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-06 17:26:57,217 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,217 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,233 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
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2025-06-06 17:26:57,240 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,240 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,240 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,240 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,257 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-06 17:26:57,257 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-06 17:26:57,263 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,263 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,263 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
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2025-06-06 17:26:57,263 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,263 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,263 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,279 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-06 17:26:57,279 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-06 17:26:57,284 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,284 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,284 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,284 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,300 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-06 17:26:57,300 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-06 17:26:57,306 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,306 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,306 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,306 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,323 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-06 17:26:57,323 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-06 17:26:57,328 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,328 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:26:57,328 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,328 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,344 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-06 17:26:57,344 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-06 17:26:57,349 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,349 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:26:57,368 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-06 17:26:57,368 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-06 17:26:57,373 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 17:26:57,373 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 17:26:57,375 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 17:26:57,375 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 17:26:58,098 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 17:26:58,098 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 17:26:58,098 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 17:26:58,098 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 17:26:58,098 - INFO - 返回 2 条唯一结果
2025-06-06 17:26:58,098 - INFO - 返回 2 条唯一结果
2025-06-06 17:26:58,100 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 17:26:58,100 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 17:27:42,683 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-06-06 17:27:43,548 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 17:27:43,549 - DEBUG - 处理集合: ragdb_ragdb (db_type: ragdb)
2025-06-06 17:27:43,559 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中找到用户和文档映射: {}
2025-06-06 17:27:43,560 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-06-06 17:27:43,689 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e']}
2025-06-06 17:27:43,689 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e']}}}
2025-06-06 17:27:43,690 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e']}}}
2025-06-06 17:27:43,690 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser4 的所有集合
2025-06-06 17:27:43,690 - DEBUG - 正在查看 userid testuser4 的集合
2025-06-06 17:27:43,690 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-06 17:27:43,698 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser4 的文档数: 0
2025-06-06 17:27:43,698 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser4 无文档
2025-06-06 17:27:43,705 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser4 的文档数: 1
2025-06-06 17:27:43,705 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser4 的内容:
2025-06-06 17:27:43,705 - DEBUG - 文档 1: 内容: 开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支机构，创始团队核心成员来自一流的云计算公司及电信运营商，拥有云计算、超算、智算和网络运营专业经验，在企业市场均拥有超过十年以上行业经验，服务客户超过2万家。公司以自主研发的业务操作支撑系统（KBoss）为底座，打造开放算力应用服务平台（open-computing），将云计算、算力资源和算力应用进行..., 元数据: {'userid': 'testuser4', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-05-26T14:03:54.036027', 'file_type': 'txt'}
2025-06-06 17:27:43,705 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser4 在textdb数据库的文档映射
2025-06-06 17:27:43,705 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-06 17:27:43,711 - DEBUG - document_id: d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820, metadata: {'userid': 'testuser4', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-05-26T14:03:54.036027', 'file_type': 'txt'}
2025-06-06 17:27:43,711 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-06-06 17:27:43,711 - INFO - 文档映射: {'d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820': {'userid': 'testuser4', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-05-26T14:03:54.036027', 'file_type': 'txt'}}
2025-06-06 17:33:50,615 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-06-06 17:33:51,464 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 17:33:51,465 - DEBUG - 处理集合: ragdb_ragdb (db_type: ragdb)
2025-06-06 17:33:51,475 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中找到用户和文档映射: {}
2025-06-06 17:33:51,475 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-06-06 17:33:51,565 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e', '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}
2025-06-06 17:33:51,565 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e', '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}}}
2025-06-06 17:33:51,565 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e', '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}}}
2025-06-06 17:33:51,565 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser4 的所有集合
2025-06-06 17:33:51,565 - DEBUG - 正在查看 userid testuser4 的集合
2025-06-06 17:33:51,566 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-06 17:33:51,572 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser4 的文档数: 0
2025-06-06 17:33:51,572 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser4 无文档
2025-06-06 17:33:51,579 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser4 的文档数: 1
2025-06-06 17:33:51,579 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser4 的内容:
2025-06-06 17:33:51,579 - DEBUG - 文档 1: 内容: 开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支机构，创始团队核心成员来自一流的云计算公司及电信运营商，拥有云计算、超算、智算和网络运营专业经验，在企业市场均拥有超过十年以上行业经验，服务客户超过2万家。公司以自主研发的业务操作支撑系统（KBoss）为底座，打造开放算力应用服务平台（open-computing），将云计算、算力资源和算力应用进行..., 元数据: {'userid': 'testuser4', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-05-26T14:03:54.036027', 'file_type': 'txt'}
2025-06-06 17:33:51,579 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser4 在textdb数据库的文档映射
2025-06-06 17:33:51,579 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-06 17:33:51,584 - DEBUG - document_id: d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820, metadata: {'userid': 'testuser4', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-05-26T14:03:54.036027', 'file_type': 'txt'}
2025-06-06 17:33:51,584 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-06-06 17:33:51,584 - INFO - 文档映射: {'d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820': {'userid': 'testuser4', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-05-26T14:03:54.036027', 'file_type': 'txt'}}
2025-06-06 17:34:20,208 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 17:34:20,208 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 17:34:20,854 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 17:34:20,854 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 17:34:21,578 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 17:34:21,578 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 17:34:21,708 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 17:34:21,708 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 17:34:21,781 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-06 17:34:21,781 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-06 17:34:21,782 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-06 17:34:21,782 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-06 17:34:21,782 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-06 17:34:21,782 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-06 17:34:21,782 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'图谱', '知识'}
2025-06-06 17:34:21,782 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'图谱', '知识'}
2025-06-06 17:34:21,782 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '抽取']
2025-06-06 17:34:21,782 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '抽取']
2025-06-06 17:34:21,782 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 17:34:21,782 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 17:34:21,784 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 17:34:21,784 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 17:34:21,945 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 17:34:21,945 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 17:34:22,105 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:34:22,105 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:34:22,136 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:34:22,136 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:34:22,232 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:34:22,232 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:34:22,644 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:34:22,644 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:34:22,834 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 17:34:22,834 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 17:34:22,897 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-06 17:34:22,897 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-06 17:34:23,024 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-06 17:34:23,024 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-06 17:34:23,056 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:34:23,056 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:34:23,088 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-06 17:34:23,088 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-06 17:34:24,419 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-06 17:34:24,419 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-06 17:34:26,157 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-06 17:34:26,157 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-06 17:34:26,189 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-06 17:34:26,189 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-06 17:34:26,379 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
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2025-06-06 17:34:26,475 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-06 17:34:26,475 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-06 17:34:27,126 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.65)
2025-06-06 17:34:27,126 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.65)
2025-06-06 17:34:27,142 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-06 17:34:27,142 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-06 17:34:27,158 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.65)
2025-06-06 17:34:27,158 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.65)
2025-06-06 17:34:27,174 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.84)
2025-06-06 17:34:27,174 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.84)
2025-06-06 17:34:27,189 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.68)
2025-06-06 17:34:27,189 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.68)
2025-06-06 17:34:27,205 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.48)
2025-06-06 17:34:27,205 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.48)
2025-06-06 17:34:27,221 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.59)
2025-06-06 17:34:27,221 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.59)
2025-06-06 17:34:27,237 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.64)
2025-06-06 17:34:27,237 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.64)
2025-06-06 17:34:27,253 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.69)
2025-06-06 17:34:27,253 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.69)
2025-06-06 17:34:27,269 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.64)
2025-06-06 17:34:27,269 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.64)
2025-06-06 17:34:27,285 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.45)
2025-06-06 17:34:27,285 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.45)
2025-06-06 17:34:27,301 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (query_sim=0.61)
2025-06-06 17:34:27,301 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (query_sim=0.61)
2025-06-06 17:34:27,317 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (query_sim=0.54)
2025-06-06 17:34:27,317 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (query_sim=0.54)
2025-06-06 17:34:27,332 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (query_sim=0.63)
2025-06-06 17:34:27,332 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (query_sim=0.63)
2025-06-06 17:34:27,332 - INFO - 最终找到 12 个匹配的三元组
2025-06-06 17:34:27,332 - INFO - 最终找到 12 个匹配的三元组
2025-06-06 17:34:27,333 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,333 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,348 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-06 17:34:27,348 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-06 17:34:27,360 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,360 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,360 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,360 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,376 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-06 17:34:27,376 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-06 17:34:27,381 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,381 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,382 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,382 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,382 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
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2025-06-06 17:34:27,398 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:34:27,398 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:34:27,402 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,402 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,402 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
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2025-06-06 17:34:27,419 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
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2025-06-06 17:34:27,423 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,423 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,424 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,424 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,440 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
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2025-06-06 17:34:27,445 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5805169939994812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,445 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
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数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-06 17:34:27,445 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,445 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,462 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
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2025-06-06 17:34:27,468 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,468 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,469 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,469 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,485 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-06 17:34:27,485 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-06 17:34:27,491 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,491 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,491 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,491 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,491 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
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2025-06-06 17:34:27,491 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-06 17:34:27,491 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,491 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,507 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-06 17:34:27,507 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-06 17:34:27,512 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,512 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,512 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,512 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,528 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-06 17:34:27,528 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-06 17:34:27,535 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,535 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,535 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,535 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,551 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-06 17:34:27,551 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-06 17:34:27,557 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,557 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:34:27,557 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,557 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,573 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-06 17:34:27,573 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-06 17:34:27,578 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,578 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:34:27,594 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-06 17:34:27,594 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-06 17:34:27,598 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 17:34:27,598 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 17:34:27,601 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 17:34:27,601 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 17:34:28,316 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 17:34:28,316 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 17:34:28,317 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 17:34:28,317 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 17:34:28,317 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-06 17:34:28,317 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-06 17:34:28,318 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 17:34:28,318 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-06 17:43:06,692 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-06 17:43:07,322 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-06 17:43:08,109 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-06 17:43:08,212 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-06 17:43:08,279 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-06 17:43:08,279 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-06 17:43:08,279 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-06 17:43:08,279 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'知识', '图谱'}
2025-06-06 17:43:08,279 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '抽取']
2025-06-06 17:43:08,280 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-06 17:43:08,282 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-06 17:43:08,453 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-06 17:43:08,615 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:43:08,647 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:43:08,744 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:43:09,163 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:43:09,360 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-06 17:43:09,425 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-06 17:43:09,556 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-06 17:43:09,588 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-06 17:43:09,620 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-06 17:43:10,974 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-06 17:43:12,712 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-06 17:43:12,744 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-06 17:43:12,937 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-06 17:43:13,034 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-06 17:43:13,697 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.65)
2025-06-06 17:43:13,713 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-06 17:43:13,729 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.65)
2025-06-06 17:43:13,745 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.84)
2025-06-06 17:43:13,762 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.68)
2025-06-06 17:43:13,778 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.48)
2025-06-06 17:43:13,794 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.59)
2025-06-06 17:43:13,810 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.64)
2025-06-06 17:43:13,826 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.69)
2025-06-06 17:43:13,842 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.64)
2025-06-06 17:43:13,858 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.45)
2025-06-06 17:43:13,875 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (query_sim=0.61)
2025-06-06 17:43:13,891 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (query_sim=0.54)
2025-06-06 17:43:13,907 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (query_sim=0.63)
2025-06-06 17:43:13,907 - INFO - 最终找到 12 个匹配的三元组
2025-06-06 17:43:13,907 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:43:13,923 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-06 17:43:13,933 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:43:13,933 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:43:13,950 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-06 17:43:13,955 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:43:13,955 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:43:13,955 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:43:13,971 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:43:13,976 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:43:13,976 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:43:13,993 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-06 17:43:13,997 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:43:13,997 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:43:14,014 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-06 17:43:14,019 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5805169939994812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:43:14,019 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:43:14,036 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-06 17:43:14,042 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:43:14,042 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:43:14,059 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-06 17:43:14,065 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:43:14,065 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:43:14,065 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5881852507591248, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:43:14,065 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:43:14,081 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-06 17:43:14,086 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:43:14,086 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:43:14,102 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-06 17:43:14,108 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:43:14,108 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:43:14,125 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-06 17:43:14,130 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-06 17:43:14,130 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:43:14,146 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-06 17:43:14,151 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-06 17:43:14,168 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-06 17:43:14,172 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-06 17:43:14,174 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-06 17:43:14,899 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-06 17:43:14,899 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-06 17:43:14,899 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-06 17:43:14,904 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 10:28:15,706 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 10:28:16,342 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 10:28:17,235 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 10:28:17,364 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-09 10:28:17,439 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-09 10:28:17,439 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-09 10:28:17,439 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-09 10:28:17,439 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'图谱', '知识'}
2025-06-09 10:28:17,439 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '抽取']
2025-06-09 10:28:17,439 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-09 10:28:17,442 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-09 10:28:17,609 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-09 10:28:17,771 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-09 10:28:17,803 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-09 10:28:17,898 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-09 10:28:18,315 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-09 10:28:18,513 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-09 10:28:18,577 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-09 10:28:18,706 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-09 10:28:18,738 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-09 10:28:18,770 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-09 10:28:20,120 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-09 10:28:21,854 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-09 10:28:21,886 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-09 10:28:22,079 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-09 10:28:22,175 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-09 10:28:22,829 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.65)
2025-06-09 10:28:22,845 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-09 10:28:22,861 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.65)
2025-06-09 10:28:22,877 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.84)
2025-06-09 10:28:22,893 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.68)
2025-06-09 10:28:22,909 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.48)
2025-06-09 10:28:22,926 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.59)
2025-06-09 10:28:22,943 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.64)
2025-06-09 10:28:22,959 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.69)
2025-06-09 10:28:22,976 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.64)
2025-06-09 10:28:22,992 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.45)
2025-06-09 10:28:23,008 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (query_sim=0.61)
2025-06-09 10:28:23,024 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (query_sim=0.54)
2025-06-09 10:28:23,040 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (query_sim=0.63)
2025-06-09 10:28:23,040 - INFO - 最终找到 12 个匹配的三元组
2025-06-09 10:28:23,040 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-09 10:28:23,056 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-09 10:28:23,067 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 10:28:23,067 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 10:28:23,084 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-09 10:28:23,089 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 10:28:23,090 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 10:28:23,090 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 10:28:23,106 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-09 10:28:23,110 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 10:28:23,110 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 10:28:23,126 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-09 10:28:23,131 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 10:28:23,131 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 10:28:23,147 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-09 10:28:23,153 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5805169939994812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 10:28:23,153 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-09 10:28:23,169 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-09 10:28:23,176 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 10:28:23,176 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-09 10:28:23,192 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-09 10:28:23,198 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 10:28:23,198 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 10:28:23,198 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5881852507591248, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 10:28:23,198 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 10:28:23,215 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-09 10:28:23,219 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 10:28:23,219 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-09 10:28:23,235 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-09 10:28:23,241 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 10:28:23,241 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 10:28:23,258 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-09 10:28:23,263 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 10:28:23,263 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-09 10:28:23,279 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-09 10:28:23,284 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 10:28:23,300 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-09 10:28:23,304 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-09 10:28:23,307 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-09 10:28:24,027 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-09 10:28:24,027 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-09 10:28:24,027 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-09 10:28:24,029 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 11:56:48,386 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 11:56:49,033 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 11:56:49,811 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 11:56:49,813 - ERROR - 搜索失败: argument of type 'int' is not iterable
2025-06-09 11:56:49,813 - DEBUG - Traceback (most recent call last):
  File "/share/wangmeihua/rag/rag/query.py", line 56, in search_query
    if "_" in userid or "_" in db_type or "_" in filename:
TypeError: argument of type 'int' is not iterable

2025-06-09 11:56:50,014 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 11:56:53,017 - ERROR - 合并搜索失败: argument of type 'int' is not iterable
2025-06-09 11:56:53,018 - DEBUG - Traceback (most recent call last):
  File "/share/wangmeihua/rag/rag/combinedsearch.py", line 95, in combined_search
    rag_results = search_query(query, userid, db_type, limit, offset)
  File "/share/wangmeihua/rag/rag/query.py", line 56, in search_query
    if "_" in userid or "_" in db_type or "_" in filename:
TypeError: argument of type 'int' is not iterable

2025-06-09 13:37:08,251 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 13:37:08,268 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-09 13:37:09,168 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 13:37:09,252 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-09 13:37:09,252 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt'), limit: 4, offset: 0
2025-06-09 13:37:09,257 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6419466733932495, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:37:09,258 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6205364465713501, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:37:09,258 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6001495718955994, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:37:09,258 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5531401038169861, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:37:09,258 - DEBUG - 搜索完成，返回 4 条结果
2025-06-09 13:37:09,370 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 13:38:22,992 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 13:38:23,010 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-09 13:38:23,846 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 13:38:23,931 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-09 13:38:23,931 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt'), limit: 2, offset: 0
2025-06-09 13:38:23,936 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6419466733932495, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:38:23,936 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6205364465713501, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:38:23,936 - DEBUG - 搜索完成，返回 2 条结果
2025-06-09 13:38:24,050 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 13:39:44,156 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 13:39:44,780 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 13:39:45,535 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 13:39:45,536 - ERROR - 搜索失败: limit 必须在 1 到 16384 之间
2025-06-09 13:39:45,537 - DEBUG - Traceback (most recent call last):
  File "/share/wangmeihua/rag/rag/query.py", line 65, in search_query
    raise ValueError("limit 必须在 1 到 16384 之间")
ValueError: limit 必须在 1 到 16384 之间

2025-06-09 13:39:45,737 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 13:39:48,740 - ERROR - 合并搜索失败: limit 必须在 1 到 16384 之间
2025-06-09 13:39:48,740 - DEBUG - Traceback (most recent call last):
  File "/share/wangmeihua/rag/rag/combinedsearch.py", line 95, in combined_search
    rag_results = search_query(query, userid, db_type, limit, offset)
  File "/share/wangmeihua/rag/rag/query.py", line 65, in search_query
    raise ValueError("limit 必须在 1 到 16384 之间")
ValueError: limit 必须在 1 到 16384 之间

2025-06-09 13:53:19,761 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 13:53:19,778 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-09 13:53:20,544 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 13:53:20,665 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-09 13:53:20,665 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt'), limit: 2, offset: 0
2025-06-09 13:53:20,671 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6419466733932495, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:53:20,671 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6205364465713501, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:53:20,671 - DEBUG - 搜索完成，返回 2 条结果
2025-06-09 13:53:20,745 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 13:55:23,544 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 13:55:24,220 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 13:55:24,968 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 13:55:24,969 - ERROR - 搜索失败: limit 必须在 1 到 16384 之间
2025-06-09 13:55:24,969 - DEBUG - Traceback (most recent call last):
  File "/share/wangmeihua/rag/rag/query.py", line 65, in search_query
    raise ValueError("limit 必须在 1 到 16384 之间")
ValueError: limit 必须在 1 到 16384 之间

2025-06-09 13:55:25,170 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 13:55:28,173 - ERROR - 合并搜索失败: limit 必须在 1 到 16384 之间
2025-06-09 13:55:28,174 - DEBUG - Traceback (most recent call last):
  File "/share/wangmeihua/rag/rag/combinedsearch.py", line 95, in combined_search
    rag_results = search_query(query, userid, db_type, limit, offset)
  File "/share/wangmeihua/rag/rag/query.py", line 65, in search_query
    raise ValueError("limit 必须在 1 到 16384 之间")
ValueError: limit 必须在 1 到 16384 之间

2025-06-09 13:56:06,821 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 13:56:07,523 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 13:56:08,253 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 13:56:11,212 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 13:56:11,229 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-09 13:56:11,229 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-09 13:56:11,333 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-09 13:56:11,333 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt'), limit: 3, offset: 0
2025-06-09 13:56:11,338 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.7154251337051392, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:56:11,338 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6293068528175354, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:56:11,339 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5844725370407104, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:56:11,339 - DEBUG - 搜索完成，返回 3 条结果
2025-06-09 13:56:11,340 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 13:56:14,343 - INFO - RAG 检索返回 3 条结果
2025-06-09 13:56:14,349 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 13:56:14,357 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-09 13:56:14,433 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-09 13:56:14,433 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-09 13:56:14,433 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-09 13:56:14,433 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'知识', '图谱'}
2025-06-09 13:56:14,433 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '抽取']
2025-06-09 13:56:14,433 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-09 13:56:14,437 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-09 13:56:14,598 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-09 13:56:14,759 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-09 13:56:14,791 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-09 13:56:14,888 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-09 13:56:15,302 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-09 13:56:15,496 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-09 13:56:15,561 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-09 13:56:15,691 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-09 13:56:15,723 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-09 13:56:15,756 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-09 13:56:17,106 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-09 13:56:18,843 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-09 13:56:18,875 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
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2025-06-09 13:56:19,163 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-09 13:56:19,820 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.65)
2025-06-09 13:56:19,837 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-09 13:56:19,853 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.65)
2025-06-09 13:56:19,869 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.84)
2025-06-09 13:56:19,885 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.68)
2025-06-09 13:56:19,901 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.48)
2025-06-09 13:56:19,917 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.59)
2025-06-09 13:56:19,933 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.64)
2025-06-09 13:56:19,949 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.69)
2025-06-09 13:56:19,965 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.64)
2025-06-09 13:56:19,981 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.45)
2025-06-09 13:56:19,997 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (query_sim=0.61)
2025-06-09 13:56:20,013 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (query_sim=0.54)
2025-06-09 13:56:20,028 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (query_sim=0.63)
2025-06-09 13:56:20,029 - INFO - 最终找到 12 个匹配的三元组
2025-06-09 13:56:20,029 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-09 13:56:20,044 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-09 13:56:20,052 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:56:20,052 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 13:56:20,069 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-09 13:56:20,074 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:56:20,074 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:56:20,074 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 13:56:20,091 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-09 13:56:20,095 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:56:20,095 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 13:56:20,111 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-09 13:56:20,116 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:56:20,116 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 13:56:20,132 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-09 13:56:20,138 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5805169939994812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:56:20,138 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-09 13:56:20,154 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-09 13:56:20,161 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:56:20,161 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-09 13:56:20,177 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-09 13:56:20,183 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:56:20,183 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:56:20,183 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5881852507591248, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:56:20,183 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 13:56:20,200 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-09 13:56:20,205 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:56:20,205 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-09 13:56:20,221 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-09 13:56:20,227 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:56:20,227 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 13:56:20,244 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-09 13:56:20,249 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 13:56:20,249 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-09 13:56:20,266 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-09 13:56:20,271 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 13:56:20,287 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-09 13:56:20,292 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-09 13:56:20,294 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-09 13:56:21,017 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-09 13:56:21,017 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-09 13:56:21,017 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-09 13:56:21,019 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 13:56:24,022 - INFO - 三元组检索返回 3 条结果
2025-06-09 13:56:24,022 - INFO - 合并后返回 3 条唯一结果
2025-06-09 14:21:54,467 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 14:21:54,974 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 14:21:55,769 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 14:21:58,459 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 14:21:58,476 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-09 14:21:58,476 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-09 14:21:58,577 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-09 14:21:58,577 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt'), limit: 3, offset: 0
2025-06-09 14:21:58,582 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.7154251337051392, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:21:58,583 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6293068528175354, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:21:58,583 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5844725370407104, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:21:58,583 - DEBUG - 搜索完成，返回 3 条结果
2025-06-09 14:21:58,588 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 14:22:01,591 - INFO - RAG 检索返回 3 条结果
2025-06-09 14:22:01,597 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 14:22:01,604 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-09 14:22:01,659 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-09 14:22:01,660 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-09 14:22:01,660 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-09 14:22:01,660 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'知识', '图谱'}
2025-06-09 14:22:01,660 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '抽取']
2025-06-09 14:22:01,660 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-09 14:22:01,662 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-09 14:22:01,828 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-09 14:22:01,988 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:22:02,020 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:22:02,116 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:22:02,536 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:22:02,729 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-09 14:22:02,793 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-09 14:22:02,921 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-09 14:22:02,953 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:22:02,985 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-09 14:22:04,329 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-09 14:22:06,053 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-09 14:22:06,085 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-09 14:22:06,277 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-09 14:22:06,373 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-09 14:22:07,032 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.65)
2025-06-09 14:22:07,048 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-09 14:22:07,064 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.65)
2025-06-09 14:22:07,079 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.84)
2025-06-09 14:22:07,095 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.68)
2025-06-09 14:22:07,111 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.48)
2025-06-09 14:22:07,127 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.59)
2025-06-09 14:22:07,143 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.64)
2025-06-09 14:22:07,160 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.69)
2025-06-09 14:22:07,175 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.64)
2025-06-09 14:22:07,192 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.45)
2025-06-09 14:22:07,208 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (query_sim=0.61)
2025-06-09 14:22:07,224 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (query_sim=0.54)
2025-06-09 14:22:07,239 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (query_sim=0.63)
2025-06-09 14:22:07,240 - INFO - 最终找到 12 个匹配的三元组
2025-06-09 14:22:07,240 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:22:07,255 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-09 14:22:07,262 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:07,262 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:22:07,279 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-09 14:22:07,284 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:07,284 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:07,284 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:22:07,300 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-09 14:22:07,305 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:07,305 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:22:07,321 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-09 14:22:07,325 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:07,325 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:22:07,342 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-09 14:22:07,347 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5805169939994812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:07,347 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:22:07,363 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-09 14:22:07,370 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:07,370 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:22:07,386 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-09 14:22:07,392 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:07,393 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:07,393 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5881852507591248, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:07,393 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:22:07,409 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-09 14:22:07,414 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:07,414 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:22:07,430 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-09 14:22:07,436 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:07,436 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:22:07,452 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-09 14:22:07,458 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:07,458 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:22:07,474 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-09 14:22:07,479 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:22:07,495 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-09 14:22:07,500 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-09 14:22:07,501 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-09 14:22:08,221 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-09 14:22:08,221 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-09 14:22:08,221 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-09 14:22:08,222 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 14:22:11,225 - INFO - 三元组检索返回 3 条结果
2025-06-09 14:22:11,226 - DEBUG - 三元组结果 1: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5519, weighted_score=0.2208, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:11,226 - DEBUG - 三元组结果 2: text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5726, weighted_score=0.2290, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:11,226 - DEBUG - 三元组结果 3: text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5759, weighted_score=0.2304, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:11,226 - DEBUG - 合并前结果：
2025-06-09 14:22:11,226 - DEBUG - 结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.7154, weighted_score=0.4293, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:11,226 - DEBUG - 结果 2 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.6293, weighted_score=0.3776, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:11,226 - DEBUG - 结果 3 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5845, weighted_score=0.3507, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:11,226 - DEBUG - 结果 4 (triplet): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5519, weighted_score=0.2208, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:11,226 - DEBUG - 结果 5 (triplet): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5726, weighted_score=0.2290, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:11,227 - DEBUG - 结果 6 (triplet): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5759, weighted_score=0.2304, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:11,227 - DEBUG - 排序后结果：
2025-06-09 14:22:11,227 - DEBUG - 排序结果 1: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.7154, weighted_score=0.4293, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:11,227 - DEBUG - 排序结果 2: text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.6293, weighted_score=0.3776, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:11,227 - DEBUG - 排序结果 3: text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5845, weighted_score=0.3507, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:11,227 - DEBUG - 排序结果 4: text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5726, weighted_score=0.2290, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:22:11,227 - INFO - 合并后返回 3 条唯一结果
2025-06-09 14:32:19,997 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 14:32:20,467 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 14:32:21,259 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 14:32:23,797 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 14:32:23,814 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-09 14:32:23,814 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-09 14:32:23,902 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-09 14:32:23,902 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt'), limit: 3, offset: 0
2025-06-09 14:32:23,906 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.7154251337051392, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:23,906 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6293068528175354, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:23,907 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5844725370407104, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:23,907 - DEBUG - 搜索完成，返回 3 条结果
2025-06-09 14:32:23,908 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 14:32:26,911 - INFO - RAG 检索返回 3 条结果
2025-06-09 14:32:26,918 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 14:32:26,925 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-09 14:32:26,985 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-09 14:32:26,985 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-09 14:32:26,985 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-09 14:32:26,985 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'图谱', '知识'}
2025-06-09 14:32:26,985 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '抽取']
2025-06-09 14:32:26,985 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-09 14:32:26,987 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-09 14:32:27,156 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-09 14:32:27,317 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:32:27,349 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:32:27,444 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:32:27,864 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:32:28,056 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-09 14:32:28,120 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-09 14:32:28,248 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-09 14:32:28,280 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:32:28,312 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-09 14:32:29,659 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-09 14:32:31,386 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-09 14:32:31,419 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-09 14:32:31,611 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-09 14:32:31,706 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-09 14:32:32,362 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.65)
2025-06-09 14:32:32,378 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-09 14:32:32,394 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.65)
2025-06-09 14:32:32,409 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.84)
2025-06-09 14:32:32,425 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.68)
2025-06-09 14:32:32,441 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.48)
2025-06-09 14:32:32,457 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.59)
2025-06-09 14:32:32,474 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.64)
2025-06-09 14:32:32,490 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.69)
2025-06-09 14:32:32,506 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.64)
2025-06-09 14:32:32,522 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.45)
2025-06-09 14:32:32,538 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (query_sim=0.61)
2025-06-09 14:32:32,554 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (query_sim=0.54)
2025-06-09 14:32:32,570 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (query_sim=0.63)
2025-06-09 14:32:32,570 - INFO - 最终找到 12 个匹配的三元组
2025-06-09 14:32:32,570 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:32:32,586 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-09 14:32:32,593 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:32,593 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:32:32,609 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-09 14:32:32,614 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:32,614 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:32,614 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:32:32,630 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-09 14:32:32,635 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:32,635 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:32:32,651 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-09 14:32:32,656 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:32,656 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:32:32,672 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-09 14:32:32,677 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5805169939994812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:32,678 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:32:32,694 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-09 14:32:32,700 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:32,700 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:32:32,717 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-09 14:32:32,723 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:32,723 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:32,723 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5881852507591248, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:32,723 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:32:32,739 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-09 14:32:32,744 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:32,744 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:32:32,760 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-09 14:32:32,766 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:32,766 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:32:32,782 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-09 14:32:32,788 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:32,788 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:32:32,804 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-09 14:32:32,809 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:32:32,826 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-09 14:32:32,830 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-09 14:32:32,832 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-09 14:32:33,550 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-09 14:32:33,551 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-09 14:32:33,551 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-09 14:32:33,552 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 14:32:36,555 - INFO - 三元组检索返回 3 条结果
2025-06-09 14:32:36,556 - DEBUG - 三元组结果 1: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5519, weighted_score=0.2760, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:36,556 - DEBUG - 三元组结果 2: text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5726, weighted_score=0.2863, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:36,556 - DEBUG - 三元组结果 3: text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5759, weighted_score=0.2880, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:36,556 - DEBUG - 合并前结果：
2025-06-09 14:32:36,556 - DEBUG - 结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.7154, weighted_score=0.3577, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:36,556 - DEBUG - 结果 2 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.6293, weighted_score=0.3147, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:36,556 - DEBUG - 结果 3 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5845, weighted_score=0.2922, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:36,556 - DEBUG - 结果 4 (triplet): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5519, weighted_score=0.2760, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:36,556 - DEBUG - 结果 5 (triplet): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5726, weighted_score=0.2863, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:36,556 - DEBUG - 结果 6 (triplet): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5759, weighted_score=0.2880, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:36,556 - DEBUG - 排序后结果：
2025-06-09 14:32:36,556 - DEBUG - 排序结果 1: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.7154, weighted_score=0.3577, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:36,556 - DEBUG - 排序结果 2: text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.6293, weighted_score=0.3147, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:36,556 - DEBUG - 排序结果 3: text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5845, weighted_score=0.2922, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:36,556 - DEBUG - 排序结果 4: text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5726, weighted_score=0.2863, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:32:36,556 - INFO - 合并后返回 3 条唯一结果
2025-06-09 14:33:39,406 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 14:33:40,045 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 14:33:40,821 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 14:33:43,826 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 14:33:43,842 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-09 14:33:43,842 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-09 14:33:43,958 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-09 14:33:43,958 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt'), limit: 8, offset: 0
2025-06-09 14:33:43,963 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.7154251337051392, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:43,963 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6293068528175354, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:43,963 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5844725370407104, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:43,963 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
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2025-06-09 14:33:43,963 - DEBUG - 命中: text: 开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支机构，创始团队核心成员来自一流的云计算公司及电信运营商，拥有云计算、超算、智算和网络运营专业经验，在企业市场均拥有超过十年以上行业经验，服务客户超过2万家。公司以自主研发的业务操作支撑系统（KBoss）为底座，打造开放算力应用服务平台（open-computing），将云计算、算力资源和算力应用进行..., 距离: 0.3288840353488922, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-06-06T15:51:14.103886', 'file_type': 'txt'}
2025-06-09 14:33:43,963 - DEBUG - 搜索完成，返回 5 条结果
2025-06-09 14:33:43,964 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 14:33:46,967 - INFO - RAG 检索返回 5 条结果
2025-06-09 14:33:46,973 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 14:33:46,980 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-09 14:33:47,064 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-09 14:33:47,064 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-09 14:33:47,065 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-09 14:33:47,065 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'图谱', '知识'}
2025-06-09 14:33:47,065 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '抽取']
2025-06-09 14:33:47,065 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-09 14:33:47,067 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-09 14:33:47,230 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-09 14:33:47,395 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:33:47,427 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:33:47,523 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:33:47,943 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:33:48,138 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-09 14:33:48,202 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-09 14:33:48,329 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-09 14:33:48,361 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:33:48,393 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-09 14:33:49,755 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-09 14:33:51,487 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-09 14:33:51,520 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-09 14:33:51,713 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-09 14:33:51,810 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-09 14:33:52,468 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.65)
2025-06-09 14:33:52,484 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-09 14:33:52,500 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.65)
2025-06-09 14:33:52,516 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.84)
2025-06-09 14:33:52,532 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.68)
2025-06-09 14:33:52,548 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.48)
2025-06-09 14:33:52,564 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.59)
2025-06-09 14:33:52,580 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.64)
2025-06-09 14:33:52,596 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.69)
2025-06-09 14:33:52,612 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.64)
2025-06-09 14:33:52,628 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.45)
2025-06-09 14:33:52,644 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (query_sim=0.61)
2025-06-09 14:33:52,660 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (query_sim=0.54)
2025-06-09 14:33:52,676 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (query_sim=0.63)
2025-06-09 14:33:52,676 - INFO - 最终找到 12 个匹配的三元组
2025-06-09 14:33:52,676 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:33:52,692 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-09 14:33:52,700 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:52,700 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:33:52,716 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-09 14:33:52,722 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:52,722 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:52,722 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:33:52,738 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-09 14:33:52,742 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:52,743 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:33:52,759 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-09 14:33:52,763 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:52,763 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:33:52,780 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-09 14:33:52,785 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5805169939994812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:52,785 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:33:52,801 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-09 14:33:52,808 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:52,808 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:33:52,825 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-09 14:33:52,831 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:52,831 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:52,831 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5881852507591248, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:52,831 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:33:52,847 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-09 14:33:52,852 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:52,852 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:33:52,868 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-09 14:33:52,874 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:52,874 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:33:52,890 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-09 14:33:52,896 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:52,896 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:33:52,912 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-09 14:33:52,917 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:33:52,933 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-09 14:33:52,937 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-09 14:33:52,939 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-09 14:33:53,660 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-09 14:33:53,660 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-09 14:33:53,660 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-09 14:33:53,662 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 14:33:56,666 - INFO - 三元组检索返回 3 条结果
2025-06-09 14:33:56,666 - DEBUG - 三元组结果 1: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5519, weighted_score=0.2760, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:56,666 - DEBUG - 三元组结果 2: text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5726, weighted_score=0.2863, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:56,666 - DEBUG - 三元组结果 3: text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5759, weighted_score=0.2880, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:56,666 - DEBUG - 合并前结果：
2025-06-09 14:33:56,666 - DEBUG - 结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.7154, weighted_score=0.3577, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:56,666 - DEBUG - 结果 2 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.6293, weighted_score=0.3147, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:56,666 - DEBUG - 结果 3 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5845, weighted_score=0.2922, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:56,666 - DEBUG - 结果 4 (rag): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5712, weighted_score=0.2856, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:56,666 - DEBUG - 结果 5 (rag): text=开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支机构，创始团队核心成员来自一流的云计算公司及电信运营商，拥有云计算、超算、智算和网络运营专业经验，在企业市场均拥有超过十年以上行业经验，服务客户超过2万家。公司以自主研发的业务操作支撑系统（KBoss）为底座，打造开放算力应用服务平台（open-computing），将云计算、算力资源和算力应用进行..., distance=0.3289, weighted_score=0.1644, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-06-06T15:51:14.103886', 'file_type': 'txt'}
2025-06-09 14:33:56,666 - DEBUG - 结果 6 (triplet): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5519, weighted_score=0.2760, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:56,666 - DEBUG - 结果 7 (triplet): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5726, weighted_score=0.2863, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:56,666 - DEBUG - 结果 8 (triplet): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5759, weighted_score=0.2880, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:56,666 - DEBUG - 排序后结果：
2025-06-09 14:33:56,666 - DEBUG - 排序结果 1: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.7154, weighted_score=0.3577, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:56,666 - DEBUG - 排序结果 2: text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.6293, weighted_score=0.3147, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:56,667 - DEBUG - 排序结果 3: text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5845, weighted_score=0.2922, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:56,667 - DEBUG - 排序结果 4: text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5712, weighted_score=0.2856, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:33:56,667 - DEBUG - 排序结果 5: text=开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支机构，创始团队核心成员来自一流的云计算公司及电信运营商，拥有云计算、超算、智算和网络运营专业经验，在企业市场均拥有超过十年以上行业经验，服务客户超过2万家。公司以自主研发的业务操作支撑系统（KBoss）为底座，打造开放算力应用服务平台（open-computing），将云计算、算力资源和算力应用进行..., distance=0.3289, weighted_score=0.1644, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-06-06T15:51:14.103886', 'file_type': 'txt'}
2025-06-09 14:33:56,667 - INFO - 合并后返回 5 条唯一结果
2025-06-09 14:49:58,238 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 14:49:58,868 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 14:49:59,662 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 14:49:59,663 - ERROR - 搜索失败: limit 必须在 1 到 16384 之间
2025-06-09 14:49:59,664 - DEBUG - Traceback (most recent call last):
  File "/share/wangmeihua/rag/rag/query.py", line 65, in search_query
    raise ValueError("limit 必须在 1 到 16384 之间")
ValueError: limit 必须在 1 到 16384 之间

2025-06-09 14:49:59,864 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 14:50:02,867 - ERROR - 合并搜索失败: limit 必须在 1 到 16384 之间
2025-06-09 14:50:02,867 - DEBUG - Traceback (most recent call last):
  File "/share/wangmeihua/rag/rag/combinedsearch.py", line 95, in combined_search
    rag_results = search_query(query, userid, db_type, file_paths, offset)
  File "/share/wangmeihua/rag/rag/query.py", line 65, in search_query
    raise ValueError("limit 必须在 1 到 16384 之间")
ValueError: limit 必须在 1 到 16384 之间

2025-06-09 14:51:30,261 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 14:51:30,279 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-09 14:51:31,062 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 14:51:31,146 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-09 14:51:31,146 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt'), limit: 2, offset: 0
2025-06-09 14:51:31,151 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6419466733932495, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:51:31,151 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6205364465713501, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:51:31,151 - DEBUG - 搜索完成，返回 2 条结果
2025-06-09 14:51:31,267 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 14:53:29,992 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 14:53:30,635 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 14:53:31,366 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 14:53:31,476 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-09 14:53:31,551 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-09 14:53:31,551 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-09 14:53:31,551 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-09 14:53:31,551 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'知识', '图谱'}
2025-06-09 14:53:31,551 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '抽取']
2025-06-09 14:53:31,551 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-09 14:53:31,553 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-09 14:53:31,717 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-09 14:53:31,879 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:53:31,911 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:53:32,008 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:53:32,435 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:53:32,629 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-09 14:53:32,694 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-09 14:53:32,824 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-09 14:53:32,856 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-09 14:53:32,888 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-09 14:53:34,241 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-09 14:53:35,983 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-09 14:53:36,016 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-09 14:53:36,210 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-09 14:53:36,306 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-09 14:53:36,963 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.65)
2025-06-09 14:53:36,979 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-09 14:53:36,995 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.65)
2025-06-09 14:53:37,011 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.84)
2025-06-09 14:53:37,027 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.68)
2025-06-09 14:53:37,043 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.48)
2025-06-09 14:53:37,059 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.59)
2025-06-09 14:53:37,075 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.64)
2025-06-09 14:53:37,092 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.69)
2025-06-09 14:53:37,107 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.64)
2025-06-09 14:53:37,124 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.45)
2025-06-09 14:53:37,140 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (query_sim=0.61)
2025-06-09 14:53:37,156 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (query_sim=0.54)
2025-06-09 14:53:37,172 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (query_sim=0.63)
2025-06-09 14:53:37,172 - INFO - 最终找到 12 个匹配的三元组
2025-06-09 14:53:37,172 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:53:37,188 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-09 14:53:37,199 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:53:37,199 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:53:37,215 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-09 14:53:37,221 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:53:37,221 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:53:37,221 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:53:37,237 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-09 14:53:37,241 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:53:37,241 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:53:37,257 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-09 14:53:37,262 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:53:37,262 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:53:37,278 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-09 14:53:37,284 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5805169939994812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:53:37,284 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:53:37,300 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-09 14:53:37,307 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:53:37,307 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:53:37,323 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-09 14:53:37,329 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:53:37,329 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:53:37,329 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5881852507591248, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:53:37,329 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:53:37,346 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-09 14:53:37,350 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:53:37,351 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:53:37,367 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-09 14:53:37,373 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:53:37,373 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:53:37,391 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-09 14:53:37,396 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 14:53:37,396 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:53:37,413 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-09 14:53:37,418 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 14:53:37,434 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-09 14:53:37,438 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-09 14:53:37,440 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-09 14:53:38,167 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-09 14:53:38,167 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-09 14:53:38,167 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-09 14:53:38,169 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 15:23:48,126 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 15:23:48,765 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 15:23:49,519 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 15:23:52,487 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 15:23:52,503 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-09 15:23:52,503 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-09 15:23:52,605 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-09 15:23:52,605 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt'), limit: 3, offset: 0
2025-06-09 15:23:52,611 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.7154251337051392, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:23:52,611 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6293068528175354, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:23:52,611 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5844725370407104, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:23:52,611 - DEBUG - 搜索完成，返回 3 条结果
2025-06-09 15:23:52,612 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 15:23:55,616 - INFO - RAG 检索返回 3 条结果
2025-06-09 15:23:55,622 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 15:23:55,628 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-09 15:23:55,706 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-09 15:23:55,707 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-09 15:23:55,707 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-09 15:23:55,707 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'知识', '图谱'}
2025-06-09 15:23:55,707 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '抽取']
2025-06-09 15:23:55,707 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-09 15:23:55,709 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-09 15:23:55,871 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-09 15:23:56,030 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-09 15:23:56,062 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-09 15:23:56,158 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-09 15:23:56,573 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-09 15:23:56,765 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-09 15:23:56,828 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-09 15:23:56,956 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-09 15:23:56,988 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-09 15:23:57,020 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-09 15:23:58,365 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-09 15:24:00,095 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-09 15:24:00,127 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-09 15:24:00,318 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-09 15:24:00,414 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-09 15:24:01,066 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.65)
2025-06-09 15:24:01,082 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-09 15:24:01,098 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.65)
2025-06-09 15:24:01,114 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.84)
2025-06-09 15:24:01,130 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.68)
2025-06-09 15:24:01,146 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.48)
2025-06-09 15:24:01,162 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.59)
2025-06-09 15:24:01,178 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.64)
2025-06-09 15:24:01,194 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.69)
2025-06-09 15:24:01,210 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.64)
2025-06-09 15:24:01,226 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.45)
2025-06-09 15:24:01,242 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (query_sim=0.61)
2025-06-09 15:24:01,258 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (query_sim=0.54)
2025-06-09 15:24:01,273 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (query_sim=0.63)
2025-06-09 15:24:01,273 - INFO - 最终找到 12 个匹配的三元组
2025-06-09 15:24:01,274 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:24:01,289 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-09 15:24:01,297 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:01,297 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:24:01,313 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-09 15:24:01,318 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:01,319 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:01,319 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:24:01,335 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-09 15:24:01,339 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:01,340 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:24:01,356 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-09 15:24:01,361 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:01,361 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:24:01,377 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-09 15:24:01,382 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5805169939994812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:01,382 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:24:01,398 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-09 15:24:01,405 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:01,405 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:24:01,421 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-09 15:24:01,427 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:01,427 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:01,427 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5881852507591248, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:01,427 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:24:01,444 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-09 15:24:01,448 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:01,448 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:24:01,464 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-09 15:24:01,471 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:01,471 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:24:01,487 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-09 15:24:01,493 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:01,493 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:24:01,509 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-09 15:24:01,514 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:24:01,531 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-09 15:24:01,535 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-09 15:24:01,537 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-09 15:24:02,257 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-09 15:24:02,257 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-09 15:24:02,257 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-09 15:24:02,259 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 15:24:05,262 - INFO - 三元组检索返回 3 条结果
2025-06-09 15:24:05,262 - DEBUG - 三元组结果 1: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5519, weighted_score=0.2760, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:05,262 - DEBUG - 三元组结果 2: text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5726, weighted_score=0.2863, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:05,262 - DEBUG - 三元组结果 3: text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5759, weighted_score=0.2880, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:05,262 - DEBUG - 合并前结果：
2025-06-09 15:24:05,262 - DEBUG - 结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.7154, weighted_score=0.3577, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:05,263 - DEBUG - 结果 2 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.6293, weighted_score=0.3147, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:05,263 - DEBUG - 结果 3 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5845, weighted_score=0.2922, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:05,263 - DEBUG - 结果 4 (triplet): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5519, weighted_score=0.2760, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:05,263 - DEBUG - 结果 5 (triplet): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5726, weighted_score=0.2863, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:05,263 - DEBUG - 结果 6 (triplet): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5759, weighted_score=0.2880, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:05,263 - DEBUG - 排序后结果：
2025-06-09 15:24:05,263 - DEBUG - 排序结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.7154, weighted_score=0.3577, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:05,263 - DEBUG - 排序结果 2 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.6293, weighted_score=0.3147, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:05,263 - DEBUG - 排序结果 3 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5845, weighted_score=0.2922, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:05,263 - DEBUG - 排序结果 4 (triplet): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5726, weighted_score=0.2863, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:24:05,263 - INFO - 合并后返回 4 条唯一结果
2025-06-09 15:34:42,701 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 15:34:43,380 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 15:34:44,132 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 15:34:47,344 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 15:34:47,362 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-09 15:34:47,362 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-09 15:34:47,467 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-09 15:34:47,467 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt'), limit: 3, offset: 0
2025-06-09 15:34:47,473 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6463420391082764, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:34:47,473 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6269891858100891, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:34:47,474 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6034724116325378, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:34:47,474 - DEBUG - 搜索完成，返回 3 条结果
2025-06-09 15:34:47,475 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 15:34:50,478 - INFO - RAG 检索返回 3 条结果
2025-06-09 15:34:50,486 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 15:34:50,493 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-09 15:34:50,572 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-09 15:34:50,572 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-09 15:34:50,572 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-09 15:34:50,572 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'知识', '图谱'}
2025-06-09 15:34:50,572 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '融合']
2025-06-09 15:34:50,572 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-09 15:34:50,574 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-09 15:34:50,733 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-09 15:34:50,901 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-09 15:34:50,933 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-09 15:34:51,033 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-09 15:34:51,463 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-09 15:34:51,657 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-09 15:34:51,722 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-09 15:34:51,852 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-09 15:34:51,884 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-09 15:34:51,917 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-09 15:34:53,276 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-09 15:34:56,013 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.64)
2025-06-09 15:34:56,029 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-09 15:34:56,046 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.61)
2025-06-09 15:34:56,062 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-09 15:34:56,078 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.62)
2025-06-09 15:34:56,094 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.47)
2025-06-09 15:34:56,111 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.56)
2025-06-09 15:34:56,127 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.61)
2025-06-09 15:34:56,143 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.68)
2025-06-09 15:34:56,161 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.61)
2025-06-09 15:34:56,178 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.43)
2025-06-09 15:34:56,178 - INFO - 最终找到 9 个匹配的三元组
2025-06-09 15:34:56,178 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:34:56,194 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-09 15:34:56,202 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:34:56,202 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:34:56,218 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-09 15:34:56,224 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:34:56,224 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:34:56,224 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:34:56,241 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-09 15:34:56,245 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:34:56,245 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:34:56,262 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-09 15:34:56,266 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:34:56,267 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:34:56,283 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-09 15:34:56,288 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5805169939994812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:34:56,289 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:34:56,305 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-09 15:34:56,312 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:34:56,312 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:34:56,328 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-09 15:34:56,335 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:34:56,335 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:34:56,335 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5881852507591248, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:34:56,335 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:34:56,351 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-09 15:34:56,356 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:34:56,356 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:34:56,372 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-09 15:34:56,379 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:34:56,379 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-09 15:34:56,381 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-09 15:34:57,114 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-09 15:34:57,114 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-09 15:34:57,114 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-09 15:34:57,116 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 15:35:00,120 - INFO - 三元组检索返回 3 条结果
2025-06-09 15:35:00,120 - DEBUG - 三元组结果 1: text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5726, weighted_score=0.2863, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:00,120 - DEBUG - 三元组结果 2: text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5759, weighted_score=0.2880, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:00,120 - DEBUG - 三元组结果 3: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6158, weighted_score=0.3079, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:00,120 - DEBUG - 合并前结果：
2025-06-09 15:35:00,120 - DEBUG - 结果 1 (rag): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.6463, weighted_score=0.3232, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:00,120 - DEBUG - 结果 2 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6270, weighted_score=0.3135, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:00,120 - DEBUG - 结果 3 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.6035, weighted_score=0.3017, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:00,120 - DEBUG - 结果 4 (triplet): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5726, weighted_score=0.2863, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:00,120 - DEBUG - 结果 5 (triplet): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5759, weighted_score=0.2880, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:00,120 - DEBUG - 结果 6 (triplet): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6158, weighted_score=0.3079, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:00,121 - DEBUG - 排序后结果：
2025-06-09 15:35:00,121 - DEBUG - 排序结果 1 (rag): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.6463, weighted_score=0.3232, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:00,121 - DEBUG - 排序结果 2 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6270, weighted_score=0.3135, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:00,121 - DEBUG - 排序结果 3 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.6035, weighted_score=0.3017, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:00,121 - INFO - 合并后返回 3 条唯一结果
2025-06-09 15:35:40,049 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 15:35:40,546 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 15:35:41,337 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 15:35:43,902 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 15:35:43,919 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-09 15:35:43,919 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-09 15:35:44,036 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-09 15:35:44,036 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt'), limit: 3, offset: 0
2025-06-09 15:35:44,042 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5998877286911011, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:44,042 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5383414626121521, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:44,042 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5222741961479187, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:44,042 - DEBUG - 搜索完成，返回 3 条结果
2025-06-09 15:35:44,044 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 15:35:47,047 - INFO - RAG 检索返回 3 条结果
2025-06-09 15:35:47,053 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 15:35:47,060 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-09 15:35:47,131 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-09 15:35:47,131 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-09 15:35:47,131 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'知识'}
2025-06-09 15:35:47,131 - INFO - 从查询中提取到 3 个唯一实体: ['知识', '是', '融合']
2025-06-09 15:35:47,131 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-09 15:35:47,133 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-09 15:35:48,473 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-09 15:35:51,186 - DEBUG - 二次过滤：剔除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.47)
2025-06-09 15:35:51,186 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-09 15:35:51,186 - DEBUG - 文档 test.docx 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-09 15:35:51,186 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-09 15:35:51,188 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-09 15:35:51,734 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-09 15:35:51,734 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-09 15:35:51,734 - INFO - 返回 0 条唯一结果
2025-06-09 15:35:51,736 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 15:35:54,739 - INFO - 三元组检索返回 0 条结果
2025-06-09 15:35:54,739 - DEBUG - 合并前结果：
2025-06-09 15:35:54,739 - DEBUG - 结果 1 (rag): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5999, weighted_score=0.2999, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:54,739 - DEBUG - 结果 2 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5383, weighted_score=0.2692, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:54,739 - DEBUG - 结果 3 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5223, weighted_score=0.2611, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:54,739 - DEBUG - 排序后结果：
2025-06-09 15:35:54,740 - DEBUG - 排序结果 1 (rag): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5999, weighted_score=0.2999, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:54,740 - DEBUG - 排序结果 2 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5383, weighted_score=0.2692, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:54,740 - DEBUG - 排序结果 3 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5223, weighted_score=0.2611, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:35:54,740 - INFO - 合并后返回 3 条唯一结果
2025-06-09 15:41:39,424 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 15:41:40,044 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 15:41:40,807 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 15:41:43,735 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 15:41:43,752 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-09 15:41:43,752 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-09 15:41:43,873 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-09 15:41:43,873 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt'), limit: 3, offset: 0
2025-06-09 15:41:43,878 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5998877286911011, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:41:43,879 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5383414626121521, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:41:43,879 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5222741961479187, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:41:43,879 - DEBUG - 搜索完成，返回 3 条结果
2025-06-09 15:41:43,883 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 15:41:46,886 - INFO - RAG 检索返回 3 条结果
2025-06-09 15:41:46,892 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 15:41:46,900 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-09 15:41:46,954 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-09 15:41:46,955 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-09 15:41:46,955 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'知识'}
2025-06-09 15:41:46,955 - INFO - 从查询中提取到 3 个唯一实体: ['知识', '是', '融合']
2025-06-09 15:41:46,955 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-09 15:41:46,957 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-09 15:41:48,338 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-09 15:41:51,084 - INFO - 最终找到 1 个匹配的三元组
2025-06-09 15:41:51,084 - DEBUG - 搜索关键词对: (Sri) 的知识 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:41:51,100 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%(Sri)%的知识%'
2025-06-09 15:41:51,103 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-09 15:41:51,105 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-09 15:41:51,661 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-09 15:41:51,661 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-09 15:41:51,661 - INFO - 返回 0 条唯一结果
2025-06-09 15:41:51,663 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 15:41:54,667 - INFO - 三元组检索返回 0 条结果
2025-06-09 15:41:54,667 - DEBUG - 合并前结果：
2025-06-09 15:41:54,667 - DEBUG - 结果 1 (rag): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5999, weighted_score=0.2999, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:41:54,667 - DEBUG - 结果 2 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5383, weighted_score=0.2692, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:41:54,667 - DEBUG - 结果 3 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5223, weighted_score=0.2611, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:41:54,667 - DEBUG - 排序后结果：
2025-06-09 15:41:54,667 - DEBUG - 排序结果 1 (rag): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5999, weighted_score=0.2999, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:41:54,667 - DEBUG - 排序结果 2 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5383, weighted_score=0.2692, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:41:54,667 - DEBUG - 排序结果 3 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5223, weighted_score=0.2611, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:41:54,667 - INFO - 合并后返回 3 条唯一结果
2025-06-09 15:47:16,041 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 15:47:16,682 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 15:47:17,421 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 15:47:20,360 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 15:47:20,376 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-09 15:47:20,376 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-09 15:47:20,478 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-09 15:47:20,478 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt'), limit: 3, offset: 0
2025-06-09 15:47:20,483 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5884203314781189, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:47:20,483 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5751833319664001, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:47:20,483 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.510987401008606, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:47:20,483 - DEBUG - 搜索完成，返回 3 条结果
2025-06-09 15:47:20,487 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 15:47:23,491 - INFO - RAG 检索返回 3 条结果
2025-06-09 15:47:23,497 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 15:47:23,503 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-09 15:47:23,583 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-09 15:47:23,583 - DEBUG - 合并连续名词: 信息, 子词: ['信息']
2025-06-09 15:47:23,583 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'信息'}
2025-06-09 15:47:23,584 - INFO - 从查询中提取到 3 个唯一实体: ['信息', '是', '抽取']
2025-06-09 15:47:23,584 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-09 15:47:23,586 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-09 15:47:26,676 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-09 15:47:26,709 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-09 15:47:26,902 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-09 15:47:26,999 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-09 15:47:27,646 - INFO - 最终找到 4 个匹配的三元组
2025-06-09 15:47:27,647 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:47:27,662 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-09 15:47:27,668 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:47:27,668 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:47:27,685 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-09 15:47:27,690 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:47:27,691 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:47:27,707 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-09 15:47:27,712 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:47:27,728 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-09 15:47:27,733 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-09 15:47:27,734 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-09 15:47:28,282 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-09 15:47:28,282 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-09 15:47:28,282 - INFO - 返回 1 条唯一结果
2025-06-09 15:47:28,283 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 15:47:31,287 - INFO - 三元组检索返回 1 条结果
2025-06-09 15:47:31,287 - DEBUG - 三元组结果 1: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5519, weighted_score=0.2760, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:47:31,287 - DEBUG - 合并前结果：
2025-06-09 15:47:31,287 - DEBUG - 结果 1 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5884, weighted_score=0.2942, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:47:31,287 - DEBUG - 结果 2 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5752, weighted_score=0.2876, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:47:31,287 - DEBUG - 结果 3 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5110, weighted_score=0.2555, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:47:31,287 - DEBUG - 结果 4 (triplet): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5519, weighted_score=0.2760, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:47:31,287 - DEBUG - 排序后结果：
2025-06-09 15:47:31,287 - DEBUG - 排序结果 1 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5884, weighted_score=0.2942, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:47:31,287 - DEBUG - 排序结果 2 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5752, weighted_score=0.2876, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:47:31,287 - DEBUG - 排序结果 3 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5110, weighted_score=0.2555, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:47:31,287 - INFO - 合并后返回 3 条唯一结果
2025-06-09 15:51:19,412 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 15:51:20,030 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 15:51:20,809 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 15:51:23,720 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 15:51:23,737 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-09 15:51:23,737 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-09 15:51:23,820 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-09 15:51:23,820 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt'), limit: 4, offset: 0
2025-06-09 15:51:23,825 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5884203314781189, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:51:23,825 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5751833319664001, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:51:23,826 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.510987401008606, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:51:23,826 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.4769226610660553, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:51:23,826 - DEBUG - 搜索完成，返回 4 条结果
2025-06-09 15:51:23,827 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 15:51:26,830 - INFO - RAG 检索返回 4 条结果
2025-06-09 15:51:26,836 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 15:51:26,843 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-09 15:51:26,899 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-09 15:51:26,899 - DEBUG - 合并连续名词: 信息, 子词: ['信息']
2025-06-09 15:51:26,899 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'信息'}
2025-06-09 15:51:26,899 - INFO - 从查询中提取到 3 个唯一实体: ['信息', '是', '抽取']
2025-06-09 15:51:26,899 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-09 15:51:26,901 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-09 15:51:29,996 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-09 15:51:30,029 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-09 15:51:30,219 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-09 15:51:30,316 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-09 15:51:30,955 - INFO - 最终找到 4 个匹配的三元组
2025-06-09 15:51:30,955 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:51:30,971 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-09 15:51:30,977 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:51:30,977 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:51:30,994 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-09 15:51:30,999 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:51:30,999 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:51:31,016 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-09 15:51:31,021 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 15:51:31,037 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-09 15:51:31,041 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-09 15:51:31,043 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-09 15:51:31,591 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-09 15:51:31,592 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-09 15:51:31,592 - INFO - 返回 1 条唯一结果
2025-06-09 15:51:31,597 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 15:51:34,600 - INFO - 三元组检索返回 1 条结果
2025-06-09 15:51:34,601 - DEBUG - 三元组结果 1: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5519, weighted_score=0.2760, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:51:34,601 - DEBUG - 合并前结果：
2025-06-09 15:51:34,601 - DEBUG - 结果 1 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5884, weighted_score=0.2942, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:51:34,601 - DEBUG - 结果 2 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5752, weighted_score=0.2876, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:51:34,601 - DEBUG - 结果 3 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5110, weighted_score=0.2555, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:51:34,601 - DEBUG - 结果 4 (rag): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.4769, weighted_score=0.2385, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:51:34,601 - DEBUG - 结果 5 (triplet): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5519, weighted_score=0.2760, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:51:34,601 - DEBUG - 排序后结果：
2025-06-09 15:51:34,601 - DEBUG - 排序结果 1 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5884, weighted_score=0.2942, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:51:34,601 - DEBUG - 排序结果 2 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5752, weighted_score=0.2876, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:51:34,601 - DEBUG - 排序结果 3 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5110, weighted_score=0.2555, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:51:34,601 - DEBUG - 排序结果 4 (rag): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.4769, weighted_score=0.2385, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 15:51:34,601 - INFO - 合并后返回 4 条唯一结果
2025-06-09 16:15:54,291 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 16:15:54,865 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 16:15:55,657 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 16:15:58,496 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 16:15:58,512 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-09 16:15:58,512 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-09 16:15:58,634 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-09 16:15:58,634 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt'), limit: 4, offset: 0
2025-06-09 16:15:58,640 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.609983503818512, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:15:58,640 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5856541991233826, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:15:58,640 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.54546719789505, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:15:58,640 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5079596042633057, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:15:58,640 - DEBUG - 搜索完成，返回 4 条结果
2025-06-09 16:15:58,642 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 16:16:01,645 - INFO - RAG 检索返回 4 条结果
2025-06-09 16:16:01,651 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 16:16:01,657 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-09 16:16:01,699 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-09 16:16:01,699 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-09 16:16:01,699 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'知识'}
2025-06-09 16:16:01,699 - INFO - 从查询中提取到 3 个唯一实体: ['知识', '是', '抽取']
2025-06-09 16:16:01,700 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-09 16:16:01,702 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-09 16:16:03,029 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-09 16:16:04,757 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-09 16:16:04,789 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-09 16:16:04,980 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-09 16:16:05,075 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-09 16:16:05,714 - INFO - 最终找到 5 个匹配的三元组
2025-06-09 16:16:05,714 - DEBUG - 搜索关键词对: (Sri) 的知识 (文档: test.docx)
2025-06-09 16:16:05,730 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%(Sri)%的知识%'
2025-06-09 16:16:05,733 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 16:16:05,749 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-09 16:16:05,754 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:16:05,754 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 16:16:05,771 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-09 16:16:05,776 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:16:05,776 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-09 16:16:05,792 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-09 16:16:05,797 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 16:16:05,813 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-09 16:16:05,817 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-09 16:16:05,819 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-09 16:16:06,360 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-09 16:16:06,360 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-09 16:16:06,360 - INFO - 返回 1 条唯一结果
2025-06-09 16:16:06,365 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 16:16:09,368 - INFO - 三元组检索返回 1 条结果
2025-06-09 16:16:09,368 - DEBUG - 三元组结果 1: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5519, weighted_score=0.2760, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:16:09,368 - DEBUG - 合并前结果：
2025-06-09 16:16:09,368 - DEBUG - 结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, weighted_score=0.3050, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:16:09,368 - DEBUG - 结果 2 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, weighted_score=0.2928, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:16:09,368 - DEBUG - 结果 3 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5455, weighted_score=0.2727, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:16:09,369 - DEBUG - 结果 4 (rag): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5080, weighted_score=0.2540, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:16:09,369 - DEBUG - 结果 5 (triplet): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5519, weighted_score=0.2760, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:16:09,369 - DEBUG - 排序后结果：
2025-06-09 16:16:09,369 - DEBUG - 排序结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, weighted_score=0.3050, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:16:09,369 - DEBUG - 排序结果 2 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, weighted_score=0.2928, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:16:09,369 - DEBUG - 排序结果 3 (triplet): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.5519, weighted_score=0.2760, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:16:09,369 - DEBUG - 排序结果 4 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5455, weighted_score=0.2727, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:16:09,369 - DEBUG - 排序结果 5 (rag): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5080, weighted_score=0.2540, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:16:09,369 - DEBUG - 去重后结果：
2025-06-09 16:16:09,369 - DEBUG - 去重结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, weighted_score=0.3050, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:16:09,369 - DEBUG - 去重结果 2 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, weighted_score=0.2928, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:16:09,369 - DEBUG - 去重结果 3 (rag): text=7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., distance=0.5455, weighted_score=0.2727, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:16:09,370 - DEBUG - 去重结果 4 (rag): text=6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., distance=0.5080, weighted_score=0.2540, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:16:09,370 - INFO - 合并后返回 4 条唯一结果
2025-06-09 16:22:24,846 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-06-09 16:22:25,725 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 16:22:25,726 - DEBUG - 处理集合: ragdb_ragdb (db_type: ragdb)
2025-06-09 16:22:25,739 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中找到用户和文档映射: {}
2025-06-09 16:22:25,739 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-06-09 16:22:25,828 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e']}
2025-06-09 16:22:25,828 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e']}}}
2025-06-09 16:22:25,828 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e']}}}
2025-06-09 16:22:25,828 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser4 的所有集合
2025-06-09 16:22:25,828 - DEBUG - 正在查看 userid testuser4 的集合
2025-06-09 16:22:25,828 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-09 16:22:25,835 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser4 的文档数: 0
2025-06-09 16:22:25,835 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser4 无文档
2025-06-09 16:22:25,843 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser4 的文档数: 1
2025-06-09 16:22:25,843 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser4 的内容:
2025-06-09 16:22:25,843 - DEBUG - 文档 1: 内容: 开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支机构，创始团队核心成员来自一流的云计算公司及电信运营商，拥有云计算、超算、智算和网络运营专业经验，在企业市场均拥有超过十年以上行业经验，服务客户超过2万家。公司以自主研发的业务操作支撑系统（KBoss）为底座，打造开放算力应用服务平台（open-computing），将云计算、算力资源和算力应用进行..., 元数据: {'userid': 'testuser4', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-05-26T14:03:54.036027', 'file_type': 'txt'}
2025-06-09 16:22:25,843 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser4 在textdb数据库的文档映射
2025-06-09 16:22:25,843 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-09 16:22:25,849 - DEBUG - document_id: d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820, metadata: {'userid': 'testuser4', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-05-26T14:03:54.036027', 'file_type': 'txt'}
2025-06-09 16:22:25,849 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-06-09 16:22:25,849 - INFO - 文档映射: {'d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820': {'userid': 'testuser4', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-05-26T14:03:54.036027', 'file_type': 'txt'}}
2025-06-09 16:22:48,382 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-06-09 16:22:49,221 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 16:22:49,222 - DEBUG - 处理集合: ragdb_ragdb (db_type: ragdb)
2025-06-09 16:22:49,230 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中找到用户和文档映射: {}
2025-06-09 16:22:49,230 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-06-09 16:22:49,314 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e', '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}
2025-06-09 16:22:49,314 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e', '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}}}
2025-06-09 16:22:49,314 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e', '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119']}}}
2025-06-09 16:22:49,314 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser3 的所有集合
2025-06-09 16:22:49,314 - DEBUG - 正在查看 userid testuser3 的集合
2025-06-09 16:22:49,314 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-09 16:22:49,318 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser3 的文档数: 0
2025-06-09 16:22:49,318 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser3 无文档
2025-06-09 16:22:49,323 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser3 的文档数: 27
2025-06-09 16:22:49,323 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser3 的内容:
2025-06-09 16:22:49,323 - DEBUG - 文档 1: 内容: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:22:49,323 - DEBUG - 文档 2: 内容: processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:22:49,323 - DEBUG - 文档 3: 内容: ③http：／／xlore．。rg／index．actl。n
④http：／／zhish
apexlab．org ⑤http：／／gdm．fudan．edu．cn
⑥http：／／en．wikipedia．org／wikl／Knowledge—Graph
要采用人工编辑的方式进行构建，例如中国科学院
计算机语言信息中心董振东领导的知网(HowNet)
项目，其知识库特点是规模相对较小、知识质量高、..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:22:49,324 - DEBUG - 文档 4: 内容: 图谱在本质上是一种概念网络，其中的节点表示物
理世界的实体(或概念)，而实体间的各种语义关系
则构成网络中的边．由此，知识图谱是对物理世界的
一种符号表达．
2)知识图谱的研究价值在于，它是构建在当前
Web基础之上的一层覆盖网络(overlay
network)， 借助知识图谱，能够在Web网页之上建立概念间的
链接关系，从而以最小的代价将互联网中积累的信
息组织起来，成为可以被利用的知识．
3..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:22:49,324 - DEBUG - 文档 5: 内容: 页数据为数据源，通过自动抽取资源的方式来构建、
丰富和完善现有的知识库．
因此，本文主要介绍自底向上的知识图谱构建
技术，按照知识获取的过程分为3个层次：信息抽
取、知识融合以及知识加工．
2知识图谱的构建技术
如1．2节所述，采用自底向上的方式构建知识
图谱的过程是一个迭代更新的过程，每一轮更新包
括3个步骤：1)信息抽取，即从各种类型的数据源中
提取出实体(概念)、属性以及实体间的相互关系，在..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:22:49,324 - DEBUG - 文档 6: 内容: 要(也不可能)为每个领域或每个实体类别建立单独
的语料库作为训练集．因此，该领域面临的主要挑战
是如何从给定的少量实体实例中自动发现具有区分
力的模式．针对该问题，whitelaw等人[1纠提出了一
种迭代扩展实体语料库的解决方案，基本思路是根
据已知的实体实例进行特征建模，利用该模型对处
理海量数据集得到新的命名实体列表，然后针对新
实体建模，迭代地生成实体标注语料库．
另一种思路是通过搜索引擎..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:22:49,324 - DEBUG - 文档 7: 内容: 也为批量构造高质量的训练语料提供了新的思路．
Fader等人口1。通过对TextRunner系统和w()E系
统的实体关系抽取结果进行分析，发现其中错误的
部分主要是一些无意义或不合逻辑的实体关系三元
组，据此引入语法限制条件和字典约束，采用先识别
关系指示词，然后再对实体进行识别的策略，有效提
高了关系识别准确率．Mausam等人[2纠针对上述系
统均无法识别非动词性关系的局限，通过引入上下
文..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:22:49,324 - DEBUG - 文档 8: 内容: 性值含义的关键词(属性名)，在自然语言处理技术
中将这类属性称为有名属性，因此可以利用这些关
键字来定位有名属性的属性值∞¨．
2．2
知识融合 通过信息抽取，实现了从非结构化和半结构化
数据中获取实体、关系以及实体属性信息的目标，然
而，这些结果中可能包含大量的冗余和错误信息，数
据之间的关系也是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性．
因此有必要对其进行清理和整合．知识融合包括2
部分内容：实体链接和知..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:22:49,324 - DEBUG - 文档 9: 内容: 信息和指称项所在语料的上下文信息，利用词袋模
型构造特征向量作为实体链接时进行相似度比较的
依据，实现了实体消歧．在此基础上，Sen一”一进一步
采用主题模型作为相似度计算依据，在维基百科人
物数据集上获得了高达86％的消歧准确率．Shen
等人一”一提出的Linden模型则同时考虑到了文本相
似性和主题一致性，基于维基百科和wordnet知识
库，取得了当前最好的实体消歧实验结果．然而，由
于百..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:22:49,324 - DEBUG - 文档 10: 内容: 对实体模式进行建模，在2个公开数据集上(MUC一
4的恐怖主义数据集和路透社自然灾害新闻数据
集)分别取得了76％和87％的共指消解准确率．
除了将共指消解问题视为分类问题之外，还可
以将其作为聚类问题来求解．聚类法的基本思想是
以实体指称项为中心，通过实体聚类实现指称项与
实体对象的匹配．其关键问题是如何定义实体间的
相似性测度．Turney。拍j基于点互信息(pointwise
mutual
..., 元数据: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:22:49,324 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser3 在textdb数据库的文档映射
2025-06-09 16:22:49,324 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-09 16:22:49,329 - DEBUG - document_id: 2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329, metadata: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
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2025-06-09 16:22:49,330 - DEBUG - document_id: 2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329, metadata: {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}
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2025-06-09 16:22:49,330 - DEBUG - 找到 1 个文档的映射
2025-06-09 16:22:49,330 - INFO - 文档映射: {'2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329': {'userid': 'testuser3', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-05-23T13:28:42.191266', 'file_type': 'pdf'}}
2025-06-09 16:23:20,083 - INFO - 
测试 2：列出所有 db_types 和文档映射
2025-06-09 16:23:20,850 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 16:23:20,851 - DEBUG - 处理集合: ragdb_ragdb (db_type: ragdb)
2025-06-09 16:23:20,861 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中找到用户和文档映射: {}
2025-06-09 16:23:20,861 - DEBUG - 处理集合: ragdb_textdb (db_type: textdb)
2025-06-09 16:23:20,953 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中找到用户和文档映射: {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e']}
2025-06-09 16:23:20,954 - DEBUG - 可用 db_types 和数据: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e']}}}
2025-06-09 16:23:20,954 - INFO - 可用 db_types 和文档: {'ragdb': {'userids': {}}, 'textdb': {'userids': {'testuser1': ['f925eba2-2003-402f-8205-9372cbcba046'], 'testuser3': ['2016d2fd-6e39-464b-a910-5fc096680329'], 'testuser4': ['d58a5325-3d62-478e-b623-170e789b0820'], 'testuser2': ['26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e']}}}
2025-06-09 16:23:20,954 - INFO - 
测试 3：查看 userid testuser2 的所有集合
2025-06-09 16:23:20,954 - DEBUG - 正在查看 userid testuser2 的集合
2025-06-09 16:23:20,954 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-09 16:23:20,961 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser2 的文档数: 0
2025-06-09 16:23:20,961 - DEBUG - 集合 ragdb_ragdb 中 userid testuser2 无文档
2025-06-09 16:23:20,968 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser2 的文档数: 5
2025-06-09 16:23:20,968 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 中 userid testuser2 的内容:
2025-06-09 16:23:20,968 - DEBUG - 文档 1: 内容: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:23:20,968 - DEBUG - 文档 2: 内容: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:23:20,968 - DEBUG - 文档 3: 内容: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:23:20,968 - DEBUG - 文档 4: 内容: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:23:20,968 - DEBUG - 文档 5: 内容: 开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支机构，创始团队核心成员来自一流的云计算公司及电信运营商，拥有云计算、超算、智算和网络运营专业经验，在企业市场均拥有超过十年以上行业经验，服务客户超过2万家。公司以自主研发的业务操作支撑系统（KBoss）为底座，打造开放算力应用服务平台（open-computing），将云计算、算力资源和算力应用进行..., 元数据: {'userid': 'testuser2', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-06-06T15:51:14.103886', 'file_type': 'txt'}
2025-06-09 16:23:20,968 - INFO - 
测试 5：获取 userid testuser2 在textdb数据库的文档映射
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2025-06-09 16:25:12,273 - DEBUG - 成功加载 mREBEL 模型，分词器 triplet_id: 250054
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2025-06-09 16:25:12,282 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf, 大小: 1909732 字节
2025-06-09 16:25:12,282 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf, 大小: 1909732 字节
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D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled
2025-06-09 16:25:12,758 - DEBUG - 第一个文档块: 计算机研究与发展
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刘
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刘
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2025-06-09 16:25:18,598 - DEBUG - 正在为 userid testuser2 插入 36 个文档到 ragdb_textdb
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2025-06-09 16:25:19,681 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
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2025-06-09 16:25:22,968 - INFO - 开始抽取文档 43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150 的三元组，userid: testuser2
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2025-06-09 16:25:22,970 - DEBUG - 分割为 353 个文本块
2025-06-09 16:25:22,970 - DEBUG - 分割为 353 个文本块
2025-06-09 16:25:22,970 - DEBUG - 处理块 1/353: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 ...
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D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 ...
2025-06-09 16:25:22,970 - DEBUG - 处理块 1/353: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 ...
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2025-06-09 16:25:23,531 - DEBUG - 块 1 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:23,531 - DEBUG - 块 1 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:23,531 - DEBUG - 块 1 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:23,531 - DEBUG - 处理块 2/353: 峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qli...
2025-06-09 16:25:23,531 - DEBUG - 处理块 2/353: 峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qli...
2025-06-09 16:25:23,531 - DEBUG - 处理块 2/353: 峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qli...
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2025-06-09 16:25:24,081 - DEBUG - 块 2 生成文本: <triplet> 秦志光 <concept> 电子科技大学信息与软件工程学院 <org> 成都 <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:25:24,081 - DEBUG - 块 2 生成文本: <triplet> 秦志光 <concept> 电子科技大学信息与软件工程学院 <org> 成都 <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:25:24,081 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 秦志光 <concept> 电子科技大学信息与软件工程学院 <org> 成都 <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:25:24,081 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 秦志光 <concept> 电子科技大学信息与软件工程学院 <org> 成都 <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:25:24,081 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 秦志光 <concept> 电子科技大学信息与软件工程学院 <org> 成都 <loc> located in the administrative territorial entity</s>
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2025-06-09 16:25:24,081 - DEBUG - 添加三元组: 秦志光(concept) - 成都 - 电子科技大学信息与软件工程学院(org)
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2025-06-09 16:25:24,081 - DEBUG - 添加三元组: 秦志光(concept) - 成都 - 电子科技大学信息与软件工程学院(org)
2025-06-09 16:25:24,081 - DEBUG - 块 2 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:24,081 - DEBUG - 块 2 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:24,081 - DEBUG - 块 2 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:24,082 - DEBUG - 处理块 3/353: Qiao，I，i Yang，Duan Hong，Liu Yao，and Qin Zhiguang (...
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2025-06-09 16:25:24,082 - DEBUG - 处理块 3/353: Qiao，I，i Yang，Duan Hong，Liu Yao，and Qin Zhiguang (...
2025-06-09 16:25:24,446 - DEBUG - 块 3 生成文本: <triplet> <per> 厂EZP <org> member of</s>
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Abstract
Google’s knowledge...
2025-06-09 16:25:24,446 - DEBUG - 处理块 4/353: 厂C^j”n，CAP”gd“ 610054)
Abstract
Google’s knowledge...
2025-06-09 16:25:24,446 - DEBUG - 处理块 4/353: 厂C^j”n，CAP”gd“ 610054)
Abstract
Google’s knowledge...
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2025-06-09 16:25:24,660 - DEBUG - 添加三元组: graph technology(concept) - use - knowledge(media)
2025-06-09 16:25:24,661 - DEBUG - 块 4 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:24,661 - DEBUG - 块 4 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:24,661 - DEBUG - 块 4 提取到 1 个三元组
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2025-06-09 16:25:24,661 - DEBUG - 处理块 5/353: to the 1imited public disclosure of technical deta...
2025-06-09 16:25:24,864 - DEBUG - 块 5 生成文本: <triplet> <media> 1imited public disclosure of technical details <concept> main subject has role</s>
2025-06-09 16:25:24,864 - DEBUG - 块 5 生成文本: <triplet> <media> 1imited public disclosure of technical details <concept> main subject has role</s>
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2025-06-09 16:25:24,864 - DEBUG - 处理块 6/353: connotation and Value of this technology． In this ...
2025-06-09 16:25:25,024 - DEBUG - 块 6 生成文本: <triplet> <concept> connotation and Value of this technology <misc> studies</s>
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2025-06-09 16:25:25,024 - DEBUG - 处理块 7/353: the construction of knowledge graph in a bottom—up...
2025-06-09 16:25:25,024 - DEBUG - 处理块 7/353: the construction of knowledge graph in a bottom—up...
2025-06-09 16:25:25,756 - DEBUG - 块 7 生成文本: <triplet> graph <concept> knowledge <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:25,756 - DEBUG - 块 7 生成文本: <triplet> graph <concept> knowledge <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:25,756 - DEBUG - 块 7 生成文本: <triplet> graph <concept> knowledge <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:25,756 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> knowledge <misc> part of</s>
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2025-06-09 16:25:25,756 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> knowledge <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:25,756 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph', '<concept>', 'knowledge', '<misc>', 'part of']
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2025-06-09 16:25:25,756 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - part of - knowledge(misc)
2025-06-09 16:25:25,756 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - part of - knowledge(misc)
2025-06-09 16:25:25,756 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - part of - knowledge(misc)
2025-06-09 16:25:25,756 - DEBUG - 块 7 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:25,756 - DEBUG - 块 7 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:25,756 - DEBUG - 块 7 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:25,757 - DEBUG - 处理块 8/353: a technical architecture of the knowledge graph． F...
2025-06-09 16:25:25,757 - DEBUG - 处理块 8/353: a technical architecture of the knowledge graph． F...
2025-06-09 16:25:25,757 - DEBUG - 处理块 8/353: a technical architecture of the knowledge graph． F...
2025-06-09 16:25:26,218 - DEBUG - 块 8 生成文本: <triplet> <concept> knowledge graph <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:26,218 - DEBUG - 块 8 生成文本: <triplet> <concept> knowledge graph <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:26,218 - DEBUG - 块 8 生成文本: <triplet> <concept> knowledge graph <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:26,218 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> knowledge graph <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:26,218 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> knowledge graph <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:26,218 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> knowledge graph <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:26,218 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'knowledge graph', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:26,218 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'knowledge graph', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:26,218 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'knowledge graph', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:26,218 - DEBUG - 处理块 9/353: of the knowledge graph， and then we propose the te...
2025-06-09 16:25:26,218 - DEBUG - 处理块 9/353: of the knowledge graph， and then we propose the te...
2025-06-09 16:25:26,218 - DEBUG - 处理块 9/353: of the knowledge graph， and then we propose the te...
2025-06-09 16:25:26,583 - DEBUG - 块 9 生成文本: <triplet> graph <concept> technical framework for knowledge <media> part of <misc> <triplet> technical <loc> technical foundational <org> based on</s>
2025-06-09 16:25:26,583 - DEBUG - 块 9 生成文本: <triplet> graph <concept> technical framework for knowledge <media> part of <misc> <triplet> technical <loc> technical foundational <org> based on</s>
2025-06-09 16:25:26,583 - DEBUG - 块 9 生成文本: <triplet> graph <concept> technical framework for knowledge <media> part of <misc> <triplet> technical <loc> technical foundational <org> based on</s>
2025-06-09 16:25:26,583 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> technical framework for knowledge <media> part of <misc> <triplet> technical <loc> technical foundational <org> based on</s>
2025-06-09 16:25:26,583 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> technical framework for knowledge <media> part of <misc> <triplet> technical <loc> technical foundational <org> based on</s>
2025-06-09 16:25:26,583 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> technical framework for knowledge <media> part of <misc> <triplet> technical <loc> technical foundational <org> based on</s>
2025-06-09 16:25:26,584 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph', '<concept>', 'technical framework for knowledge', '<media>', 'part of', '<misc>', '<triplet>', 'technical', '<loc>', 'technical foundational', '<org>', 'based on']
2025-06-09 16:25:26,584 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph', '<concept>', 'technical framework for knowledge', '<media>', 'part of', '<misc>', '<triplet>', 'technical', '<loc>', 'technical foundational', '<org>', 'based on']
2025-06-09 16:25:26,584 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph', '<concept>', 'technical framework for knowledge', '<media>', 'part of', '<misc>', '<triplet>', 'technical', '<loc>', 'technical foundational', '<org>', 'based on']
2025-06-09 16:25:26,584 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - part of - technical framework for knowledge(media)
2025-06-09 16:25:26,584 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - part of - technical framework for knowledge(media)
2025-06-09 16:25:26,584 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - part of - technical framework for knowledge(media)
2025-06-09 16:25:26,584 - DEBUG - 添加三元组: technical(loc) - based on - technical foundational(org)
2025-06-09 16:25:26,584 - DEBUG - 添加三元组: technical(loc) - based on - technical foundational(org)
2025-06-09 16:25:26,584 - DEBUG - 添加三元组: technical(loc) - based on - technical foundational(org)
2025-06-09 16:25:26,584 - DEBUG - 块 9 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:26,584 - DEBUG - 块 9 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:26,584 - DEBUG - 块 9 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:26,584 - DEBUG - 处理块 10/353: construction， in which the construction process is...
2025-06-09 16:25:26,584 - DEBUG - 处理块 10/353: construction， in which the construction process is...
2025-06-09 16:25:26,584 - DEBUG - 处理块 10/353: construction， in which the construction process is...
2025-06-09 16:25:26,916 - DEBUG - 块 10 生成文本: <triplet> <concept> abstract <org> subclass of <triplet> levels according to the abstract</s>
2025-06-09 16:25:26,916 - DEBUG - 块 10 生成文本: <triplet> <concept> abstract <org> subclass of <triplet> levels according to the abstract</s>
2025-06-09 16:25:26,916 - DEBUG - 块 10 生成文本: <triplet> <concept> abstract <org> subclass of <triplet> levels according to the abstract</s>
2025-06-09 16:25:26,916 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> abstract <org> subclass of <triplet> levels according to the abstract</s>
2025-06-09 16:25:26,916 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> abstract <org> subclass of <triplet> levels according to the abstract</s>
2025-06-09 16:25:26,916 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> abstract <org> subclass of <triplet> levels according to the abstract</s>
2025-06-09 16:25:26,916 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'abstract', '<org>', 'subclass of', '<triplet>', 'levels according to the abstract']
2025-06-09 16:25:26,916 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'abstract', '<org>', 'subclass of', '<triplet>', 'levels according to the abstract']
2025-06-09 16:25:26,916 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'abstract', '<org>', 'subclass of', '<triplet>', 'levels according to the abstract']
2025-06-09 16:25:26,916 - DEBUG - 处理块 11/353: level of the input knowledge materiaIs， including ...
2025-06-09 16:25:26,916 - DEBUG - 处理块 11/353: level of the input knowledge materiaIs， including ...
2025-06-09 16:25:26,916 - DEBUG - 处理块 11/353: level of the input knowledge materiaIs， including ...
2025-06-09 16:25:27,387 - DEBUG - 块 11 生成文本: <triplet> <concept> information extraction 1ayer <misc> part of the input knowledge materiaIs <media> subclass</s>
2025-06-09 16:25:27,387 - DEBUG - 块 11 生成文本: <triplet> <concept> information extraction 1ayer <misc> part of the input knowledge materiaIs <media> subclass</s>
2025-06-09 16:25:27,387 - DEBUG - 块 11 生成文本: <triplet> <concept> information extraction 1ayer <misc> part of the input knowledge materiaIs <media> subclass</s>
2025-06-09 16:25:27,387 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> information extraction 1ayer <misc> part of the input knowledge materiaIs <media> subclass</s>
2025-06-09 16:25:27,387 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> information extraction 1ayer <misc> part of the input knowledge materiaIs <media> subclass</s>
2025-06-09 16:25:27,387 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> information extraction 1ayer <misc> part of the input knowledge materiaIs <media> subclass</s>
2025-06-09 16:25:27,387 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'information extraction 1ayer', '<misc>', 'part of the input knowledge materiaIs', '<media>', 'subclass']
2025-06-09 16:25:27,387 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'information extraction 1ayer', '<misc>', 'part of the input knowledge materiaIs', '<media>', 'subclass']
2025-06-09 16:25:27,387 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'information extraction 1ayer', '<misc>', 'part of the input knowledge materiaIs', '<media>', 'subclass']
2025-06-09 16:25:27,387 - DEBUG - 处理块 12/353: iIllegration 1ayer， and the knowledge processing l...
2025-06-09 16:25:27,387 - DEBUG - 处理块 12/353: iIllegration 1ayer， and the knowledge processing l...
2025-06-09 16:25:27,387 - DEBUG - 处理块 12/353: iIllegration 1ayer， and the knowledge processing l...
2025-06-09 16:25:27,612 - DEBUG - 块 12 生成文本: <triplet> <concept> knowledge processing layer <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:27,612 - DEBUG - 块 12 生成文本: <triplet> <concept> knowledge processing layer <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:27,612 - DEBUG - 块 12 生成文本: <triplet> <concept> knowledge processing layer <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:27,612 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> knowledge processing layer <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:27,612 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> knowledge processing layer <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:27,612 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> knowledge processing layer <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:27,612 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'knowledge processing layer', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:25:27,612 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'knowledge processing layer', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:25:27,612 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'knowledge processing layer', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:25:27,612 - DEBUG - 处理块 13/353: status of the key technologies for each 1evel are ...
2025-06-09 16:25:27,612 - DEBUG - 处理块 13/353: status of the key technologies for each 1evel are ...
2025-06-09 16:25:27,612 - DEBUG - 处理块 13/353: status of the key technologies for each 1evel are ...
2025-06-09 16:25:28,054 - DEBUG - 块 13 生成文本: <triplet> <concept> 1 <num> event interval <triplet> surVeyed <misc> 1evel <media> part of the key technologies for each 1 evel are <eve> significant event</s>
2025-06-09 16:25:28,054 - DEBUG - 块 13 生成文本: <triplet> <concept> 1 <num> event interval <triplet> surVeyed <misc> 1evel <media> part of the key technologies for each 1 evel are <eve> significant event</s>
2025-06-09 16:25:28,054 - DEBUG - 块 13 生成文本: <triplet> <concept> 1 <num> event interval <triplet> surVeyed <misc> 1evel <media> part of the key technologies for each 1 evel are <eve> significant event</s>
2025-06-09 16:25:28,055 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 1 <num> event interval <triplet> surVeyed <misc> 1evel <media> part of the key technologies for each 1 evel are <eve> significant event</s>
2025-06-09 16:25:28,055 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 1 <num> event interval <triplet> surVeyed <misc> 1evel <media> part of the key technologies for each 1 evel are <eve> significant event</s>
2025-06-09 16:25:28,055 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 1 <num> event interval <triplet> surVeyed <misc> 1evel <media> part of the key technologies for each 1 evel are <eve> significant event</s>
2025-06-09 16:25:28,055 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '1', '<num>', 'event interval', '<triplet>', 'surVeyed', '<misc>', '1evel', '<media>', 'part of the key technologies for each 1 evel are', '<eve>', 'significant event']
2025-06-09 16:25:28,055 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '1', '<num>', 'event interval', '<triplet>', 'surVeyed', '<misc>', '1evel', '<media>', 'part of the key technologies for each 1 evel are', '<eve>', 'significant event']
2025-06-09 16:25:28,055 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '1', '<num>', 'event interval', '<triplet>', 'surVeyed', '<misc>', '1evel', '<media>', 'part of the key technologies for each 1 evel are', '<eve>', 'significant event']
2025-06-09 16:25:28,055 - DEBUG - 处理块 14/353: critically for the purposes of gradually revealing...
2025-06-09 16:25:28,055 - DEBUG - 处理块 14/353: critically for the purposes of gradually revealing...
2025-06-09 16:25:28,055 - DEBUG - 处理块 14/353: critically for the purposes of gradually revealing...
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 块 14 生成文本: <triplet> graph technology <concept> knowledge <media> part of the <misc> <org> <eve> <per> <time> <unk> <triplet> technology</s>
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 块 14 生成文本: <triplet> graph technology <concept> knowledge <media> part of the <misc> <org> <eve> <per> <time> <unk> <triplet> technology</s>
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 块 14 生成文本: <triplet> graph technology <concept> knowledge <media> part of the <misc> <org> <eve> <per> <time> <unk> <triplet> technology</s>
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph technology <concept> knowledge <media> part of the <misc> <org> <eve> <per> <time> <unk> <triplet> technology</s>
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph technology <concept> knowledge <media> part of the <misc> <org> <eve> <per> <time> <unk> <triplet> technology</s>
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph technology <concept> knowledge <media> part of the <misc> <org> <eve> <per> <time> <unk> <triplet> technology</s>
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph technology', '<concept>', 'knowledge', '<media>', 'part of the', '<misc>', '<org>', '<eve>', '<per>', '<time>', '<unk>', '<triplet>', 'technology']
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph technology', '<concept>', 'knowledge', '<media>', 'part of the', '<misc>', '<org>', '<eve>', '<per>', '<time>', '<unk>', '<triplet>', 'technology']
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph technology', '<concept>', 'knowledge', '<media>', 'part of the', '<misc>', '<org>', '<eve>', '<per>', '<time>', '<unk>', '<triplet>', 'technology']
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 添加三元组: graph technology(concept) - part of the - knowledge(media)
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 添加三元组: graph technology(concept) - part of the - knowledge(media)
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 添加三元组: graph technology(concept) - part of the - knowledge(media)
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 块 14 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 块 14 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 块 14 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 处理块 15/353: state—of—the art progress， and its relationship wi...
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 处理块 15/353: state—of—the art progress， and its relationship wi...
2025-06-09 16:25:28,398 - DEBUG - 处理块 15/353: state—of—the art progress， and its relationship wi...
2025-06-09 16:25:28,667 - DEBUG - 块 15 生成文本: <triplet> <concept> art progress <unk> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:28,667 - DEBUG - 块 15 生成文本: <triplet> <concept> art progress <unk> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:28,667 - DEBUG - 块 15 生成文本: <triplet> <concept> art progress <unk> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:28,667 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> art progress <unk> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:28,667 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> art progress <unk> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:28,667 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> art progress <unk> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:28,667 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'art progress', '<unk>', 'subclass of']
2025-06-09 16:25:28,667 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'art progress', '<unk>', 'subclass of']
2025-06-09 16:25:28,667 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'art progress', '<unk>', 'subclass of']
2025-06-09 16:25:28,667 - DEBUG - 处理块 16/353: research challenges in this area are summarized，an...
2025-06-09 16:25:28,667 - DEBUG - 处理块 16/353: research challenges in this area are summarized，an...
2025-06-09 16:25:28,667 - DEBUG - 处理块 16/353: research challenges in this area are summarized，an...
2025-06-09 16:25:28,806 - DEBUG - 块 16 生成文本: <triplet> graph <concept> Semantic Web <misc> used by</s>
2025-06-09 16:25:28,806 - DEBUG - 块 16 生成文本: <triplet> graph <concept> Semantic Web <misc> used by</s>
2025-06-09 16:25:28,806 - DEBUG - 块 16 生成文本: <triplet> graph <concept> Semantic Web <misc> used by</s>
2025-06-09 16:25:28,807 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> Semantic Web <misc> used by</s>
2025-06-09 16:25:28,807 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> Semantic Web <misc> used by</s>
2025-06-09 16:25:28,807 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> Semantic Web <misc> used by</s>
2025-06-09 16:25:28,807 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph', '<concept>', 'Semantic Web', '<misc>', 'used by']
2025-06-09 16:25:28,807 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph', '<concept>', 'Semantic Web', '<misc>', 'used by']
2025-06-09 16:25:28,807 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph', '<concept>', 'Semantic Web', '<misc>', 'used by']
2025-06-09 16:25:28,807 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - used by - Semantic Web(misc)
2025-06-09 16:25:28,807 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - used by - Semantic Web(misc)
2025-06-09 16:25:28,807 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - used by - Semantic Web(misc)
2025-06-09 16:25:28,807 - DEBUG - 块 16 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:28,807 - DEBUG - 块 16 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:28,807 - DEBUG - 块 16 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:28,807 - DEBUG - 处理块 17/353: information retrieval； semantic search engine；natu...
2025-06-09 16:25:28,807 - DEBUG - 处理块 17/353: information retrieval； semantic search engine；natu...
2025-06-09 16:25:28,807 - DEBUG - 处理块 17/353: information retrieval； semantic search engine；natu...
2025-06-09 16:25:29,074 - DEBUG - 块 17 生成文本: <triplet> 谷歌知识图谱技术 <concept> <media> semantic search engine</s>
2025-06-09 16:25:29,074 - DEBUG - 块 17 生成文本: <triplet> 谷歌知识图谱技术 <concept> <media> semantic search engine</s>
2025-06-09 16:25:29,074 - DEBUG - 块 17 生成文本: <triplet> 谷歌知识图谱技术 <concept> <media> semantic search engine</s>
2025-06-09 16:25:29,074 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 谷歌知识图谱技术 <concept> <media> semantic search engine</s>
2025-06-09 16:25:29,074 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 谷歌知识图谱技术 <concept> <media> semantic search engine</s>
2025-06-09 16:25:29,074 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 谷歌知识图谱技术 <concept> <media> semantic search engine</s>
2025-06-09 16:25:29,074 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '谷歌知识图谱技术', '<concept>', '<media>', 'semantic search engine']
2025-06-09 16:25:29,074 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '谷歌知识图谱技术', '<concept>', '<media>', 'semantic search engine']
2025-06-09 16:25:29,074 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '谷歌知识图谱技术', '<concept>', '<media>', 'semantic search engine']
2025-06-09 16:25:29,074 - DEBUG - 处理块 18/353: 该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全...
2025-06-09 16:25:29,074 - DEBUG - 处理块 18/353: 该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
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2025-06-09 16:25:29,074 - DEBUG - 处理块 18/353: 该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
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2025-06-09 16:25:29,451 - DEBUG - 块 18 生成文本: <triplet> 信息抽取层 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
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2025-06-09 16:25:29,452 - DEBUG - 块 18 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:29,452 - DEBUG - 处理块 19/353: 层次涉及的关键技术的研究现状进行分类说明，逐步揭示知识图谱技术的奥秘，及其与相关学科领域的
关系；3...
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2025-06-09 16:25:31,869 - DEBUG - 块 21 提取到 1 个三元组
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2025-06-09 16:25:32,600 - DEBUG - 块 23 提取到 1 个三元组
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data)，web技术正在逐步朝 向web之父Berners—...
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data)，web技术正在逐步朝 向web之父Berners—...
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data)，web技术正在逐步朝 向web之父Berners—...
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回经过...
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回经过...
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2025-06-09 16:25:33,172 - DEBUG - 块 25 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:33,172 - DEBUG - 块 25 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:33,172 - DEBUG - 块 25 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:33,172 - DEBUG - 处理块 26/353: 率并不意味着用户能够快速准确地获取信息和知
识，对于搜索引擎反馈的大量结果，还需要进行人工
排查和筛...
2025-06-09 16:25:33,172 - DEBUG - 处理块 26/353: 率并不意味着用户能够快速准确地获取信息和知
识，对于搜索引擎反馈的大量结果，还需要进行人工
排查和筛...
2025-06-09 16:25:33,172 - DEBUG - 处理块 26/353: 率并不意味着用户能够快速准确地获取信息和知
识，对于搜索引擎反馈的大量结果，还需要进行人工
排查和筛...
2025-06-09 16:25:33,451 - DEBUG - 块 26 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 谷歌 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:33,451 - DEBUG - 块 26 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 谷歌 <org> owned by</s>
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2025-06-09 16:25:33,451 - DEBUG - 块 26 提取到 1 个三元组
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2025-06-09 16:25:33,451 - DEBUG - 块 26 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:33,451 - DEBUG - 处理块 27/353: 5月17日，谷歌发布知识图谱项目，并宣布以此为
基础构建下一代智能化搜索引擎．该项目始于2010
年...
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2025-06-09 16:25:33,847 - DEBUG - 块 27 生成文本: <triplet> 谷歌 <org> Metaweb <concept> industry</s>
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2025-06-09 16:25:33,848 - DEBUG - 块 27 提取到 1 个三元组
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2025-06-09 16:25:33,848 - DEBUG - 块 27 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:33,848 - DEBUG - 处理块 28/353: 问答问题，由此创造出一种全新的信息检索模式．
虽然知识图谱的概念较新，但它并非是一个全
新的研究领域...
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新的研究领域...
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2025-06-09 16:25:34,438 - DEBUG - 块 28 生成文本: <triplet> 问答问题 <concept> 知识图谱 <misc> Berners—I。ee <per> <org> 数据链接(1inked data)的思想 <media> 技术标准 <eve> . <loc> instance of</s>
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2025-06-09 16:25:34,439 - DEBUG - 块 28 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:34,439 - DEBUG - 块 28 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:34,439 - DEBUG - 块 28 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:34,439 - DEBUG - 处理块 29/353: resource identifier)， RDF(resource
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2025-06-09 16:25:34,610 - DEBUG - 块 29 提取到 1 个三元组
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2025-06-09 16:25:34,610 - DEBUG - 块 29 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:34,610 - DEBUG - 处理块 30/353: 现有语义网络技术的一次扬弃和升华．
我国对于中文知识图谱的研究已经起步，并取
得了许多有价值的研究成...
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我国对于中文知识图谱的研究已经起步，并取
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得了许多有价值的研究成...
2025-06-09 16:25:35,319 - DEBUG - 块 30 生成文本: <triplet> 中文知识库主 1 <media> w3.org/standards/semanticweb/data <concept> <org> 编译本 <loc> owned by</s>
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2025-06-09 16:25:35,319 - DEBUG - 块 30 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:35,319 - DEBUG - 块 30 提取到 1 个三元组
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2025-06-09 16:25:35,319 - DEBUG - 处理块 31/353: ②http：／／www．w3．org／DeslgnIssues／LinkedData．htm
③ht...
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2025-06-09 16:25:35,479 - DEBUG - 块 31 生成文本: <triplet> <concept> 4 <num> quantity <triplet> 5 <misc> 4</s>
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2025-06-09 16:25:35,480 - DEBUG - 处理块 32/353: ⑥http：／／en．wikipedia．org／wikl／Knowledge—Graph
要采用人...
2025-06-09 16:25:35,480 - DEBUG - 处理块 32/353: ⑥http：／／en．wikipedia．org／wikl／Knowledge—Graph
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2025-06-09 16:25:36,037 - DEBUG - 块 32 生成文本: <triplet> 董振东 <per> 中国科学院 <org> 计算机语言信息中心 <loc> <concept> <media> <unk> 项目 <misc> part of</s>
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2025-06-09 16:25:36,037 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '董振东', '<per>', '中国科学院', '<org>', '计算机语言信息中心', '<loc>', '<concept>', '<media>', '<unk>', '项目', '<misc>', 'part of']
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2025-06-09 16:25:36,037 - DEBUG - 添加三元组: 董振东(per) - 计算机语言信息中心 - 中国科学院(org)
2025-06-09 16:25:36,037 - DEBUG - 添加三元组: 董振东(per) - 计算机语言信息中心 - 中国科学院(org)
2025-06-09 16:25:36,037 - DEBUG - 添加三元组: 董振东(per) - 计算机语言信息中心 - 中国科学院(org)
2025-06-09 16:25:36,037 - DEBUG - 块 32 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:36,037 - DEBUG - 块 32 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:36,037 - DEBUG - 块 32 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:36,037 - DEBUG - 处理块 33/353: 文信息处理和检索具有重要的研究和应用价值，近
年来吸引了大量的研究．例如在业界，出现了百度知
心、搜...
2025-06-09 16:25:36,037 - DEBUG - 处理块 33/353: 文信息处理和检索具有重要的研究和应用价值，近
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心、搜...
2025-06-09 16:25:36,037 - DEBUG - 处理块 33/353: 文信息处理和检索具有重要的研究和应用价值，近
年来吸引了大量的研究．例如在业界，出现了百度知
心、搜...
2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 块 33 生成文本: <triplet> 中国科学院计算技术研究所 <loc> 清华大学 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 块 33 生成文本: <triplet> 中国科学院计算技术研究所 <loc> 清华大学 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 块 33 生成文本: <triplet> 中国科学院计算技术研究所 <loc> 清华大学 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 中国科学院计算技术研究所 <loc> 清华大学 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 中国科学院计算技术研究所 <loc> 清华大学 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 中国科学院计算技术研究所 <loc> 清华大学 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '中国科学院计算技术研究所', '<loc>', '清华大学', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '中国科学院计算技术研究所', '<loc>', '清华大学', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '中国科学院计算技术研究所', '<loc>', '清华大学', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 添加三元组: 中国科学院计算技术研究所(loc) - owned by - 清华大学(org)
2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 添加三元组: 中国科学院计算技术研究所(loc) - owned by - 清华大学(org)
2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 添加三元组: 中国科学院计算技术研究所(loc) - owned by - 清华大学(org)
2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 块 33 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 块 33 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 块 33 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 处理块 34/353: 统、中国科学院数学与系统科学研究院陆汝钤院士
提出知件(Knowware)的概念、上海交通大学构建
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2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 处理块 34/353: 统、中国科学院数学与系统科学研究院陆汝钤院士
提出知件(Knowware)的概念、上海交通大学构建
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2025-06-09 16:25:36,262 - DEBUG - 处理块 34/353: 统、中国科学院数学与系统科学研究院陆汝钤院士
提出知件(Knowware)的概念、上海交通大学构建
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2025-06-09 16:25:36,561 - DEBUG - 块 34 生成文本: <triplet> 陆汝<unk> <concept> 上海交通大学 <org> employer</s>
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2025-06-09 16:25:36,562 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 陆汝<unk> <concept> 上海交通大学 <org> employer</s>
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2025-06-09 16:25:36,562 - DEBUG - 处理块 35/353: 域较广泛，并且能为用户提供一定的智能搜索及问
答服务．
随着近年来谷歌知识图谱相关产品的不断上
线，...
2025-06-09 16:25:36,562 - DEBUG - 处理块 35/353: 域较广泛，并且能为用户提供一定的智能搜索及问
答服务．
随着近年来谷歌知识图谱相关产品的不断上
线，...
2025-06-09 16:25:36,562 - DEBUG - 处理块 35/353: 域较广泛，并且能为用户提供一定的智能搜索及问
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2025-06-09 16:25:36,821 - DEBUG - 块 35 生成文本: <triplet> 搜索引擎 <concept> 谷歌 <org> owned by</s>
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2025-06-09 16:25:36,822 - DEBUG - 块 35 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:36,822 - DEBUG - 块 35 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:36,822 - DEBUG - 块 35 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:36,822 - DEBUG - 处理块 36/353: 术有完整深刻的理解．本文的目的就是从知识图谱
的构建角度出发，深度剖析知识图谱概念的内涵和
发展历程...
2025-06-09 16:25:36,822 - DEBUG - 处理块 36/353: 术有完整深刻的理解．本文的目的就是从知识图谱
的构建角度出发，深度剖析知识图谱概念的内涵和
发展历程...
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发展历程...
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2025-06-09 16:25:37,196 - DEBUG - 块 36 提取到 1 个三元组
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2025-06-09 16:25:37,196 - DEBUG - 块 36 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:37,196 - DEBUG - 处理块 37/353: 引擎功能的辅助知识库．然而从业界的发展动态来
看，这个定义显得过于简单．微软在2013年7月发布
了...
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看，这个定义显得过于简单．微软在2013年7月发布
了...
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看，这个定义显得过于简单．微软在2013年7月发布
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2025-06-09 16:25:37,497 - DEBUG - 块 37 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:37,497 - DEBUG - 块 37 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:37,497 - DEBUG - 块 37 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:37,497 - DEBUG - 处理块 38/353: 还存在许多问题，微软希望取得领导地位，而不是追
随谷歌@．这一表态，折射出该领域背后的技术竞争
万方...
2025-06-09 16:25:37,497 - DEBUG - 处理块 38/353: 还存在许多问题，微软希望取得领导地位，而不是追
随谷歌@．这一表态，折射出该领域背后的技术竞争
万方...
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随谷歌@．这一表态，折射出该领域背后的技术竞争
万方...
2025-06-09 16:25:38,043 - DEBUG - 块 38 生成文本: <triplet> 万方数据 计算机研究与发展2016 <media> 微软 <org> 2016 <date> point in time</s>
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2025-06-09 16:25:38,043 - DEBUG - 块 38 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:38,043 - DEBUG - 块 38 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:38,043 - DEBUG - 块 38 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:38,043 - DEBUG - 处理块 39/353: WolframAlpha知识库，实体总数已超过10万亿
条．谷歌的知识图谱拥有5亿个实体和350亿条...
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条．谷歌的知识图谱拥有5亿个实体和350亿条...
2025-06-09 16:25:38,300 - DEBUG - 块 39 生成文本: <triplet> <concept> Apple <org> manufacturer <triplet> Probase <media> 微软 <loc> developer</s>
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2025-06-09 16:25:38,301 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Apple <org> manufacturer <triplet> Probase <media> 微软 <loc> developer</s>
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2025-06-09 16:25:38,301 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Apple', '<org>', 'manufacturer', '<triplet>', 'Probase', '<media>', '微软', '<loc>', 'developer']
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2025-06-09 16:25:38,301 - DEBUG - 处理块 40/353: Siri，Go091e Now等当前流行 的智能助理应用正是分别建立在W01framAlpha知
识...
2025-06-09 16:25:38,301 - DEBUG - 处理块 40/353: Siri，Go091e Now等当前流行 的智能助理应用正是分别建立在W01framAlpha知
识...
2025-06-09 16:25:38,301 - DEBUG - 处理块 40/353: Siri，Go091e Now等当前流行 的智能助理应用正是分别建立在W01framAlpha知
识...
2025-06-09 16:25:38,474 - DEBUG - 块 40 生成文本: <triplet> 知 识库 <media> 谷歌 <org> owned by</s>
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2025-06-09 16:25:38,474 - DEBUG - 块 40 生成文本: <triplet> 知 识库 <media> 谷歌 <org> owned by</s>
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2025-06-09 16:25:38,474 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知 识库', '<media>', '谷歌', '<org>', 'owned by']
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2025-06-09 16:25:38,474 - DEBUG - 添加三元组: 知 识库(media) - owned by - 谷歌(org)
2025-06-09 16:25:38,474 - DEBUG - 添加三元组: 知 识库(media) - owned by - 谷歌(org)
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2025-06-09 16:25:38,474 - DEBUG - 块 40 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:38,474 - DEBUG - 块 40 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:38,474 - DEBUG - 块 40 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:38,475 - DEBUG - 处理块 41/353: 理解以及句法分析等。3]．
Table
1 Knowledge Graph and Similar ...
2025-06-09 16:25:38,475 - DEBUG - 处理块 41/353: 理解以及句法分析等。3]．
Table
1 Knowledge Graph and Similar ...
2025-06-09 16:25:38,475 - DEBUG - 处理块 41/353: 理解以及句法分析等。3]．
Table
1 Knowledge Graph and Similar ...
2025-06-09 16:25:38,968 - DEBUG - 块 41 生成文本: <triplet> 知识图谱及相关类似产品 <concept> IBM <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:38,968 - DEBUG - 块 41 生成文本: <triplet> 知识图谱及相关类似产品 <concept> IBM <org> owned by</s>
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2025-06-09 16:25:38,968 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱及相关类似产品 <concept> IBM <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:38,968 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱及相关类似产品 <concept> IBM <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:38,968 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱及相关类似产品 <concept> IBM <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:38,968 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱及相关类似产品', '<concept>', 'IBM', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:25:38,968 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱及相关类似产品', '<concept>', 'IBM', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:25:38,968 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱及相关类似产品', '<concept>', 'IBM', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:25:38,968 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱及相关类似产品(concept) - owned by - IBM(org)
2025-06-09 16:25:38,968 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱及相关类似产品(concept) - owned by - IBM(org)
2025-06-09 16:25:38,968 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱及相关类似产品(concept) - owned by - IBM(org)
2025-06-09 16:25:38,969 - DEBUG - 块 41 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:38,969 - DEBUG - 块 41 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:38,969 - DEBUG - 块 41 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:38,969 - DEBUG - 处理块 42/353: 入了竞争．由于相关技术和标准尚未成熟，其应用也
处于探索阶段，因此知识图谱的概念目前仍处在发
展变化...
2025-06-09 16:25:38,969 - DEBUG - 处理块 42/353: 入了竞争．由于相关技术和标准尚未成熟，其应用也
处于探索阶段，因此知识图谱的概念目前仍处在发
展变化...
2025-06-09 16:25:38,969 - DEBUG - 处理块 42/353: 入了竞争．由于相关技术和标准尚未成熟，其应用也
处于探索阶段，因此知识图谱的概念目前仍处在发
展变化...
2025-06-09 16:25:39,118 - DEBUG - 块 42 生成文本: <triplet> 知识库 <concept> 概念 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:25:39,118 - DEBUG - 块 42 生成文本: <triplet> 知识库 <concept> 概念 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:25:39,118 - DEBUG - 块 42 生成文本: <triplet> 知识库 <concept> 概念 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:25:39,118 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识库 <concept> 概念 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:25:39,118 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识库 <concept> 概念 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:25:39,118 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识库 <concept> 概念 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:25:39,118 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识库', '<concept>', '概念', '<misc>', 'instance of']
2025-06-09 16:25:39,118 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识库', '<concept>', '概念', '<misc>', 'instance of']
2025-06-09 16:25:39,118 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识库', '<concept>', '概念', '<misc>', 'instance of']
2025-06-09 16:25:39,119 - DEBUG - 添加三元组: 知识库(concept) - instance of - 概念(misc)
2025-06-09 16:25:39,119 - DEBUG - 添加三元组: 知识库(concept) - instance of - 概念(misc)
2025-06-09 16:25:39,119 - DEBUG - 添加三元组: 知识库(concept) - instance of - 概念(misc)
2025-06-09 16:25:39,119 - DEBUG - 块 42 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:39,119 - DEBUG - 块 42 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:39,119 - DEBUG - 块 42 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:39,119 - DEBUG - 处理块 43/353: 系．其基本组成单位是“实体一关系一实体”三元组，以
及实体及其相关属性一值对，实体间通过关系相互联
...
2025-06-09 16:25:39,119 - DEBUG - 处理块 43/353: 系．其基本组成单位是“实体一关系一实体”三元组，以
及实体及其相关属性一值对，实体间通过关系相互联
...
2025-06-09 16:25:39,119 - DEBUG - 处理块 43/353: 系．其基本组成单位是“实体一关系一实体”三元组，以
及实体及其相关属性一值对，实体间通过关系相互联
...
2025-06-09 16:25:39,569 - DEBUG - 块 43 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 搜索引擎 <media> <org> 的知识结构 <misc> <unk> 结构</s>
2025-06-09 16:25:39,569 - DEBUG - 块 43 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 搜索引擎 <media> <org> 的知识结构 <misc> <unk> 结构</s>
2025-06-09 16:25:39,569 - DEBUG - 块 43 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 搜索引擎 <media> <org> 的知识结构 <misc> <unk> 结构</s>
2025-06-09 16:25:39,570 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 搜索引擎 <media> <org> 的知识结构 <misc> <unk> 结构</s>
2025-06-09 16:25:39,570 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 搜索引擎 <media> <org> 的知识结构 <misc> <unk> 结构</s>
2025-06-09 16:25:39,570 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 搜索引擎 <media> <org> 的知识结构 <misc> <unk> 结构</s>
2025-06-09 16:25:39,570 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '搜索引擎', '<media>', '<org>', '的知识结构', '<misc>', '<unk>', '结构']
2025-06-09 16:25:39,570 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '搜索引擎', '<media>', '<org>', '的知识结构', '<misc>', '<unk>', '结构']
2025-06-09 16:25:39,570 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '搜索引擎', '<media>', '<org>', '的知识结构', '<misc>', '<unk>', '结构']
2025-06-09 16:25:39,570 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - <org> - 搜索引擎(media)
2025-06-09 16:25:39,570 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - <org> - 搜索引擎(media)
2025-06-09 16:25:39,570 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - <org> - 搜索引擎(media)
2025-06-09 16:25:39,570 - DEBUG - 块 43 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:39,570 - DEBUG - 块 43 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:39,570 - DEBUG - 块 43 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:39,570 - DEBUG - 处理块 44/353: 够以图形方式向用户反馈结构化的知识，用户不必
浏览大量网页，就可以准确定位和深度获取知识．
定义1包...
2025-06-09 16:25:39,570 - DEBUG - 处理块 44/353: 够以图形方式向用户反馈结构化的知识，用户不必
浏览大量网页，就可以准确定位和深度获取知识．
定义1包...
2025-06-09 16:25:39,570 - DEBUG - 处理块 44/353: 够以图形方式向用户反馈结构化的知识，用户不必
浏览大量网页，就可以准确定位和深度获取知识．
定义1包...
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 块 44 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 网状知识库 <misc> 概念网络 <media> <org> 的概念 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 块 44 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 网状知识库 <misc> 概念网络 <media> <org> 的概念 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 块 44 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 网状知识库 <misc> 概念网络 <media> <org> 的概念 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 网状知识库 <misc> 概念网络 <media> <org> 的概念 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 网状知识库 <misc> 概念网络 <media> <org> 的概念 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 网状知识库 <misc> 概念网络 <media> <org> 的概念 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '网状知识库', '<misc>', '概念网络', '<media>', '<org>', '的概念', '<loc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '网状知识库', '<misc>', '概念网络', '<media>', '<org>', '的概念', '<loc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '网状知识库', '<misc>', '概念网络', '<media>', '<org>', '的概念', '<loc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - 概念网络 - 网状知识库(misc)
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - 概念网络 - 网状知识库(misc)
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - 概念网络 - 网状知识库(misc)
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 块 44 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 块 44 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 块 44 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 处理块 45/353: 则构成网络中的边．由此，知识图谱是对物理世界的
一种符号表达．
2)知识图谱的研究价值在于，它是构建...
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 处理块 45/353: 则构成网络中的边．由此，知识图谱是对物理世界的
一种符号表达．
2)知识图谱的研究价值在于，它是构建...
2025-06-09 16:25:40,020 - DEBUG - 处理块 45/353: 则构成网络中的边．由此，知识图谱是对物理世界的
一种符号表达．
2)知识图谱的研究价值在于，它是构建...
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 块 45 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> Web网页 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 块 45 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> Web网页 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 块 45 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> Web网页 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> Web网页 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> Web网页 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> Web网页 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', 'Web网页', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', 'Web网页', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', 'Web网页', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - part of - Web网页(media)
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - part of - Web网页(media)
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - part of - Web网页(media)
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 块 45 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 块 45 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 块 45 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 处理块 46/353: 息组织起来，成为可以被利用的知识．
3)知识图谱的应用价值在于，它能够改变现有
的信息检索方式，一方...
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 处理块 46/353: 息组织起来，成为可以被利用的知识．
3)知识图谱的应用价值在于，它能够改变现有
的信息检索方式，一方...
2025-06-09 16:25:40,417 - DEBUG - 处理块 46/353: 息组织起来，成为可以被利用的知识．
3)知识图谱的应用价值在于，它能够改变现有
的信息检索方式，一方...
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 块 46 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 结构化知 识 <misc> 分类整理的结构 <media> <org> <per> 的知识 <unk> <loc> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 块 46 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 结构化知 识 <misc> 分类整理的结构 <media> <org> <per> 的知识 <unk> <loc> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 块 46 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 结构化知 识 <misc> 分类整理的结构 <media> <org> <per> 的知识 <unk> <loc> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 结构化知 识 <misc> 分类整理的结构 <media> <org> <per> 的知识 <unk> <loc> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 结构化知 识 <misc> 分类整理的结构 <media> <org> <per> 的知识 <unk> <loc> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 结构化知 识 <misc> 分类整理的结构 <media> <org> <per> 的知识 <unk> <loc> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '结构化知 识', '<misc>', '分类整理的结构', '<media>', '<org>', '<per>', '的知识', '<unk>', '<loc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '结构化知 识', '<misc>', '分类整理的结构', '<media>', '<org>', '<per>', '的知识', '<unk>', '<loc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '结构化知 识', '<misc>', '分类整理的结构', '<media>', '<org>', '<per>', '的知识', '<unk>', '<loc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - 分类整理的结构 - 结构化知 识(misc)
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - 分类整理的结构 - 结构化知 识(misc)
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - 分类整理的结构 - 结构化知 识(misc)
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 块 46 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 块 46 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 块 46 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 处理块 47/353: 知识图谱的架构，包括知识图谱自身的逻辑结
构以及构建知识图谱所采用的技术(体系)架构，后
者是本文讨...
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 处理块 47/353: 知识图谱的架构，包括知识图谱自身的逻辑结
构以及构建知识图谱所采用的技术(体系)架构，后
者是本文讨...
2025-06-09 16:25:40,845 - DEBUG - 处理块 47/353: 知识图谱的架构，包括知识图谱自身的逻辑结
构以及构建知识图谱所采用的技术(体系)架构，后
者是本文讨...
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 块 47 生成文本: <triplet> 知识图谱的架构 <concept> 知 识图 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 块 47 生成文本: <triplet> 知识图谱的架构 <concept> 知 识图 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 块 47 生成文本: <triplet> 知识图谱的架构 <concept> 知 识图 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱的架构 <concept> 知 识图 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱的架构 <concept> 知 识图 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱的架构 <concept> 知 识图 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱的架构', '<concept>', '知 识图', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱的架构', '<concept>', '知 识图', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱的架构', '<concept>', '知 识图', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱的架构(concept) - part of - 知 识图(misc)
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱的架构(concept) - part of - 知 识图(misc)
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱的架构(concept) - part of - 知 识图(misc)
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 块 47 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 块 47 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 块 47 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 处理块 48/353: 据库．例如谷歌的Graphd和微软的Trinity都是典
型的图数据库．如果以“实体一关系一实体”或...
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 处理块 48/353: 据库．例如谷歌的Graphd和微软的Trinity都是典
型的图数据库．如果以“实体一关系一实体”或...
2025-06-09 16:25:41,187 - DEBUG - 处理块 48/353: 据库．例如谷歌的Graphd和微软的Trinity都是典
型的图数据库．如果以“实体一关系一实体”或...
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 块 48 生成文本: <triplet> 库 <concept> 实体关 <misc> part of <triplet> Trinity <media> 微软 <org> developer</s>
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 块 48 生成文本: <triplet> 库 <concept> 实体关 <misc> part of <triplet> Trinity <media> 微软 <org> developer</s>
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 块 48 生成文本: <triplet> 库 <concept> 实体关 <misc> part of <triplet> Trinity <media> 微软 <org> developer</s>
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 库 <concept> 实体关 <misc> part of <triplet> Trinity <media> 微软 <org> developer</s>
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 库 <concept> 实体关 <misc> part of <triplet> Trinity <media> 微软 <org> developer</s>
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 库 <concept> 实体关 <misc> part of <triplet> Trinity <media> 微软 <org> developer</s>
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '库', '<concept>', '实体关', '<misc>', 'part of', '<triplet>', 'Trinity', '<media>', '微软', '<org>', 'developer']
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '库', '<concept>', '实体关', '<misc>', 'part of', '<triplet>', 'Trinity', '<media>', '微软', '<org>', 'developer']
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '库', '<concept>', '实体关', '<misc>', 'part of', '<triplet>', 'Trinity', '<media>', '微软', '<org>', 'developer']
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 添加三元组: 库(concept) - part of - 实体关(misc)
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 添加三元组: 库(concept) - part of - 实体关(misc)
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 添加三元组: 库(concept) - part of - 实体关(misc)
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 添加三元组: Trinity(media) - developer - 微软(org)
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 添加三元组: Trinity(media) - developer - 微软(org)
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 添加三元组: Trinity(media) - developer - 微软(org)
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 块 48 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 块 48 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 块 48 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 处理块 49/353: 式层存储的是经过提炼的知识，通常采用本体库来
管理知识图谱的模式层，借助本体库对公理、规则和
万方数...
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 处理块 49/353: 式层存储的是经过提炼的知识，通常采用本体库来
管理知识图谱的模式层，借助本体库对公理、规则和
万方数...
2025-06-09 16:25:41,454 - DEBUG - 处理块 49/353: 式层存储的是经过提炼的知识，通常采用本体库来
管理知识图谱的模式层，借助本体库对公理、规则和
万方数...
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 块 49 生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 万方数据 <media> 刘 <unk> <per> 技术综述 约束条件的支持能力 <misc> 知识库 <org> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 块 49 生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 万方数据 <media> 刘 <unk> <per> 技术综述 约束条件的支持能力 <misc> 知识库 <org> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 块 49 生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 万方数据 <media> 刘 <unk> <per> 技术综述 约束条件的支持能力 <misc> 知识库 <org> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 万方数据 <media> 刘 <unk> <per> 技术综述 约束条件的支持能力 <misc> 知识库 <org> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 万方数据 <media> 刘 <unk> <per> 技术综述 约束条件的支持能力 <misc> 知识库 <org> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 万方数据 <media> 刘 <unk> <per> 技术综述 约束条件的支持能力 <misc> 知识库 <org> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模式层', '<concept>', '万方数据', '<media>', '刘', '<unk>', '<per>', '技术综述 约束条件的支持能力', '<misc>', '知识库', '<org>', 'subclass of']
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模式层', '<concept>', '万方数据', '<media>', '刘', '<unk>', '<per>', '技术综述 约束条件的支持能力', '<misc>', '知识库', '<org>', 'subclass of']
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模式层', '<concept>', '万方数据', '<media>', '刘', '<unk>', '<per>', '技术综述 约束条件的支持能力', '<misc>', '知识库', '<org>', 'subclass of']
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 添加三元组: 模式层(concept) - 刘 - 万方数据(media)
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 添加三元组: 模式层(concept) - 刘 - 万方数据(media)
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 添加三元组: 模式层(concept) - 刘 - 万方数据(media)
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 块 49 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 块 49 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 块 49 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 处理块 50/353: 接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚...
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 处理块 50/353: 接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚...
2025-06-09 16:25:41,871 - DEBUG - 处理块 50/353: 接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚...
2025-06-09 16:25:42,170 - DEBUG - 块 50 生成文本: <triplet> 知识图谱 <media> 技术 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:42,170 - DEBUG - 块 50 生成文本: <triplet> 知识图谱 <media> 技术 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:42,170 - DEBUG - 块 50 生成文本: <triplet> 知识图谱 <media> 技术 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:42,170 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <media> 技术 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:42,170 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <media> 技术 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:42,170 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <media> 技术 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:42,171 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<media>', '技术', '<concept>', 'subclass of']
2025-06-09 16:25:42,171 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<media>', '技术', '<concept>', 'subclass of']
2025-06-09 16:25:42,171 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<media>', '技术', '<concept>', 'subclass of']
2025-06-09 16:25:42,171 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(media) - subclass of - 技术(concept)
2025-06-09 16:25:42,171 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(media) - subclass of - 技术(concept)
2025-06-09 16:25:42,171 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(media) - subclass of - 技术(concept)
2025-06-09 16:25:42,171 - DEBUG - 块 50 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:42,171 - DEBUG - 块 50 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:42,171 - DEBUG - 块 50 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:42,171 - DEBUG - 处理块 51/353: 素(即事实)，并将其存入知识库的数据层和模式层
的过程．这是一个迭代更新的过程，根据知识获取的
逻辑...
2025-06-09 16:25:42,171 - DEBUG - 处理块 51/353: 素(即事实)，并将其存入知识库的数据层和模式层
的过程．这是一个迭代更新的过程，根据知识获取的
逻辑...
2025-06-09 16:25:42,171 - DEBUG - 处理块 51/353: 素(即事实)，并将其存入知识库的数据层和模式层
的过程．这是一个迭代更新的过程，根据知识获取的
逻辑...
2025-06-09 16:25:42,545 - DEBUG - 块 51 生成文本: <triplet> 素 <concept> 迭代更新的过程 <media> 逻辑 <misc> 3 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:25:42,545 - DEBUG - 块 51 生成文本: <triplet> 素 <concept> 迭代更新的过程 <media> 逻辑 <misc> 3 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:25:42,545 - DEBUG - 块 51 生成文本: <triplet> 素 <concept> 迭代更新的过程 <media> 逻辑 <misc> 3 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:25:42,545 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 素 <concept> 迭代更新的过程 <media> 逻辑 <misc> 3 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:25:42,545 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 素 <concept> 迭代更新的过程 <media> 逻辑 <misc> 3 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:25:42,545 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 素 <concept> 迭代更新的过程 <media> 逻辑 <misc> 3 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:25:42,545 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '素', '<concept>', '迭代更新的过程', '<media>', '逻辑', '<misc>', '3', '<num>', 'quantity']
2025-06-09 16:25:42,545 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '素', '<concept>', '迭代更新的过程', '<media>', '逻辑', '<misc>', '3', '<num>', 'quantity']
2025-06-09 16:25:42,545 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '素', '<concept>', '迭代更新的过程', '<media>', '逻辑', '<misc>', '3', '<num>', 'quantity']
2025-06-09 16:25:42,545 - DEBUG - 添加三元组: 素(concept) - 逻辑 - 迭代更新的过程(media)
2025-06-09 16:25:42,545 - DEBUG - 添加三元组: 素(concept) - 逻辑 - 迭代更新的过程(media)
2025-06-09 16:25:42,545 - DEBUG - 添加三元组: 素(concept) - 逻辑 - 迭代更新的过程(media)
2025-06-09 16:25:42,546 - DEBUG - 块 51 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:42,546 - DEBUG - 块 51 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:42,546 - DEBUG - 块 51 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:42,546 - DEBUG - 处理块 52/353: Knowledge KnOwledge ■b Fusjon
Infbrence ＼＼ At证bute...
2025-06-09 16:25:42,546 - DEBUG - 处理块 52/353: Knowledge KnOwledge ■b Fusjon
Infbrence ＼＼ At证bute...
2025-06-09 16:25:42,546 - DEBUG - 处理块 52/353: Knowledge KnOwledge ■b Fusjon
Infbrence ＼＼ At证bute...
2025-06-09 16:25:42,716 - DEBUG - 块 52 生成文本: <triplet> <concept> DataRelatlOn Resolution UnStnlctured</s>
2025-06-09 16:25:42,716 - DEBUG - 块 52 生成文本: <triplet> <concept> DataRelatlOn Resolution UnStnlctured</s>
2025-06-09 16:25:42,716 - DEBUG - 块 52 生成文本: <triplet> <concept> DataRelatlOn Resolution UnStnlctured</s>
2025-06-09 16:25:42,716 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> DataRelatlOn Resolution UnStnlctured</s>
2025-06-09 16:25:42,716 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> DataRelatlOn Resolution UnStnlctured</s>
2025-06-09 16:25:42,716 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> DataRelatlOn Resolution UnStnlctured</s>
2025-06-09 16:25:42,717 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'DataRelatlOn Resolution UnStnlctured']
2025-06-09 16:25:42,717 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'DataRelatlOn Resolution UnStnlctured']
2025-06-09 16:25:42,717 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'DataRelatlOn Resolution UnStnlctured']
2025-06-09 16:25:42,717 - DEBUG - 处理块 53/353: ExtractiOn —÷ —+ Qua】lty —÷ Knowledge Entltv
Evalu...
2025-06-09 16:25:42,717 - DEBUG - 处理块 53/353: ExtractiOn —÷ —+ Qua】lty —÷ Knowledge Entltv
Evalu...
2025-06-09 16:25:42,717 - DEBUG - 处理块 53/353: ExtractiOn —÷ —+ Qua】lty —÷ Knowledge Entltv
Evalu...
2025-06-09 16:25:43,264 - DEBUG - 块 53 生成文本: <triplet> <concept> Graph Data Enti“ Disamb guanon f Extraction、l ontolo影 7l <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,264 - DEBUG - 块 53 生成文本: <triplet> <concept> Graph Data Enti“ Disamb guanon f Extraction、l ontolo影 7l <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,264 - DEBUG - 块 53 生成文本: <triplet> <concept> Graph Data Enti“ Disamb guanon f Extraction、l ontolo影 7l <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,264 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Graph Data Enti“ Disamb guanon f Extraction、l ontolo影 7l <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,264 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Graph Data Enti“ Disamb guanon f Extraction、l ontolo影 7l <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,264 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Graph Data Enti“ Disamb guanon f Extraction、l ontolo影 7l <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,264 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Graph Data Enti“ Disamb guanon f Extraction、l ontolo影 7l', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:43,264 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Graph Data Enti“ Disamb guanon f Extraction、l ontolo影 7l', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:43,264 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Graph Data Enti“ Disamb guanon f Extraction、l ontolo影 7l', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:43,264 - DEBUG - 处理块 54/353: Extraction I一一一一．一一一一一一一一…一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一．。一一...
2025-06-09 16:25:43,264 - DEBUG - 处理块 54/353: Extraction I一一一一．一一一一一一一一…一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一．。一一...
2025-06-09 16:25:43,264 - DEBUG - 处理块 54/353: Extraction I一一一一．一一一一一一一一…一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一．。一一...
2025-06-09 16:25:43,617 - DEBUG - 块 54 生成文本: <triplet> <concept> J Data AcquiSitlon <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,617 - DEBUG - 块 54 生成文本: <triplet> <concept> J Data AcquiSitlon <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,617 - DEBUG - 块 54 生成文本: <triplet> <concept> J Data AcquiSitlon <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,617 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> J Data AcquiSitlon <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,617 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> J Data AcquiSitlon <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,617 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> J Data AcquiSitlon <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,617 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'J Data AcquiSitlon', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:25:43,617 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'J Data AcquiSitlon', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:25:43,617 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'J Data AcquiSitlon', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:25:43,617 - DEBUG - 处理块 55/353: 1 Technical architecture of knowledge graph． 图1
知识...
2025-06-09 16:25:43,617 - DEBUG - 处理块 55/353: 1 Technical architecture of knowledge graph． 图1
知识...
2025-06-09 16:25:43,617 - DEBUG - 处理块 55/353: 1 Technical architecture of knowledge graph． 图1
知识...
2025-06-09 16:25:43,886 - DEBUG - 块 55 生成文本: <triplet> 知识图 <concept> 百科类网站 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,886 - DEBUG - 块 55 生成文本: <triplet> 知识图 <concept> 百科类网站 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,886 - DEBUG - 块 55 生成文本: <triplet> 知识图 <concept> 百科类网站 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,887 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图 <concept> 百科类网站 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,887 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图 <concept> 百科类网站 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,887 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图 <concept> 百科类网站 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:43,887 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图', '<concept>', '百科类网站', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:25:43,887 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图', '<concept>', '百科类网站', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:25:43,887 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图', '<concept>', '百科类网站', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:25:43,887 - DEBUG - 添加三元组: 知识图(concept) - part of - 百科类网站(media)
2025-06-09 16:25:43,887 - DEBUG - 添加三元组: 知识图(concept) - part of - 百科类网站(media)
2025-06-09 16:25:43,887 - DEBUG - 添加三元组: 知识图(concept) - part of - 百科类网站(media)
2025-06-09 16:25:43,887 - DEBUG - 块 55 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:43,887 - DEBUG - 块 55 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:43,887 - DEBUG - 块 55 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:43,887 - DEBUG - 处理块 56/353: 技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选
择其中置信度较高的新模式，经人工审核之后，加入
到知...
2025-06-09 16:25:43,887 - DEBUG - 处理块 56/353: 技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选
择其中置信度较高的新模式，经人工审核之后，加入
到知...
2025-06-09 16:25:43,887 - DEBUG - 处理块 56/353: 技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选
择其中置信度较高的新模式，经人工审核之后，加入
到知...
2025-06-09 16:25:44,069 - DEBUG - 块 56 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> Freebase <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:25:44,069 - DEBUG - 块 56 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> Freebase <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:25:44,069 - DEBUG - 块 56 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> Freebase <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:25:44,070 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> Freebase <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:25:44,070 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> Freebase <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:25:44,070 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> Freebase <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:25:44,070 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', 'Freebase', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-09 16:25:44,070 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', 'Freebase', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-09 16:25:44,070 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', 'Freebase', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-09 16:25:44,070 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - manufacturer - Freebase(org)
2025-06-09 16:25:44,070 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - manufacturer - Freebase(org)
2025-06-09 16:25:44,070 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - manufacturer - Freebase(org)
2025-06-09 16:25:44,070 - DEBUG - 块 56 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:44,070 - DEBUG - 块 56 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:44,070 - DEBUG - 块 56 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:44,070 - DEBUG - 处理块 57/353: 目前的知识图谱大多采用自底向上的方式构建，其
中最具影响力的例子包括谷歌的Knowledge
Vau...
2025-06-09 16:25:44,070 - DEBUG - 处理块 57/353: 目前的知识图谱大多采用自底向上的方式构建，其
中最具影响力的例子包括谷歌的Knowledge
Vau...
2025-06-09 16:25:44,070 - DEBUG - 处理块 57/353: 目前的知识图谱大多采用自底向上的方式构建，其
中最具影响力的例子包括谷歌的Knowledge
Vau...
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 块 57 生成文本: <triplet> 页数据源 <concept> 的知识库 <media> 微软 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 块 57 生成文本: <triplet> 页数据源 <concept> 的知识库 <media> 微软 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 块 57 生成文本: <triplet> 页数据源 <concept> 的知识库 <media> 微软 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 页数据源 <concept> 的知识库 <media> 微软 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 页数据源 <concept> 的知识库 <media> 微软 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 页数据源 <concept> 的知识库 <media> 微软 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '页数据源', '<concept>', '的知识库', '<media>', '微软', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '页数据源', '<concept>', '的知识库', '<media>', '微软', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '页数据源', '<concept>', '的知识库', '<media>', '微软', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 添加三元组: 页数据源(concept) - 微软 - 的知识库(media)
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 添加三元组: 页数据源(concept) - 微软 - 的知识库(media)
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 添加三元组: 页数据源(concept) - 微软 - 的知识库(media)
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 块 57 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 块 57 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 块 57 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 处理块 58/353: 技术，按照知识获取的过程分为3个层次：信息抽
取、知识融合以及知识加工．
2知识图谱的构建技术
如1...
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 处理块 58/353: 技术，按照知识获取的过程分为3个层次：信息抽
取、知识融合以及知识加工．
2知识图谱的构建技术
如1...
2025-06-09 16:25:44,445 - DEBUG - 处理块 58/353: 技术，按照知识获取的过程分为3个层次：信息抽
取、知识融合以及知识加工．
2知识图谱的构建技术
如1...
2025-06-09 16:25:45,132 - DEBUG - 块 58 生成文本: <triplet> 技术 <concept> 迭代更新包 <media> 更新 <misc> 테크놀 <org> 图谱 <eve> <time> <per> 编 <triplet> 3个层次:信息抽 取、知识融合以及知识加工.2知识 <unk> 知识获取的过程 <loc> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:45,132 - DEBUG - 块 58 生成文本: <triplet> 技术 <concept> 迭代更新包 <media> 更新 <misc> 테크놀 <org> 图谱 <eve> <time> <per> 编 <triplet> 3个层次:信息抽 取、知识融合以及知识加工.2知识 <unk> 知识获取的过程 <loc> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:45,132 - DEBUG - 块 58 生成文本: <triplet> 技术 <concept> 迭代更新包 <media> 更新 <misc> 테크놀 <org> 图谱 <eve> <time> <per> 编 <triplet> 3个层次:信息抽 取、知识融合以及知识加工.2知识 <unk> 知识获取的过程 <loc> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:45,133 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 技术 <concept> 迭代更新包 <media> 更新 <misc> 테크놀 <org> 图谱 <eve> <time> <per> 编 <triplet> 3个层次:信息抽 取、知识融合以及知识加工.2知识 <unk> 知识获取的过程 <loc> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:45,133 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 技术 <concept> 迭代更新包 <media> 更新 <misc> 테크놀 <org> 图谱 <eve> <time> <per> 编 <triplet> 3个层次:信息抽 取、知识融合以及知识加工.2知识 <unk> 知识获取的过程 <loc> subclass of</s>
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2025-06-09 16:25:45,133 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '技术', '<concept>', '迭代更新包', '<media>', '更新', '<misc>', '테크놀', '<org>', '图谱', '<eve>', '<time>', '<per>', '编', '<triplet>', '3个层次:信息抽 取、知识融合以及知识加工.2知识', '<unk>', '知识获取的过程', '<loc>', 'subclass of']
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2025-06-09 16:25:45,133 - DEBUG - 添加三元组: 技术(concept) - 更新 - 迭代更新包(media)
2025-06-09 16:25:45,133 - DEBUG - 添加三元组: 技术(concept) - 更新 - 迭代更新包(media)
2025-06-09 16:25:45,133 - DEBUG - 添加三元组: 3个层次:信息抽 取、知识融合以及知识加工.2知识(unk) - subclass of - 知识获取的过程(loc)
2025-06-09 16:25:45,133 - DEBUG - 添加三元组: 3个层次:信息抽 取、知识融合以及知识加工.2知识(unk) - subclass of - 知识获取的过程(loc)
2025-06-09 16:25:45,133 - DEBUG - 添加三元组: 3个层次:信息抽 取、知识融合以及知识加工.2知识(unk) - subclass of - 知识获取的过程(loc)
2025-06-09 16:25:45,133 - DEBUG - 块 58 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:45,133 - DEBUG - 块 58 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:45,133 - DEBUG - 块 58 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:45,133 - DEBUG - 处理块 59/353: 此基础上形成本体化的知识表达；2)知识融合，在获
得新知识之后，需要对其进行整合，以消除矛盾和歧
义...
2025-06-09 16:25:45,133 - DEBUG - 处理块 59/353: 此基础上形成本体化的知识表达；2)知识融合，在获
得新知识之后，需要对其进行整合，以消除矛盾和歧
义...
2025-06-09 16:25:45,133 - DEBUG - 处理块 59/353: 此基础上形成本体化的知识表达；2)知识融合，在获
得新知识之后，需要对其进行整合，以消除矛盾和歧
义...
2025-06-09 16:25:45,422 - DEBUG - 块 59 生成文本: <triplet> 知识库 <concept> 的知识 <media> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:45,422 - DEBUG - 块 59 生成文本: <triplet> 知识库 <concept> 的知识 <media> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:45,422 - DEBUG - 块 59 生成文本: <triplet> 知识库 <concept> 的知识 <media> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:45,422 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识库 <concept> 的知识 <media> subclass of</s>
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2025-06-09 16:25:45,422 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识库', '<concept>', '的知识', '<media>', 'subclass of']
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2025-06-09 16:25:45,422 - DEBUG - 添加三元组: 知识库(concept) - subclass of - 的知识(media)
2025-06-09 16:25:45,422 - DEBUG - 添加三元组: 知识库(concept) - subclass of - 的知识(media)
2025-06-09 16:25:45,422 - DEBUG - 添加三元组: 知识库(concept) - subclass of - 的知识(media)
2025-06-09 16:25:45,422 - DEBUG - 块 59 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:45,422 - DEBUG - 块 59 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:45,422 - DEBUG - 块 59 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:45,423 - DEBUG - 处理块 60/353: 以确保知识库的质量．新增数据之后，可以进行知识
推理、拓展现有知识、得到新知识．
2．1
信息抽取 ...
2025-06-09 16:25:45,423 - DEBUG - 处理块 60/353: 以确保知识库的质量．新增数据之后，可以进行知识
推理、拓展现有知识、得到新知识．
2．1
信息抽取 ...
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推理、拓展现有知识、得到新知识．
2．1
信息抽取 ...
2025-06-09 16:25:45,775 - DEBUG - 块 60 生成文本: <triplet> 信息抽取 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:45,775 - DEBUG - 块 60 生成文本: <triplet> 信息抽取 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:45,775 - DEBUG - 块 60 生成文本: <triplet> 信息抽取 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:45,775 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信息抽取 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:45,775 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信息抽取 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:45,775 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信息抽取 <concept> 知识图谱 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:45,775 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '信息抽取', '<concept>', '知识图谱', '<media>', 'part of']
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2025-06-09 16:25:45,775 - DEBUG - 添加三元组: 信息抽取(concept) - part of - 知识图谱(media)
2025-06-09 16:25:45,775 - DEBUG - 添加三元组: 信息抽取(concept) - part of - 知识图谱(media)
2025-06-09 16:25:45,775 - DEBUG - 添加三元组: 信息抽取(concept) - part of - 知识图谱(media)
2025-06-09 16:25:45,775 - DEBUG - 块 60 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:45,775 - DEBUG - 块 60 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:45,775 - DEBUG - 块 60 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:45,775 - DEBUG - 处理块 61/353: 计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属...
2025-06-09 16:25:45,775 - DEBUG - 处理块 61/353: 计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属...
2025-06-09 16:25:45,775 - DEBUG - 处理块 61/353: 计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属...
2025-06-09 16:25:46,013 - DEBUG - 块 61 生成文本: <triplet> 实体抽取 <concept> <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:46,013 - DEBUG - 块 61 生成文本: <triplet> 实体抽取 <concept> <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:46,013 - DEBUG - 块 61 生成文本: <triplet> 实体抽取 <concept> <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:46,013 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体抽取 <concept> <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:46,013 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体抽取 <concept> <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:46,013 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体抽取 <concept> <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:25:46,013 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体抽取', '<concept>', '<misc>', 'subclass of']
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2025-06-09 16:25:46,013 - DEBUG - 处理块 62/353: entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质...
2025-06-09 16:25:46,013 - DEBUG - 处理块 62/353: entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质...
2025-06-09 16:25:46,013 - DEBUG - 处理块 62/353: entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质...
2025-06-09 16:25:46,646 - DEBUG - 块 62 生成文本: <triplet> 实体抽取 <concept> entity recognition,NER <misc> entities <media> entitys <eve> entisty recognition <org> facet of <loc> facets <per> faced <triplet> entitiety <dis> <unk> different from</s>
2025-06-09 16:25:46,646 - DEBUG - 块 62 生成文本: <triplet> 实体抽取 <concept> entity recognition,NER <misc> entities <media> entitys <eve> entisty recognition <org> facet of <loc> facets <per> faced <triplet> entitiety <dis> <unk> different from</s>
2025-06-09 16:25:46,646 - DEBUG - 块 62 生成文本: <triplet> 实体抽取 <concept> entity recognition,NER <misc> entities <media> entitys <eve> entisty recognition <org> facet of <loc> facets <per> faced <triplet> entitiety <dis> <unk> different from</s>
2025-06-09 16:25:46,646 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体抽取 <concept> entity recognition,NER <misc> entities <media> entitys <eve> entisty recognition <org> facet of <loc> facets <per> faced <triplet> entitiety <dis> <unk> different from</s>
2025-06-09 16:25:46,646 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体抽取 <concept> entity recognition,NER <misc> entities <media> entitys <eve> entisty recognition <org> facet of <loc> facets <per> faced <triplet> entitiety <dis> <unk> different from</s>
2025-06-09 16:25:46,646 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体抽取 <concept> entity recognition,NER <misc> entities <media> entitys <eve> entisty recognition <org> facet of <loc> facets <per> faced <triplet> entitiety <dis> <unk> different from</s>
2025-06-09 16:25:46,646 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体抽取', '<concept>', 'entity recognition,NER', '<misc>', 'entities', '<media>', 'entitys', '<eve>', 'entisty recognition', '<org>', 'facet of', '<loc>', 'facets', '<per>', 'faced', '<triplet>', 'entitiety', '<dis>', '<unk>', 'different from']
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2025-06-09 16:25:46,646 - DEBUG - 添加三元组: 实体抽取(concept) - entities - entity recognition,NER(misc)
2025-06-09 16:25:46,646 - DEBUG - 添加三元组: 实体抽取(concept) - entities - entity recognition,NER(misc)
2025-06-09 16:25:46,646 - DEBUG - 块 62 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:46,646 - DEBUG - 块 62 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:46,646 - DEBUG - 块 62 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:46,646 - DEBUG - 处理块 63/353: 的人名、地名等专有名词和有意义的时间等实体信
息_。．1991年，Rau【6l采用启发式算法与人工编...
2025-06-09 16:25:46,646 - DEBUG - 处理块 63/353: 的人名、地名等专有名词和有意义的时间等实体信
息_。．1991年，Rau【6l采用启发式算法与人工编...
2025-06-09 16:25:46,646 - DEBUG - 处理块 63/353: 的人名、地名等专有名词和有意义的时间等实体信
息_。．1991年，Rau【6l采用启发式算法与人工编...
2025-06-09 16:25:46,828 - DEBUG - 块 63 生成文本: <triplet> 实体抽取 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:25:46,828 - DEBUG - 块 63 生成文本: <triplet> 实体抽取 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:25:46,828 - DEBUG - 块 63 生成文本: <triplet> 实体抽取 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:25:46,828 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体抽取 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:25:46,828 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体抽取 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:25:46,828 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体抽取 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:25:46,828 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体抽取', '<media>', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:25:46,828 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体抽取', '<media>', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:25:46,828 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体抽取', '<media>', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:25:46,828 - DEBUG - 处理块 64/353: 尝试采用统计机器学习方法辅助解决命名实体抽取
问题，例如，I。iu等人_7一利用K一最近邻(K—Ne...
2025-06-09 16:25:46,828 - DEBUG - 处理块 64/353: 尝试采用统计机器学习方法辅助解决命名实体抽取
问题，例如，I。iu等人_7一利用K一最近邻(K—Ne...
2025-06-09 16:25:46,828 - DEBUG - 处理块 64/353: 尝试采用统计机器学习方法辅助解决命名实体抽取
问题，例如，I。iu等人_7一利用K一最近邻(K—Ne...
2025-06-09 16:25:47,687 - DEBUG - 块 64 生成文本: <triplet> 统计 <concept> 机器学习 <media> 算法 <unk> <misc> 分类 <eve> <org> <per> <triplet> I。iu等人_7一利用K一最近邻(K—Nearest Ne波hbors)算法和条件随机场模型 <loc> . <dis> part of</s>
2025-06-09 16:25:47,687 - DEBUG - 块 64 生成文本: <triplet> 统计 <concept> 机器学习 <media> 算法 <unk> <misc> 分类 <eve> <org> <per> <triplet> I。iu等人_7一利用K一最近邻(K—Nearest Ne波hbors)算法和条件随机场模型 <loc> . <dis> part of</s>
2025-06-09 16:25:47,687 - DEBUG - 块 64 生成文本: <triplet> 统计 <concept> 机器学习 <media> 算法 <unk> <misc> 分类 <eve> <org> <per> <triplet> I。iu等人_7一利用K一最近邻(K—Nearest Ne波hbors)算法和条件随机场模型 <loc> . <dis> part of</s>
2025-06-09 16:25:47,688 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 统计 <concept> 机器学习 <media> 算法 <unk> <misc> 分类 <eve> <org> <per> <triplet> I。iu等人_7一利用K一最近邻(K—Nearest Ne波hbors)算法和条件随机场模型 <loc> . <dis> part of</s>
2025-06-09 16:25:47,688 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 统计 <concept> 机器学习 <media> 算法 <unk> <misc> 分类 <eve> <org> <per> <triplet> I。iu等人_7一利用K一最近邻(K—Nearest Ne波hbors)算法和条件随机场模型 <loc> . <dis> part of</s>
2025-06-09 16:25:47,688 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 统计 <concept> 机器学习 <media> 算法 <unk> <misc> 分类 <eve> <org> <per> <triplet> I。iu等人_7一利用K一最近邻(K—Nearest Ne波hbors)算法和条件随机场模型 <loc> . <dis> part of</s>
2025-06-09 16:25:47,688 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '统计', '<concept>', '机器学习', '<media>', '算法', '<unk>', '<misc>', '分类', '<eve>', '<org>', '<per>', '<triplet>', 'I。iu等人_7一利用K一最近邻(K—Nearest Ne波hbors)算法和条件随机场模型', '<loc>', '.', '<dis>', 'part of']
2025-06-09 16:25:47,688 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '统计', '<concept>', '机器学习', '<media>', '算法', '<unk>', '<misc>', '分类', '<eve>', '<org>', '<per>', '<triplet>', 'I。iu等人_7一利用K一最近邻(K—Nearest Ne波hbors)算法和条件随机场模型', '<loc>', '.', '<dis>', 'part of']
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2025-06-09 16:25:47,688 - DEBUG - 添加三元组: 统计(concept) - 算法 - 机器学习(media)
2025-06-09 16:25:47,688 - DEBUG - 添加三元组: 统计(concept) - 算法 - 机器学习(media)
2025-06-09 16:25:47,688 - DEBUG - 添加三元组: 统计(concept) - 算法 - 机器学习(media)
2025-06-09 16:25:47,688 - DEBUG - 添加三元组: I。iu等人_7一利用K一最近邻(K—Nearest Ne波hbors)算法和条件随机场模型(loc) - part of - .(dis)
2025-06-09 16:25:47,688 - DEBUG - 添加三元组: I。iu等人_7一利用K一最近邻(K—Nearest Ne波hbors)算法和条件随机场模型(loc) - part of - .(dis)
2025-06-09 16:25:47,688 - DEBUG - 添加三元组: I。iu等人_7一利用K一最近邻(K—Nearest Ne波hbors)算法和条件随机场模型(loc) - part of - .(dis)
2025-06-09 16:25:47,688 - DEBUG - 块 64 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:47,688 - DEBUG - 块 64 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:47,688 - DEBUG - 块 64 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:47,688 - DEBUG - 处理块 65/353: 和召回率上的表现都不够理想，且算法的性能依赖
于训练样本的规模，对此类方法的发展形成了制约．
最近有...
2025-06-09 16:25:47,688 - DEBUG - 处理块 65/353: 和召回率上的表现都不够理想，且算法的性能依赖
于训练样本的规模，对此类方法的发展形成了制约．
最近有...
2025-06-09 16:25:47,688 - DEBUG - 处理块 65/353: 和召回率上的表现都不够理想，且算法的性能依赖
于训练样本的规模，对此类方法的发展形成了制约．
最近有...
2025-06-09 16:25:48,752 - DEBUG - 块 65 生成文本: <triplet> 人-8一 <misc> <concept> I.in <media> <per> <org> <unk> <eve> I <loc> I/ <dis> I- <cel> I2 <time> I</s>
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2025-06-09 16:25:48,752 - DEBUG - 处理块 66/353: 抽取准确率和召回率均超过70％的实验结果．
随着命名实体识别技术不断取得进展，学术界
开始关注开放域...
2025-06-09 16:25:48,752 - DEBUG - 处理块 66/353: 抽取准确率和召回率均超过70％的实验结果．
随着命名实体识别技术不断取得进展，学术界
开始关注开放域...
2025-06-09 16:25:48,752 - DEBUG - 处理块 66/353: 抽取准确率和召回率均超过70％的实验结果．
随着命名实体识别技术不断取得进展，学术界
开始关注开放域...
2025-06-09 16:25:49,083 - DEBUG - 块 66 生成文本: <triplet> 命名实体识别 <concept> 分类体系 <media> <org> 科学 <unk> <loc> <per> 分類 <misc> <eve></s>
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2025-06-09 16:25:49,084 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '命名实体识别', '<concept>', '分类体系', '<media>', '<org>', '科学', '<unk>', '<loc>', '<per>', '分類', '<misc>', '<eve>']
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2025-06-09 16:25:49,084 - DEBUG - 添加三元组: 命名实体识别(concept) - <org> - 分类体系(media)
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2025-06-09 16:25:49,084 - DEBUG - 块 66 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:49,084 - DEBUG - 块 66 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:49,084 - DEBUG - 块 66 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:49,084 - DEBUG - 处理块 67/353: 于指导算法研究；另一方面便于对抽取得到的实体
数据进行管理．早在2002年，Sekine等人[9]就...
2025-06-09 16:25:49,084 - DEBUG - 处理块 67/353: 于指导算法研究；另一方面便于对抽取得到的实体
数据进行管理．早在2002年，Sekine等人[9]就...
2025-06-09 16:25:49,084 - DEBUG - 处理块 67/353: 于指导算法研究；另一方面便于对抽取得到的实体
数据进行管理．早在2002年，Sekine等人[9]就...
2025-06-09 16:25:49,554 - DEBUG - 块 67 生成文本: <triplet> 命名实体分类体系 <concept> 分类 <org> <media> <unk> <per> <misc> 实体 <loc> instance of</s>
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2025-06-09 16:25:49,555 - DEBUG - 添加三元组: 命名实体分类体系(concept) - <media> - 分类(org)
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2025-06-09 16:25:49,555 - DEBUG - 块 67 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:49,555 - DEBUG - 块 67 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:49,555 - DEBUG - 块 67 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:49,555 - DEBUG - 处理块 68/353: Ling等人[1叩借鉴Freebase的实体分类方法，归纳
出112种实体类别，并基于条件随机场模型...
2025-06-09 16:25:49,555 - DEBUG - 处理块 68/353: Ling等人[1叩借鉴Freebase的实体分类方法，归纳
出112种实体类别，并基于条件随机场模型...
2025-06-09 16:25:49,555 - DEBUG - 处理块 68/353: Ling等人[1叩借鉴Freebase的实体分类方法，归纳
出112种实体类别，并基于条件随机场模型...
2025-06-09 16:25:49,907 - DEBUG - 块 68 生成文本: <triplet> 实体分类 <concept> Freebase <media> based on</s>
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2025-06-09 16:25:49,907 - DEBUG - 添加三元组: 实体分类(concept) - based on - Freebase(media)
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2025-06-09 16:25:49,907 - DEBUG - 块 68 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:49,907 - DEBUG - 块 68 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:49,907 - DEBUG - 块 68 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:49,908 - DEBUG - 处理块 69/353: 2．o 技术更进一步推动了互联网的概念创新，采用人丁
预定义实体分类体系的方式已经很难适应时代的需
...
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预定义实体分类体系的方式已经很难适应时代的需
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2025-06-09 16:25:49,908 - DEBUG - 处理块 69/353: 2．o 技术更进一步推动了互联网的概念创新，采用人丁
预定义实体分类体系的方式已经很难适应时代的需
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2025-06-09 16:25:50,378 - DEBUG - 块 69 生成文本: <triplet> 统计机器学习 <concept> <media> 实体抽取和分类技术 <misc> <org> 分类 <unk> <eve> 技术</s>
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2025-06-09 16:25:50,378 - DEBUG - 处理块 70/353: 下文特征的实体，从而实现实体的分类和聚类[11I．
在面向开放域的实体识别和分类研究中，不需
要(也...
2025-06-09 16:25:50,378 - DEBUG - 处理块 70/353: 下文特征的实体，从而实现实体的分类和聚类[11I．
在面向开放域的实体识别和分类研究中，不需
要(也...
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2025-06-09 16:25:50,914 - DEBUG - 块 70 生成文本: <triplet> 下文特征的实体 <concept> 实体识别和分类研究 <org> 面向开放域 <media> <misc> 语料库 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:50,914 - DEBUG - 块 70 生成文本: <triplet> 下文特征的实体 <concept> 实体识别和分类研究 <org> 面向开放域 <media> <misc> 语料库 <loc> part of</s>
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2025-06-09 16:25:50,914 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 下文特征的实体 <concept> 实体识别和分类研究 <org> 面向开放域 <media> <misc> 语料库 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:50,914 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 下文特征的实体 <concept> 实体识别和分类研究 <org> 面向开放域 <media> <misc> 语料库 <loc> part of</s>
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2025-06-09 16:25:50,914 - DEBUG - 添加三元组: 下文特征的实体(concept) - 面向开放域 - 实体识别和分类研究(org)
2025-06-09 16:25:50,914 - DEBUG - 添加三元组: 下文特征的实体(concept) - 面向开放域 - 实体识别和分类研究(org)
2025-06-09 16:25:50,914 - DEBUG - 添加三元组: 下文特征的实体(concept) - 面向开放域 - 实体识别和分类研究(org)
2025-06-09 16:25:50,914 - DEBUG - 块 70 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:50,914 - DEBUG - 块 70 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:50,914 - DEBUG - 块 70 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:50,914 - DEBUG - 处理块 71/353: 种迭代扩展实体语料库的解决方案，基本思路是根
据已知的实体实例进行特征建模，利用该模型对处
理海量数...
2025-06-09 16:25:50,914 - DEBUG - 处理块 71/353: 种迭代扩展实体语料库的解决方案，基本思路是根
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2025-06-09 16:25:50,914 - DEBUG - 处理块 71/353: 种迭代扩展实体语料库的解决方案，基本思路是根
据已知的实体实例进行特征建模，利用该模型对处
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2025-06-09 16:25:51,417 - DEBUG - 块 71 生成文本: <triplet> 种迭代扩展实体语料库 <concept> 特征建模 <media> <misc> 实体实例 <unk> <org> <dis> 1胡 <per> author</s>
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2025-06-09 16:25:51,417 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 种迭代扩展实体语料库 <concept> 特征建模 <media> <misc> 实体实例 <unk> <org> <dis> 1胡 <per> author</s>
2025-06-09 16:25:51,417 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '种迭代扩展实体语料库', '<concept>', '特征建模', '<media>', '<misc>', '实体实例', '<unk>', '<org>', '<dis>', '1胡', '<per>', 'author']
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2025-06-09 16:25:51,417 - DEBUG - 添加三元组: 种迭代扩展实体语料库(concept) - <misc> - 特征建模(media)
2025-06-09 16:25:51,417 - DEBUG - 添加三元组: 种迭代扩展实体语料库(concept) - <misc> - 特征建模(media)
2025-06-09 16:25:51,417 - DEBUG - 添加三元组: 种迭代扩展实体语料库(concept) - <misc> - 特征建模(media)
2025-06-09 16:25:51,417 - DEBUG - 块 71 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:51,417 - DEBUG - 块 71 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:51,417 - DEBUG - 块 71 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:51,417 - DEBUG - 处理块 72/353: 向开放域的无监督学习算法，即事先并不给出实体
分类，而是基于实体的语义特征从搜索日志中识别
出命名实...
2025-06-09 16:25:51,417 - DEBUG - 处理块 72/353: 向开放域的无监督学习算法，即事先并不给出实体
分类，而是基于实体的语义特征从搜索日志中识别
出命名实...
2025-06-09 16:25:51,417 - DEBUG - 处理块 72/353: 向开放域的无监督学习算法，即事先并不给出实体
分类，而是基于实体的语义特征从搜索日志中识别
出命名实...
2025-06-09 16:25:51,878 - DEBUG - 块 72 生成文本: <triplet> 聚类算法 <concept> 无监督学习算法, <media> 搜索引擎技术 <org> 分类 <misc> 算法库 <eve> <triplet> 2 <unk> 学习 <time> facet of</s>
2025-06-09 16:25:51,878 - DEBUG - 块 72 生成文本: <triplet> 聚类算法 <concept> 无监督学习算法, <media> 搜索引擎技术 <org> 分类 <misc> 算法库 <eve> <triplet> 2 <unk> 学习 <time> facet of</s>
2025-06-09 16:25:51,878 - DEBUG - 块 72 生成文本: <triplet> 聚类算法 <concept> 无监督学习算法, <media> 搜索引擎技术 <org> 分类 <misc> 算法库 <eve> <triplet> 2 <unk> 学习 <time> facet of</s>
2025-06-09 16:25:51,878 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 聚类算法 <concept> 无监督学习算法, <media> 搜索引擎技术 <org> 分类 <misc> 算法库 <eve> <triplet> 2 <unk> 学习 <time> facet of</s>
2025-06-09 16:25:51,878 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 聚类算法 <concept> 无监督学习算法, <media> 搜索引擎技术 <org> 分类 <misc> 算法库 <eve> <triplet> 2 <unk> 学习 <time> facet of</s>
2025-06-09 16:25:51,878 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 聚类算法 <concept> 无监督学习算法, <media> 搜索引擎技术 <org> 分类 <misc> 算法库 <eve> <triplet> 2 <unk> 学习 <time> facet of</s>
2025-06-09 16:25:51,878 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '聚类算法', '<concept>', '无监督学习算法,', '<media>', '搜索引擎技术', '<org>', '分类', '<misc>', '算法库', '<eve>', '<triplet>', '2', '<unk>', '学习', '<time>', 'facet of']
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2025-06-09 16:25:51,878 - DEBUG - 添加三元组: 聚类算法(concept) - 搜索引擎技术 - 无监督学习算法,(media)
2025-06-09 16:25:51,878 - DEBUG - 添加三元组: 聚类算法(concept) - 搜索引擎技术 - 无监督学习算法,(media)
2025-06-09 16:25:51,878 - DEBUG - 添加三元组: 聚类算法(concept) - 搜索引擎技术 - 无监督学习算法,(media)
2025-06-09 16:25:51,879 - DEBUG - 添加三元组: 2(unk) - facet of - 学习(time)
2025-06-09 16:25:51,879 - DEBUG - 添加三元组: 2(unk) - facet of - 学习(time)
2025-06-09 16:25:51,879 - DEBUG - 添加三元组: 2(unk) - facet of - 学习(time)
2025-06-09 16:25:51,879 - DEBUG - 块 72 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:51,879 - DEBUG - 块 72 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:51,879 - DEBUG - 块 72 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:51,879 - DEBUG - 处理块 73/353: 的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关语料
中提取出实体之间的关联关系，通过关系将实体(概
念)...
2025-06-09 16:25:51,879 - DEBUG - 处理块 73/353: 的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关语料
中提取出实体之间的关联关系，通过关系将实体(概
念)...
2025-06-09 16:25:51,879 - DEBUG - 处理块 73/353: 的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关语料
中提取出实体之间的关联关系，通过关系将实体(概
念)...
2025-06-09 16:25:52,102 - DEBUG - 块 73 生成文本: <triplet> 的关系抽取 <concept> 命名实体 <misc> studies</s>
2025-06-09 16:25:52,102 - DEBUG - 块 73 生成文本: <triplet> 的关系抽取 <concept> 命名实体 <misc> studies</s>
2025-06-09 16:25:52,102 - DEBUG - 块 73 生成文本: <triplet> 的关系抽取 <concept> 命名实体 <misc> studies</s>
2025-06-09 16:25:52,103 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 的关系抽取 <concept> 命名实体 <misc> studies</s>
2025-06-09 16:25:52,103 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 的关系抽取 <concept> 命名实体 <misc> studies</s>
2025-06-09 16:25:52,103 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 的关系抽取 <concept> 命名实体 <misc> studies</s>
2025-06-09 16:25:52,103 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '的关系抽取', '<concept>', '命名实体', '<misc>', 'studies']
2025-06-09 16:25:52,103 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '的关系抽取', '<concept>', '命名实体', '<misc>', 'studies']
2025-06-09 16:25:52,103 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '的关系抽取', '<concept>', '命名实体', '<misc>', 'studies']
2025-06-09 16:25:52,103 - DEBUG - 添加三元组: 的关系抽取(concept) - studies - 命名实体(misc)
2025-06-09 16:25:52,103 - DEBUG - 添加三元组: 的关系抽取(concept) - studies - 命名实体(misc)
2025-06-09 16:25:52,103 - DEBUG - 添加三元组: 的关系抽取(concept) - studies - 命名实体(misc)
2025-06-09 16:25:52,103 - DEBUG - 块 73 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:52,103 - DEBUG - 块 73 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:52,103 - DEBUG - 块 73 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:52,103 - DEBUG - 处理块 74/353: 语法和语义规则，据此采用模式匹配的方法来识别
实体间的关系．这种方法有2点明显的不足：1)要求
制定...
2025-06-09 16:25:52,103 - DEBUG - 处理块 74/353: 语法和语义规则，据此采用模式匹配的方法来识别
实体间的关系．这种方法有2点明显的不足：1)要求
制定...
2025-06-09 16:25:52,103 - DEBUG - 处理块 74/353: 语法和语义规则，据此采用模式匹配的方法来识别
实体间的关系．这种方法有2点明显的不足：1)要求
制定...
2025-06-09 16:25:52,563 - DEBUG - 块 74 生成文本: <triplet> 语法和语义规则 <concept> 模式匹配 <misc> <media> 实体间的关系 <unk> <org> <per> 2 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:25:52,563 - DEBUG - 块 74 生成文本: <triplet> 语法和语义规则 <concept> 模式匹配 <misc> <media> 实体间的关系 <unk> <org> <per> 2 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:25:52,563 - DEBUG - 块 74 生成文本: <triplet> 语法和语义规则 <concept> 模式匹配 <misc> <media> 实体间的关系 <unk> <org> <per> 2 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:25:52,563 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语法和语义规则 <concept> 模式匹配 <misc> <media> 实体间的关系 <unk> <org> <per> 2 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:25:52,563 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语法和语义规则 <concept> 模式匹配 <misc> <media> 实体间的关系 <unk> <org> <per> 2 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:25:52,563 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语法和语义规则 <concept> 模式匹配 <misc> <media> 实体间的关系 <unk> <org> <per> 2 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:25:52,563 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语法和语义规则', '<concept>', '模式匹配', '<misc>', '<media>', '实体间的关系', '<unk>', '<org>', '<per>', '2', '<num>', 'quantity']
2025-06-09 16:25:52,563 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语法和语义规则', '<concept>', '模式匹配', '<misc>', '<media>', '实体间的关系', '<unk>', '<org>', '<per>', '2', '<num>', 'quantity']
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2025-06-09 16:25:52,564 - DEBUG - 添加三元组: 语法和语义规则(concept) - <media> - 模式匹配(misc)
2025-06-09 16:25:52,564 - DEBUG - 添加三元组: 语法和语义规则(concept) - <media> - 模式匹配(misc)
2025-06-09 16:25:52,564 - DEBUG - 添加三元组: 语法和语义规则(concept) - <media> - 模式匹配(misc)
2025-06-09 16:25:52,564 - DEBUG - 块 74 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:52,564 - DEBUG - 块 74 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:52,564 - DEBUG - 块 74 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:52,564 - DEBUG - 处理块 75/353: 过对实体间关系的模式进行建模，替代预定义的语
法和语义规则．例如Kambhatla等人[1
4
3利...
2025-06-09 16:25:52,564 - DEBUG - 处理块 75/353: 过对实体间关系的模式进行建模，替代预定义的语
法和语义规则．例如Kambhatla等人[1
4
3利...
2025-06-09 16:25:52,564 - DEBUG - 处理块 75/353: 过对实体间关系的模式进行建模，替代预定义的语
法和语义规则．例如Kambhatla等人[1
4
3利...
2025-06-09 16:25:52,832 - DEBUG - 块 75 生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> <org> 刘 <unk> <per> author</s>
2025-06-09 16:25:52,832 - DEBUG - 块 75 生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> <org> 刘 <unk> <per> author</s>
2025-06-09 16:25:52,832 - DEBUG - 块 75 生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> <org> 刘 <unk> <per> author</s>
2025-06-09 16:25:52,833 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> <org> 刘 <unk> <per> author</s>
2025-06-09 16:25:52,833 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> <org> 刘 <unk> <per> author</s>
2025-06-09 16:25:52,833 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> <org> 刘 <unk> <per> author</s>
2025-06-09 16:25:52,833 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '万方数据', '<concept>', '<org>', '刘', '<unk>', '<per>', 'author']
2025-06-09 16:25:52,833 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '万方数据', '<concept>', '<org>', '刘', '<unk>', '<per>', 'author']
2025-06-09 16:25:52,833 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '万方数据', '<concept>', '<org>', '刘', '<unk>', '<per>', 'author']
2025-06-09 16:25:52,833 - DEBUG - 处理块 76/353: 随后，出现了大量基于特征向量或核函数的有
监督学习方法．关系抽取的准确性也不断提高．例如，
刘克彬等...
2025-06-09 16:25:52,833 - DEBUG - 处理块 76/353: 随后，出现了大量基于特征向量或核函数的有
监督学习方法．关系抽取的准确性也不断提高．例如，
刘克彬等...
2025-06-09 16:25:52,833 - DEBUG - 处理块 76/353: 随后，出现了大量基于特征向量或核函数的有
监督学习方法．关系抽取的准确性也不断提高．例如，
刘克彬等...
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 块 76 生成文本: <triplet> 知网 <media> 本体知识 库 <concept> instance of the 6类实体关系 <unk> <misc> 刘克彬 <per> author</s>
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 块 76 生成文本: <triplet> 知网 <media> 本体知识 库 <concept> instance of the 6类实体关系 <unk> <misc> 刘克彬 <per> author</s>
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 块 76 生成文本: <triplet> 知网 <media> 本体知识 库 <concept> instance of the 6类实体关系 <unk> <misc> 刘克彬 <per> author</s>
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知网 <media> 本体知识 库 <concept> instance of the 6类实体关系 <unk> <misc> 刘克彬 <per> author</s>
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知网 <media> 本体知识 库 <concept> instance of the 6类实体关系 <unk> <misc> 刘克彬 <per> author</s>
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知网 <media> 本体知识 库 <concept> instance of the 6类实体关系 <unk> <misc> 刘克彬 <per> author</s>
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知网', '<media>', '本体知识 库', '<concept>', 'instance of the 6类实体关系', '<unk>', '<misc>', '刘克彬', '<per>', 'author']
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知网', '<media>', '本体知识 库', '<concept>', 'instance of the 6类实体关系', '<unk>', '<misc>', '刘克彬', '<per>', 'author']
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知网', '<media>', '本体知识 库', '<concept>', 'instance of the 6类实体关系', '<unk>', '<misc>', '刘克彬', '<per>', 'author']
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 添加三元组: 知网(media) - instance of the 6类实体关系 - 本体知识 库(concept)
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 添加三元组: 知网(media) - instance of the 6类实体关系 - 本体知识 库(concept)
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 添加三元组: 知网(media) - instance of the 6类实体关系 - 本体知识 库(concept)
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 块 76 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 块 76 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 块 76 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 处理块 77/353: 法的有效性，需要人工标注大量的语料作为训练集．
因此，近年来的研究重点逐渐转向半监督和无监督
的学习...
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 处理块 77/353: 法的有效性，需要人工标注大量的语料作为训练集．
因此，近年来的研究重点逐渐转向半监督和无监督
的学习...
2025-06-09 16:25:53,304 - DEBUG - 处理块 77/353: 法的有效性，需要人工标注大量的语料作为训练集．
因此，近年来的研究重点逐渐转向半监督和无监督
的学习...
2025-06-09 16:25:53,529 - DEBUG - 块 77 生成文本: <triplet> 陈立玮 <per> <concept> member of</s>
2025-06-09 16:25:53,529 - DEBUG - 块 77 生成文本: <triplet> 陈立玮 <per> <concept> member of</s>
2025-06-09 16:25:53,529 - DEBUG - 块 77 生成文本: <triplet> 陈立玮 <per> <concept> member of</s>
2025-06-09 16:25:53,529 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 陈立玮 <per> <concept> member of</s>
2025-06-09 16:25:53,529 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 陈立玮 <per> <concept> member of</s>
2025-06-09 16:25:53,529 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 陈立玮 <per> <concept> member of</s>
2025-06-09 16:25:53,529 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '陈立玮', '<per>', '<concept>', 'member of']
2025-06-09 16:25:53,529 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '陈立玮', '<per>', '<concept>', 'member of']
2025-06-09 16:25:53,529 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '陈立玮', '<per>', '<concept>', 'member of']
2025-06-09 16:25:53,529 - DEBUG - 处理块 78/353: 数据不完全可靠的问题，基于BOotstrapping算法设
计思想，提出了一种协同训练方法，通过向传...
2025-06-09 16:25:53,529 - DEBUG - 处理块 78/353: 数据不完全可靠的问题，基于BOotstrapping算法设
计思想，提出了一种协同训练方法，通过向传...
2025-06-09 16:25:53,529 - DEBUG - 处理块 78/353: 数据不完全可靠的问题，基于BOotstrapping算法设
计思想，提出了一种协同训练方法，通过向传...
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 块 78 生成文本: <triplet> 数据不完全可靠的问题 <concept> Botstrapping算法设 计思想 <misc> <unk> 协同训练方法 <media> <eve> 算法 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 块 78 生成文本: <triplet> 数据不完全可靠的问题 <concept> Botstrapping算法设 计思想 <misc> <unk> 协同训练方法 <media> <eve> 算法 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 块 78 生成文本: <triplet> 数据不完全可靠的问题 <concept> Botstrapping算法设 计思想 <misc> <unk> 协同训练方法 <media> <eve> 算法 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 数据不完全可靠的问题 <concept> Botstrapping算法设 计思想 <misc> <unk> 协同训练方法 <media> <eve> 算法 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 数据不完全可靠的问题 <concept> Botstrapping算法设 计思想 <misc> <unk> 协同训练方法 <media> <eve> 算法 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 数据不完全可靠的问题 <concept> Botstrapping算法设 计思想 <misc> <unk> 协同训练方法 <media> <eve> 算法 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '数据不完全可靠的问题', '<concept>', 'Botstrapping算法设 计思想', '<misc>', '<unk>', '协同训练方法', '<media>', '<eve>', '算法', '<loc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '数据不完全可靠的问题', '<concept>', 'Botstrapping算法设 计思想', '<misc>', '<unk>', '协同训练方法', '<media>', '<eve>', '算法', '<loc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '数据不完全可靠的问题', '<concept>', 'Botstrapping算法设 计思想', '<misc>', '<unk>', '协同训练方法', '<media>', '<eve>', '算法', '<loc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 添加三元组: 数据不完全可靠的问题(concept) - <unk> - Botstrapping算法设 计思想(misc)
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 添加三元组: 数据不完全可靠的问题(concept) - <unk> - Botstrapping算法设 计思想(misc)
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 添加三元组: 数据不完全可靠的问题(concept) - <unk> - Botstrapping算法设 计思想(misc)
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 块 78 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 块 78 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 块 78 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 处理块 79/353: 实例的无监督学习方法，在公开语料库上获得了较
好的实验结果，能够对实体问的雇佣关系、位置关系
以及生...
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 处理块 79/353: 实例的无监督学习方法，在公开语料库上获得了较
好的实验结果，能够对实体问的雇佣关系、位置关系
以及生...
2025-06-09 16:25:54,088 - DEBUG - 处理块 79/353: 实例的无监督学习方法，在公开语料库上获得了较
好的实验结果，能够对实体问的雇佣关系、位置关系
以及生...
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 块 79 生成文本: <triplet> 雇佣关系 <concept> 实体 <media> 关系类型 <unk> <org> 公开语料库 <loc> <misc> 实例的无监督学习方法 <eve> 無监督 <per> facet of</s>
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 块 79 生成文本: <triplet> 雇佣关系 <concept> 实体 <media> 关系类型 <unk> <org> 公开语料库 <loc> <misc> 实例的无监督学习方法 <eve> 無监督 <per> facet of</s>
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 块 79 生成文本: <triplet> 雇佣关系 <concept> 实体 <media> 关系类型 <unk> <org> 公开语料库 <loc> <misc> 实例的无监督学习方法 <eve> 無监督 <per> facet of</s>
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 雇佣关系 <concept> 实体 <media> 关系类型 <unk> <org> 公开语料库 <loc> <misc> 实例的无监督学习方法 <eve> 無监督 <per> facet of</s>
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 雇佣关系 <concept> 实体 <media> 关系类型 <unk> <org> 公开语料库 <loc> <misc> 实例的无监督学习方法 <eve> 無监督 <per> facet of</s>
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 雇佣关系 <concept> 实体 <media> 关系类型 <unk> <org> 公开语料库 <loc> <misc> 实例的无监督学习方法 <eve> 無监督 <per> facet of</s>
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '雇佣关系', '<concept>', '实体', '<media>', '关系类型', '<unk>', '<org>', '公开语料库', '<loc>', '<misc>', '实例的无监督学习方法', '<eve>', '無监督', '<per>', 'facet of']
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '雇佣关系', '<concept>', '实体', '<media>', '关系类型', '<unk>', '<org>', '公开语料库', '<loc>', '<misc>', '实例的无监督学习方法', '<eve>', '無监督', '<per>', 'facet of']
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '雇佣关系', '<concept>', '实体', '<media>', '关系类型', '<unk>', '<org>', '公开语料库', '<loc>', '<misc>', '实例的无监督学习方法', '<eve>', '無监督', '<per>', 'facet of']
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 添加三元组: 雇佣关系(concept) - 关系类型 - 实体(media)
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 添加三元组: 雇佣关系(concept) - 关系类型 - 实体(media)
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 添加三元组: 雇佣关系(concept) - 关系类型 - 实体(media)
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 块 79 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 块 79 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 块 79 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 处理块 80/353: 关系分类系统是十分困难的．为了解决这一制约关
系抽取技术走向实际应用的关键问题，2007年，华
盛顿...
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 处理块 80/353: 关系分类系统是十分困难的．为了解决这一制约关
系抽取技术走向实际应用的关键问题，2007年，华
盛顿...
2025-06-09 16:25:54,602 - DEBUG - 处理块 80/353: 关系分类系统是十分困难的．为了解决这一制约关
系抽取技术走向实际应用的关键问题，2007年，华
盛顿...
2025-06-09 16:25:54,976 - DEBUG - 块 80 生成文本: <triplet> 图灵中心 <loc> 华 盛顿大学 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:54,976 - DEBUG - 块 80 生成文本: <triplet> 图灵中心 <loc> 华 盛顿大学 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:54,976 - DEBUG - 块 80 生成文本: <triplet> 图灵中心 <loc> 华 盛顿大学 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:54,977 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 图灵中心 <loc> 华 盛顿大学 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:25:54,977 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 图灵中心 <loc> 华 盛顿大学 <org> owned by</s>
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2025-06-09 16:25:54,977 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '图灵中心', '<loc>', '华 盛顿大学', '<org>', 'owned by']
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2025-06-09 16:25:54,977 - DEBUG - 添加三元组: 图灵中心(loc) - owned by - 华 盛顿大学(org)
2025-06-09 16:25:54,977 - DEBUG - 添加三元组: 图灵中心(loc) - owned by - 华 盛顿大学(org)
2025-06-09 16:25:54,977 - DEBUG - 添加三元组: 图灵中心(loc) - owned by - 华 盛顿大学(org)
2025-06-09 16:25:54,977 - DEBUG - 块 80 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:54,977 - DEBUG - 块 80 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:54,977 - DEBUG - 块 80 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:54,977 - DEBUG - 处理块 81/353: 方式的开放信息抽取原型系统(TextRunner)．该系
统采用少量人工标记数据作为训练集，据此得到...
2025-06-09 16:25:54,977 - DEBUG - 处理块 81/353: 方式的开放信息抽取原型系统(TextRunner)．该系
统采用少量人工标记数据作为训练集，据此得到...
2025-06-09 16:25:54,977 - DEBUG - 处理块 81/353: 方式的开放信息抽取原型系统(TextRunner)．该系
统采用少量人工标记数据作为训练集，据此得到...
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 块 81 生成文本: <triplet> 实体关系 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 块 81 生成文本: <triplet> 实体关系 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 块 81 生成文本: <triplet> 实体关系 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体关系 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体关系 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体关系 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体关系', '<concept>', '三元组', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体关系', '<concept>', '三元组', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体关系', '<concept>', '三元组', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 添加三元组: 实体关系(concept) - part of - 三元组(misc)
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 添加三元组: 实体关系(concept) - part of - 三元组(misc)
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 添加三元组: 实体关系(concept) - part of - 三元组(misc)
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 块 81 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 块 81 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 块 81 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 处理块 82/353: 面向开放域的关系抽取技术直接利用语料中的
关系词汇对实体关系进行建模，因此不需要预先指
定关系的分类...
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 处理块 82/353: 面向开放域的关系抽取技术直接利用语料中的
关系词汇对实体关系进行建模，因此不需要预先指
定关系的分类...
2025-06-09 16:25:55,190 - DEBUG - 处理块 82/353: 面向开放域的关系抽取技术直接利用语料中的
关系词汇对实体关系进行建模，因此不需要预先指
定关系的分类...
2025-06-09 16:25:55,705 - DEBUG - 块 82 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 实体关系 <concept> main subject has role</s>
2025-06-09 16:25:55,705 - DEBUG - 块 82 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 实体关系 <concept> main subject has role</s>
2025-06-09 16:25:55,705 - DEBUG - 块 82 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 实体关系 <concept> main subject has role</s>
2025-06-09 16:25:55,705 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 实体关系 <concept> main subject has role</s>
2025-06-09 16:25:55,705 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 实体关系 <concept> main subject has role</s>
2025-06-09 16:25:55,705 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 实体关系 <concept> main subject has role</s>
2025-06-09 16:25:55,705 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', '实体关系', '<concept>', 'main subject has role']
2025-06-09 16:25:55,705 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', '实体关系', '<concept>', 'main subject has role']
2025-06-09 16:25:55,705 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', '实体关系', '<concept>', 'main subject has role']
2025-06-09 16:25:55,705 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - main subject has role - 实体关系(concept)
2025-06-09 16:25:55,705 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - main subject has role - 实体关系(concept)
2025-06-09 16:25:55,705 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - main subject has role - 实体关系(concept)
2025-06-09 16:25:55,706 - DEBUG - 块 82 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:55,706 - DEBUG - 块 82 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:55,706 - DEBUG - 块 82 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:55,706 - DEBUG - 处理块 83/353: 练集，性能优于早期的TextRunner系统，这项工作
也为批量构造高质量的训练语料提供了新的思路．...
2025-06-09 16:25:55,706 - DEBUG - 处理块 83/353: 练集，性能优于早期的TextRunner系统，这项工作
也为批量构造高质量的训练语料提供了新的思路．...
2025-06-09 16:25:55,706 - DEBUG - 处理块 83/353: 练集，性能优于早期的TextRunner系统，这项工作
也为批量构造高质量的训练语料提供了新的思路．...
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 块 83 生成文本: <triplet> 实体关系三元 <concept> TextRunner系统 <media> used by</s>
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 块 83 生成文本: <triplet> 实体关系三元 <concept> TextRunner系统 <media> used by</s>
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 块 83 生成文本: <triplet> 实体关系三元 <concept> TextRunner系统 <media> used by</s>
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体关系三元 <concept> TextRunner系统 <media> used by</s>
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体关系三元 <concept> TextRunner系统 <media> used by</s>
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体关系三元 <concept> TextRunner系统 <media> used by</s>
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体关系三元', '<concept>', 'TextRunner系统', '<media>', 'used by']
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体关系三元', '<concept>', 'TextRunner系统', '<media>', 'used by']
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体关系三元', '<concept>', 'TextRunner系统', '<media>', 'used by']
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 添加三元组: 实体关系三元(concept) - used by - TextRunner系统(media)
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 添加三元组: 实体关系三元(concept) - used by - TextRunner系统(media)
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 添加三元组: 实体关系三元(concept) - used by - TextRunner系统(media)
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 块 83 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 块 83 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 块 83 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 处理块 84/353: 组，据此引入语法限制条件和字典约束，采用先识别
关系指示词，然后再对实体进行识别的策略，有效提
高了...
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 处理块 84/353: 组，据此引入语法限制条件和字典约束，采用先识别
关系指示词，然后再对实体进行识别的策略，有效提
高了...
2025-06-09 16:25:55,910 - DEBUG - 处理块 84/353: 组，据此引入语法限制条件和字典约束，采用先识别
关系指示词，然后再对实体进行识别的策略，有效提
高了...
2025-06-09 16:25:56,391 - DEBUG - 块 84 生成文本: <triplet> 文分析 <concept> LIE系统 <media> <misc> 上下 <org> <eve> Mausam <per> author</s>
2025-06-09 16:25:56,391 - DEBUG - 块 84 生成文本: <triplet> 文分析 <concept> LIE系统 <media> <misc> 上下 <org> <eve> Mausam <per> author</s>
2025-06-09 16:25:56,391 - DEBUG - 块 84 生成文本: <triplet> 文分析 <concept> LIE系统 <media> <misc> 上下 <org> <eve> Mausam <per> author</s>
2025-06-09 16:25:56,392 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 文分析 <concept> LIE系统 <media> <misc> 上下 <org> <eve> Mausam <per> author</s>
2025-06-09 16:25:56,392 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 文分析 <concept> LIE系统 <media> <misc> 上下 <org> <eve> Mausam <per> author</s>
2025-06-09 16:25:56,392 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 文分析 <concept> LIE系统 <media> <misc> 上下 <org> <eve> Mausam <per> author</s>
2025-06-09 16:25:56,392 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '文分析', '<concept>', 'LIE系统', '<media>', '<misc>', '上下', '<org>', '<eve>', 'Mausam', '<per>', 'author']
2025-06-09 16:25:56,392 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '文分析', '<concept>', 'LIE系统', '<media>', '<misc>', '上下', '<org>', '<eve>', 'Mausam', '<per>', 'author']
2025-06-09 16:25:56,392 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '文分析', '<concept>', 'LIE系统', '<media>', '<misc>', '上下', '<org>', '<eve>', 'Mausam', '<per>', 'author']
2025-06-09 16:25:56,392 - DEBUG - 添加三元组: 文分析(concept) - <misc> - LIE系统(media)
2025-06-09 16:25:56,392 - DEBUG - 添加三元组: 文分析(concept) - <misc> - LIE系统(media)
2025-06-09 16:25:56,392 - DEBUG - 添加三元组: 文分析(concept) - <misc> - LIE系统(media)
2025-06-09 16:25:56,392 - DEBUG - 块 84 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:56,392 - DEBUG - 块 84 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:56,392 - DEBUG - 块 84 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:56,392 - DEBUG - 处理块 85/353: 召回率．
由于当前的面向开放域的关系抽取方法在准确
率和召回率等综合性能指标方面与面向封闭领域的
传...
2025-06-09 16:25:56,392 - DEBUG - 处理块 85/353: 召回率．
由于当前的面向开放域的关系抽取方法在准确
率和召回率等综合性能指标方面与面向封闭领域的
传...
2025-06-09 16:25:56,392 - DEBUG - 处理块 85/353: 召回率．
由于当前的面向开放域的关系抽取方法在准确
率和召回率等综合性能指标方面与面向封闭领域的
传...
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 块 85 生成文本: <triplet> 面向开放域的关系抽取 <concept> Banko等人r23 <misc> <eve> 召回率 <media> instance of</s>
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 块 85 生成文本: <triplet> 面向开放域的关系抽取 <concept> Banko等人r23 <misc> <eve> 召回率 <media> instance of</s>
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 块 85 生成文本: <triplet> 面向开放域的关系抽取 <concept> Banko等人r23 <misc> <eve> 召回率 <media> instance of</s>
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 面向开放域的关系抽取 <concept> Banko等人r23 <misc> <eve> 召回率 <media> instance of</s>
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 面向开放域的关系抽取 <concept> Banko等人r23 <misc> <eve> 召回率 <media> instance of</s>
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 面向开放域的关系抽取 <concept> Banko等人r23 <misc> <eve> 召回率 <media> instance of</s>
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '面向开放域的关系抽取', '<concept>', 'Banko等人r23', '<misc>', '<eve>', '召回率', '<media>', 'instance of']
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '面向开放域的关系抽取', '<concept>', 'Banko等人r23', '<misc>', '<eve>', '召回率', '<media>', 'instance of']
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '面向开放域的关系抽取', '<concept>', 'Banko等人r23', '<misc>', '<eve>', '召回率', '<media>', 'instance of']
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 添加三元组: 面向开放域的关系抽取(concept) - <eve> - Banko等人r23(misc)
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 添加三元组: 面向开放域的关系抽取(concept) - <eve> - Banko等人r23(misc)
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 添加三元组: 面向开放域的关系抽取(concept) - <eve> - Banko等人r23(misc)
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 块 85 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 块 85 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 块 85 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 处理块 86/353: 有预先定义好的实体关系分类模型可用的情况下，
采用传统的机器学习算法进行关系抽取，而对于没
有预先定...
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 处理块 86/353: 有预先定义好的实体关系分类模型可用的情况下，
采用传统的机器学习算法进行关系抽取，而对于没
有预先定...
2025-06-09 16:25:56,809 - DEBUG - 处理块 86/353: 有预先定义好的实体关系分类模型可用的情况下，
采用传统的机器学习算法进行关系抽取，而对于没
有预先定...
2025-06-09 16:25:57,615 - DEBUG - 块 86 生成文本: <triplet> 人立方 项目 <org> <concept> <media> <misc> <eve> <unk> <per> <loc> <time> <cel> <dis> . ++ プロジェクト <triplet>项目</s>
2025-06-09 16:25:57,615 - DEBUG - 块 86 生成文本: <triplet> 人立方 项目 <org> <concept> <media> <misc> <eve> <unk> <per> <loc> <time> <cel> <dis> . ++ プロジェクト <triplet>项目</s>
2025-06-09 16:25:57,615 - DEBUG - 块 86 生成文本: <triplet> 人立方 项目 <org> <concept> <media> <misc> <eve> <unk> <per> <loc> <time> <cel> <dis> . ++ プロジェクト <triplet>项目</s>
2025-06-09 16:25:57,615 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 人立方 项目 <org> <concept> <media> <misc> <eve> <unk> <per> <loc> <time> <cel> <dis> . ++ プロジェクト <triplet>项目</s>
2025-06-09 16:25:57,615 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 人立方 项目 <org> <concept> <media> <misc> <eve> <unk> <per> <loc> <time> <cel> <dis> . ++ プロジェクト <triplet>项目</s>
2025-06-09 16:25:57,615 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 人立方 项目 <org> <concept> <media> <misc> <eve> <unk> <per> <loc> <time> <cel> <dis> . ++ プロジェクト <triplet>项目</s>
2025-06-09 16:25:57,615 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '人立方 项目', '<org>', '<concept>', '<media>', '<misc>', '<eve>', '<unk>', '<per>', '<loc>', '<time>', '<cel>', '<dis>', '. ++ プロジェクト', '<triplet>', '项目']
2025-06-09 16:25:57,615 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '人立方 项目', '<org>', '<concept>', '<media>', '<misc>', '<eve>', '<unk>', '<per>', '<loc>', '<time>', '<cel>', '<dis>', '. ++ プロジェクト', '<triplet>', '项目']
2025-06-09 16:25:57,615 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '人立方 项目', '<org>', '<concept>', '<media>', '<misc>', '<eve>', '<unk>', '<per>', '<loc>', '<time>', '<cel>', '<dis>', '. ++ プロジェクト', '<triplet>', '项目']
2025-06-09 16:25:57,615 - DEBUG - 添加三元组: 人立方 项目(org) - <misc> - <concept>(media)
2025-06-09 16:25:57,615 - DEBUG - 添加三元组: 人立方 项目(org) - <misc> - <concept>(media)
2025-06-09 16:25:57,615 - DEBUG - 添加三元组: 人立方 项目(org) - <misc> - <concept>(media)
2025-06-09 16:25:57,616 - DEBUG - 块 86 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:57,616 - DEBUG - 块 86 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:57,616 - DEBUG - 块 86 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:57,616 - DEBUG - 处理块 87/353: 当前流行的()IE系统在关系抽取方面存在2
个主要问题．1)当前研究的重点是如何提高二元实
体间关系...
2025-06-09 16:25:57,616 - DEBUG - 处理块 87/353: 当前流行的()IE系统在关系抽取方面存在2
个主要问题．1)当前研究的重点是如何提高二元实
体间关系...
2025-06-09 16:25:57,616 - DEBUG - 处理块 87/353: 当前流行的()IE系统在关系抽取方面存在2
个主要问题．1)当前研究的重点是如何提高二元实
体间关系...
2025-06-09 16:25:58,194 - DEBUG - 块 87 生成文本: <triplet> 词汇 <concept> 语义关系 <media> <unk> 关系模式 <misc> instance of <triplet> 三元组 <org> 实 体间 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:58,194 - DEBUG - 块 87 生成文本: <triplet> 词汇 <concept> 语义关系 <media> <unk> 关系模式 <misc> instance of <triplet> 三元组 <org> 实 体间 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:58,194 - DEBUG - 块 87 生成文本: <triplet> 词汇 <concept> 语义关系 <media> <unk> 关系模式 <misc> instance of <triplet> 三元组 <org> 实 体间 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:58,194 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 词汇 <concept> 语义关系 <media> <unk> 关系模式 <misc> instance of <triplet> 三元组 <org> 实 体间 <loc> part of</s>
2025-06-09 16:25:58,194 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 词汇 <concept> 语义关系 <media> <unk> 关系模式 <misc> instance of <triplet> 三元组 <org> 实 体间 <loc> part of</s>
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2025-06-09 16:25:58,194 - DEBUG - 添加三元组: 三元组(org) - part of - 实 体间(loc)
2025-06-09 16:25:58,194 - DEBUG - 添加三元组: 三元组(org) - part of - 实 体间(loc)
2025-06-09 16:25:58,194 - DEBUG - 添加三元组: 三元组(org) - part of - 实 体间(loc)
2025-06-09 16:25:58,194 - DEBUG - 块 87 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:58,194 - DEBUG - 块 87 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:58,194 - DEBUG - 块 87 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:25:58,195 - DEBUG - 处理块 88/353: 抽取．对此，学术界有着清醒的认识，例如Alan等
人％。采用N元关系模型对()IE系统进行改进，提
...
2025-06-09 16:25:58,195 - DEBUG - 处理块 88/353: 抽取．对此，学术界有着清醒的认识，例如Alan等
人％。采用N元关系模型对()IE系统进行改进，提
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2025-06-09 16:25:58,195 - DEBUG - 处理块 88/353: 抽取．对此，学术界有着清醒的认识，例如Alan等
人％。采用N元关系模型对()IE系统进行改进，提
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2025-06-09 16:25:58,398 - DEBUG - 块 88 生成文本: <triplet> 隐含关系识别 <concept> McCallum <per> creator</s>
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2025-06-09 16:25:58,398 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '隐含关系识别', '<concept>', 'McCallum', '<per>', 'creator']
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2025-06-09 16:25:58,398 - DEBUG - 添加三元组: 隐含关系识别(concept) - creator - McCallum(per)
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2025-06-09 16:25:58,398 - DEBUG - 块 88 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:58,398 - DEBUG - 块 88 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:58,398 - DEBUG - 块 88 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:58,398 - DEBUG - 处理块 89/353: ()IE系统对隐含实体关系的发现能力．这些工作都
是该领域值得重视的研究动向，然而在OIE关系抽
取...
2025-06-09 16:25:58,398 - DEBUG - 处理块 89/353: ()IE系统对隐含实体关系的发现能力．这些工作都
是该领域值得重视的研究动向，然而在OIE关系抽
取...
2025-06-09 16:25:58,398 - DEBUG - 处理块 89/353: ()IE系统对隐含实体关系的发现能力．这些工作都
是该领域值得重视的研究动向，然而在OIE关系抽
取...
2025-06-09 16:25:58,806 - DEBUG - 块 89 生成文本: <triplet> <concept> OIE <misc> part of the series</s>
2025-06-09 16:25:58,806 - DEBUG - 块 89 生成文本: <triplet> <concept> OIE <misc> part of the series</s>
2025-06-09 16:25:58,806 - DEBUG - 块 89 生成文本: <triplet> <concept> OIE <misc> part of the series</s>
2025-06-09 16:25:58,806 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> OIE <misc> part of the series</s>
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2025-06-09 16:25:58,807 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'OIE', '<misc>', 'part of the series']
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2025-06-09 16:25:58,807 - DEBUG - 处理块 90/353: 公开信息中得到其昵称、生日、国籍、教育背景等信
息．属性抽取技术能够从多种数据来源中汇集这些
信息，...
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2025-06-09 16:25:59,031 - DEBUG - 块 90 生成文本: <triplet> 属性 <concept> 万方数据 <media> part of</s>
2025-06-09 16:25:59,031 - DEBUG - 块 90 生成文本: <triplet> 属性 <concept> 万方数据 <media> part of</s>
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2025-06-09 16:25:59,031 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '属性', '<concept>', '万方数据', '<media>', 'part of']
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2025-06-09 16:25:59,031 - DEBUG - 添加三元组: 属性(concept) - part of - 万方数据(media)
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2025-06-09 16:25:59,031 - DEBUG - 块 90 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:59,031 - DEBUG - 块 90 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:59,031 - DEBUG - 块 90 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:59,031 - DEBUG - 处理块 91/353: 为关系抽取问题．例如郭剑毅等人口7。将人物属性抽
取问题转化为实体关系抽取问题，采用支持向量机
算法...
2025-06-09 16:25:59,031 - DEBUG - 处理块 91/353: 为关系抽取问题．例如郭剑毅等人口7。将人物属性抽
取问题转化为实体关系抽取问题，采用支持向量机
算法...
2025-06-09 16:25:59,031 - DEBUG - 处理块 91/353: 为关系抽取问题．例如郭剑毅等人口7。将人物属性抽
取问题转化为实体关系抽取问题，采用支持向量机
算法...
2025-06-09 16:25:59,847 - DEBUG - 块 91 生成文本: <triplet> 人物属性抽取 <concept> 关系预测模型 <media> 郭剑毅 <per> 7 <misc> 实体关系 <unk> 算法 <org> 向量机 <loc> <eve> 数据 <dis> part of</s>
2025-06-09 16:25:59,847 - DEBUG - 块 91 生成文本: <triplet> 人物属性抽取 <concept> 关系预测模型 <media> 郭剑毅 <per> 7 <misc> 实体关系 <unk> 算法 <org> 向量机 <loc> <eve> 数据 <dis> part of</s>
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2025-06-09 16:25:59,847 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 人物属性抽取 <concept> 关系预测模型 <media> 郭剑毅 <per> 7 <misc> 实体关系 <unk> 算法 <org> 向量机 <loc> <eve> 数据 <dis> part of</s>
2025-06-09 16:25:59,847 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 人物属性抽取 <concept> 关系预测模型 <media> 郭剑毅 <per> 7 <misc> 实体关系 <unk> 算法 <org> 向量机 <loc> <eve> 数据 <dis> part of</s>
2025-06-09 16:25:59,847 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '人物属性抽取', '<concept>', '关系预测模型', '<media>', '郭剑毅', '<per>', '7', '<misc>', '实体关系', '<unk>', '算法', '<org>', '向量机', '<loc>', '<eve>', '数据', '<dis>', 'part of']
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2025-06-09 16:25:59,848 - DEBUG - 添加三元组: 人物属性抽取(concept) - 郭剑毅 - 关系预测模型(media)
2025-06-09 16:25:59,848 - DEBUG - 添加三元组: 人物属性抽取(concept) - 郭剑毅 - 关系预测模型(media)
2025-06-09 16:25:59,848 - DEBUG - 添加三元组: 人物属性抽取(concept) - 郭剑毅 - 关系预测模型(media)
2025-06-09 16:25:59,848 - DEBUG - 块 91 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:59,848 - DEBUG - 块 91 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:59,848 - DEBUG - 块 91 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:25:59,848 - DEBUG - 处理块 92/353: 法，能够从Wikipedia和wordNet网页信息框中自
动提取属性名和属性值信息，据此得到了扩展...
2025-06-09 16:25:59,848 - DEBUG - 处理块 92/353: 法，能够从Wikipedia和wordNet网页信息框中自
动提取属性名和属性值信息，据此得到了扩展...
2025-06-09 16:25:59,848 - DEBUG - 处理块 92/353: 法，能够从Wikipedia和wordNet网页信息框中自
动提取属性名和属性值信息，据此得到了扩展...
2025-06-09 16:26:00,190 - DEBUG - 块 92 生成文本: <triplet> 好的本体知识库 <concept> 维基百科 <media> owned by</s>
2025-06-09 16:26:00,190 - DEBUG - 块 92 生成文本: <triplet> 好的本体知识库 <concept> 维基百科 <media> owned by</s>
2025-06-09 16:26:00,190 - DEBUG - 块 92 生成文本: <triplet> 好的本体知识库 <concept> 维基百科 <media> owned by</s>
2025-06-09 16:26:00,191 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 好的本体知识库 <concept> 维基百科 <media> owned by</s>
2025-06-09 16:26:00,191 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 好的本体知识库 <concept> 维基百科 <media> owned by</s>
2025-06-09 16:26:00,191 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 好的本体知识库 <concept> 维基百科 <media> owned by</s>
2025-06-09 16:26:00,191 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '好的本体知识库', '<concept>', '维基百科', '<media>', 'owned by']
2025-06-09 16:26:00,191 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '好的本体知识库', '<concept>', '维基百科', '<media>', 'owned by']
2025-06-09 16:26:00,191 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '好的本体知识库', '<concept>', '维基百科', '<media>', 'owned by']
2025-06-09 16:26:00,191 - DEBUG - 添加三元组: 好的本体知识库(concept) - owned by - 维基百科(media)
2025-06-09 16:26:00,191 - DEBUG - 添加三元组: 好的本体知识库(concept) - owned by - 维基百科(media)
2025-06-09 16:26:00,191 - DEBUG - 添加三元组: 好的本体知识库(concept) - owned by - 维基百科(media)
2025-06-09 16:26:00,191 - DEBUG - 块 92 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:00,191 - DEBUG - 块 92 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:00,191 - DEBUG - 块 92 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:00,191 - DEBUG - 处理块 93/353: 息框中抽取了超过458万个实体和超过30亿条实
体关系信息．作为I。inked
Data项目的重要组...
2025-06-09 16:26:00,191 - DEBUG - 处理块 93/353: 息框中抽取了超过458万个实体和超过30亿条实
体关系信息．作为I。inked
Data项目的重要组...
2025-06-09 16:26:00,191 - DEBUG - 处理块 93/353: 息框中抽取了超过458万个实体和超过30亿条实
体关系信息．作为I。inked
Data项目的重要组...
2025-06-09 16:26:00,512 - DEBUG - 块 93 生成文本: <triplet> 息框 <concept> DBpedia <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:00,512 - DEBUG - 块 93 生成文本: <triplet> 息框 <concept> DBpedia <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:00,512 - DEBUG - 块 93 生成文本: <triplet> 息框 <concept> DBpedia <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:00,512 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 息框 <concept> DBpedia <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:00,512 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 息框 <concept> DBpedia <media> part of</s>
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2025-06-09 16:26:00,512 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '息框', '<concept>', 'DBpedia', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:00,512 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '息框', '<concept>', 'DBpedia', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:00,512 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '息框', '<concept>', 'DBpedia', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:00,512 - DEBUG - 添加三元组: 息框(concept) - part of - DBpedia(media)
2025-06-09 16:26:00,512 - DEBUG - 添加三元组: 息框(concept) - part of - DBpedia(media)
2025-06-09 16:26:00,512 - DEBUG - 添加三元组: 息框(concept) - part of - DBpedia(media)
2025-06-09 16:26:00,512 - DEBUG - 块 93 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:00,512 - DEBUG - 块 93 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:00,512 - DEBUG - 块 93 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:00,512 - DEBUG - 处理块 94/353: 尽管可以从百科类网站获取大量实体属性数
据，然而这只是人类知识的冰山一角，还有大量的实
体属性数据隐...
2025-06-09 16:26:00,512 - DEBUG - 处理块 94/353: 尽管可以从百科类网站获取大量实体属性数
据，然而这只是人类知识的冰山一角，还有大量的实
体属性数据隐...
2025-06-09 16:26:00,512 - DEBUG - 处理块 94/353: 尽管可以从百科类网站获取大量实体属性数
据，然而这只是人类知识的冰山一角，还有大量的实
体属性数据隐...
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 块 94 生成文本: <triplet> 海量非结构化数据 <concept> 百科类网站 <media> <per> 结构化的 <unk> <org> 网站的 <loc></s>
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 块 94 生成文本: <triplet> 海量非结构化数据 <concept> 百科类网站 <media> <per> 结构化的 <unk> <org> 网站的 <loc></s>
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 块 94 生成文本: <triplet> 海量非结构化数据 <concept> 百科类网站 <media> <per> 结构化的 <unk> <org> 网站的 <loc></s>
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 海量非结构化数据 <concept> 百科类网站 <media> <per> 结构化的 <unk> <org> 网站的 <loc></s>
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 海量非结构化数据 <concept> 百科类网站 <media> <per> 结构化的 <unk> <org> 网站的 <loc></s>
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 海量非结构化数据 <concept> 百科类网站 <media> <per> 结构化的 <unk> <org> 网站的 <loc></s>
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '海量非结构化数据', '<concept>', '百科类网站', '<media>', '<per>', '结构化的', '<unk>', '<org>', '网站的', '<loc>']
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '海量非结构化数据', '<concept>', '百科类网站', '<media>', '<per>', '结构化的', '<unk>', '<org>', '网站的', '<loc>']
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '海量非结构化数据', '<concept>', '百科类网站', '<media>', '<per>', '结构化的', '<unk>', '<org>', '网站的', '<loc>']
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 添加三元组: 海量非结构化数据(concept) - <per> - 百科类网站(media)
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 添加三元组: 海量非结构化数据(concept) - <per> - 百科类网站(media)
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 添加三元组: 海量非结构化数据(concept) - <per> - 百科类网站(media)
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 块 94 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 块 94 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 块 94 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 处理块 95/353: 实体属性标注模型，然后将其应用于对非结构化数
据的实体属性抽取∞0。；另一种方案是采用数据挖掘
的方...
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 处理块 95/353: 实体属性标注模型，然后将其应用于对非结构化数
据的实体属性抽取∞0。；另一种方案是采用数据挖掘
的方...
2025-06-09 16:26:01,037 - DEBUG - 处理块 95/353: 实体属性标注模型，然后将其应用于对非结构化数
据的实体属性抽取∞0。；另一种方案是采用数据挖掘
的方...
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 块 95 生成文本: <triplet> 实体属性标注模型 <concept> <misc> <org> <media> <unk> <per> different from</s>
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 块 95 生成文本: <triplet> 实体属性标注模型 <concept> <misc> <org> <media> <unk> <per> different from</s>
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 块 95 生成文本: <triplet> 实体属性标注模型 <concept> <misc> <org> <media> <unk> <per> different from</s>
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体属性标注模型 <concept> <misc> <org> <media> <unk> <per> different from</s>
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体属性标注模型 <concept> <misc> <org> <media> <unk> <per> different from</s>
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体属性标注模型 <concept> <misc> <org> <media> <unk> <per> different from</s>
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体属性标注模型', '<concept>', '<misc>', '<org>', '<media>', '<unk>', '<per>', 'different from']
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体属性标注模型', '<concept>', '<misc>', '<org>', '<media>', '<unk>', '<per>', 'different from']
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体属性标注模型', '<concept>', '<misc>', '<org>', '<media>', '<unk>', '<per>', 'different from']
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 添加三元组: 实体属性标注模型(concept) - <media> - <misc>(org)
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 添加三元组: 实体属性标注模型(concept) - <media> - <misc>(org)
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 添加三元组: 实体属性标注模型(concept) - <media> - <misc>(org)
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 块 95 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 块 95 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 块 95 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 处理块 96/353: 多实体属性值附近都存在一些用于限制和界定该属
性值含义的关键词(属性名)，在自然语言处理技术
中将这...
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 处理块 96/353: 多实体属性值附近都存在一些用于限制和界定该属
性值含义的关键词(属性名)，在自然语言处理技术
中将这...
2025-06-09 16:26:01,390 - DEBUG - 处理块 96/353: 多实体属性值附近都存在一些用于限制和界定该属
性值含义的关键词(属性名)，在自然语言处理技术
中将这...
2025-06-09 16:26:01,700 - DEBUG - 块 96 生成文本: <triplet> 多实体属性值 <concept> <misc> 关键词 <unk> <media> 属性 <per> instance of</s>
2025-06-09 16:26:01,700 - DEBUG - 块 96 生成文本: <triplet> 多实体属性值 <concept> <misc> 关键词 <unk> <media> 属性 <per> instance of</s>
2025-06-09 16:26:01,700 - DEBUG - 块 96 生成文本: <triplet> 多实体属性值 <concept> <misc> 关键词 <unk> <media> 属性 <per> instance of</s>
2025-06-09 16:26:01,700 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多实体属性值 <concept> <misc> 关键词 <unk> <media> 属性 <per> instance of</s>
2025-06-09 16:26:01,700 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多实体属性值 <concept> <misc> 关键词 <unk> <media> 属性 <per> instance of</s>
2025-06-09 16:26:01,700 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多实体属性值 <concept> <misc> 关键词 <unk> <media> 属性 <per> instance of</s>
2025-06-09 16:26:01,701 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多实体属性值', '<concept>', '<misc>', '关键词', '<unk>', '<media>', '属性', '<per>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:01,701 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多实体属性值', '<concept>', '<misc>', '关键词', '<unk>', '<media>', '属性', '<per>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:01,701 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多实体属性值', '<concept>', '<misc>', '关键词', '<unk>', '<media>', '属性', '<per>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:01,701 - DEBUG - 处理块 97/353: 而，这些结果中可能包含大量的冗余和错误信息，数
据之间的关系也是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性．
因此...
2025-06-09 16:26:01,701 - DEBUG - 处理块 97/353: 而，这些结果中可能包含大量的冗余和错误信息，数
据之间的关系也是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性．
因此...
2025-06-09 16:26:01,701 - DEBUG - 处理块 97/353: 而，这些结果中可能包含大量的冗余和错误信息，数
据之间的关系也是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性．
因此...
2025-06-09 16:26:01,861 - DEBUG - 块 97 生成文本: <triplet> <concept> 实体链接 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:01,861 - DEBUG - 块 97 生成文本: <triplet> <concept> 实体链接 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:01,861 - DEBUG - 块 97 生成文本: <triplet> <concept> 实体链接 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:01,861 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 实体链接 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:01,861 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 实体链接 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:01,861 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 实体链接 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:01,861 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '实体链接', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:01,861 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '实体链接', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:01,861 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '实体链接', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:01,861 - DEBUG - 处理块 98/353: linking)是指对于从文本中抽 取得到的实体对象，将其链接到知识库中对应的正
确实体对象的操作¨...
2025-06-09 16:26:01,861 - DEBUG - 处理块 98/353: linking)是指对于从文本中抽 取得到的实体对象，将其链接到知识库中对应的正
确实体对象的操作¨...
2025-06-09 16:26:01,861 - DEBUG - 处理块 98/353: linking)是指对于从文本中抽 取得到的实体对象，将其链接到知识库中对应的正
确实体对象的操作¨...
2025-06-09 16:26:02,064 - DEBUG - 块 98 生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <unk> 指 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:02,064 - DEBUG - 块 98 生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <unk> 指 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:02,064 - DEBUG - 块 98 生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <unk> 指 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:02,064 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <unk> 指 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:02,064 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <unk> 指 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:02,064 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体链接 <concept> <unk> 指 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:02,064 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体链接', '<concept>', '<unk>', '指', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:02,064 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体链接', '<concept>', '<unk>', '指', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:02,064 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体链接', '<concept>', '<unk>', '指', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:02,064 - DEBUG - 处理块 99/353: 体链接到知识库中，忽视了位于同一文档的实体间
存在的语义联系，近年来学术界开始关注利用实体
的共现关...
2025-06-09 16:26:02,064 - DEBUG - 处理块 99/353: 体链接到知识库中，忽视了位于同一文档的实体间
存在的语义联系，近年来学术界开始关注利用实体
的共现关...
2025-06-09 16:26:02,064 - DEBUG - 处理块 99/353: 体链接到知识库中，忽视了位于同一文档的实体间
存在的语义联系，近年来学术界开始关注利用实体
的共现关...
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 块 99 生成文本: <triplet> 体链接到知识库 <concept> 实体链接 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 块 99 生成文本: <triplet> 体链接到知识库 <concept> 实体链接 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 块 99 生成文本: <triplet> 体链接到知识库 <concept> 实体链接 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 体链接到知识库 <concept> 实体链接 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 体链接到知识库 <concept> 实体链接 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 体链接到知识库 <concept> 实体链接 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '体链接到知识库', '<concept>', '实体链接', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '体链接到知识库', '<concept>', '实体链接', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '体链接到知识库', '<concept>', '实体链接', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 添加三元组: 体链接到知识库(concept) - subclass of - 实体链接(misc)
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 添加三元组: 体链接到知识库(concept) - subclass of - 实体链接(misc)
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 添加三元组: 体链接到知识库(concept) - subclass of - 实体链接(misc)
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 块 99 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 块 99 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 块 99 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 处理块 100/353: 实体链接的一般流程是：1)从文本中通过实体
抽取得到实体指称项；2)进行实体消歧和共指消解，
判断知...
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 处理块 100/353: 实体链接的一般流程是：1)从文本中通过实体
抽取得到实体指称项；2)进行实体消歧和共指消解，
判断知...
2025-06-09 16:26:02,395 - DEBUG - 处理块 100/353: 实体链接的一般流程是：1)从文本中通过实体
抽取得到实体指称项；2)进行实体消歧和共指消解，
判断知...
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 块 100 生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> <org> <media> 抽 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 块 100 生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> <org> <media> 抽 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 块 100 生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> <org> <media> 抽 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> <org> <media> 抽 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> <org> <media> 抽 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> <org> <media> 抽 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体消歧', '<concept>', '<org>', '<media>', '抽', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体消歧', '<concept>', '<org>', '<media>', '抽', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体消歧', '<concept>', '<org>', '<media>', '抽', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 添加三元组: 实体消歧(concept) - 抽 - <org>(media)
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 添加三元组: 实体消歧(concept) - 抽 - <org>(media)
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 添加三元组: 实体消歧(concept) - 抽 - <org>(media)
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 块 100 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 块 100 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 块 100 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 处理块 101/353: 实体消歧(entity
disambiguation)是专门用于 解决同名实体产生歧义问题的技术．在...
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 处理块 101/353: 实体消歧(entity
disambiguation)是专门用于 解决同名实体产生歧义问题的技术．在...
2025-06-09 16:26:02,727 - DEBUG - 处理块 101/353: 实体消歧(entity
disambiguation)是专门用于 解决同名实体产生歧义问题的技术．在...
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 块 101 生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> 李娜 <media> different from</s>
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 块 101 生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> 李娜 <media> different from</s>
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 块 101 生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> 李娜 <media> different from</s>
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> 李娜 <media> different from</s>
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> 李娜 <media> different from</s>
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> 李娜 <media> different from</s>
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体消歧', '<concept>', '李娜', '<media>', 'different from']
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体消歧', '<concept>', '李娜', '<media>', 'different from']
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体消歧', '<concept>', '李娜', '<media>', 'different from']
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 添加三元组: 实体消歧(concept) - different from - 李娜(media)
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 添加三元组: 实体消歧(concept) - different from - 李娜(media)
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 添加三元组: 实体消歧(concept) - different from - 李娜(media)
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 块 101 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 块 101 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 块 101 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 处理块 102/353: 作为网球运动员的李娜这个实体，通过实体消歧，就
可以根据当前的语境，准确建立实体链接．实体消歧
主要...
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 处理块 102/353: 作为网球运动员的李娜这个实体，通过实体消歧，就
可以根据当前的语境，准确建立实体链接．实体消歧
主要...
2025-06-09 16:26:02,985 - DEBUG - 处理块 102/353: 作为网球运动员的李娜这个实体，通过实体消歧，就
可以根据当前的语境，准确建立实体链接．实体消歧
主要...
2025-06-09 16:26:03,220 - DEBUG - 块 102 生成文本: <triplet> 实体 <concept> 李娜 <per> named after</s>
2025-06-09 16:26:03,220 - DEBUG - 块 102 生成文本: <triplet> 实体 <concept> 李娜 <per> named after</s>
2025-06-09 16:26:03,220 - DEBUG - 块 102 生成文本: <triplet> 实体 <concept> 李娜 <per> named after</s>
2025-06-09 16:26:03,221 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体 <concept> 李娜 <per> named after</s>
2025-06-09 16:26:03,221 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体 <concept> 李娜 <per> named after</s>
2025-06-09 16:26:03,221 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体 <concept> 李娜 <per> named after</s>
2025-06-09 16:26:03,221 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体', '<concept>', '李娜', '<per>', 'named after']
2025-06-09 16:26:03,221 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体', '<concept>', '李娜', '<per>', 'named after']
2025-06-09 16:26:03,221 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体', '<concept>', '李娜', '<per>', 'named after']
2025-06-09 16:26:03,221 - DEBUG - 添加三元组: 实体(concept) - named after - 李娜(per)
2025-06-09 16:26:03,221 - DEBUG - 添加三元组: 实体(concept) - named after - 李娜(per)
2025-06-09 16:26:03,221 - DEBUG - 添加三元组: 实体(concept) - named after - 李娜(per)
2025-06-09 16:26:03,221 - DEBUG - 块 102 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:03,221 - DEBUG - 块 102 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:03,221 - DEBUG - 块 102 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:03,221 - DEBUG - 处理块 103/353: ①空间向量模型(词袋模型)．典型的方法是取
当前语料中实体指称项周边的词构成特征向量，然
后利用向量...
2025-06-09 16:26:03,221 - DEBUG - 处理块 103/353: ①空间向量模型(词袋模型)．典型的方法是取
当前语料中实体指称项周边的词构成特征向量，然
后利用向量...
2025-06-09 16:26:03,221 - DEBUG - 处理块 103/353: ①空间向量模型(词袋模型)．典型的方法是取
当前语料中实体指称项周边的词构成特征向量，然
后利用向量...
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 块 103 生成文本: <triplet> 空间向量模型 <concept> 词构成特征 <misc> 余弦相似度</s>
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 块 103 生成文本: <triplet> 空间向量模型 <concept> 词构成特征 <misc> 余弦相似度</s>
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 块 103 生成文本: <triplet> 空间向量模型 <concept> 词构成特征 <misc> 余弦相似度</s>
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 空间向量模型 <concept> 词构成特征 <misc> 余弦相似度</s>
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 空间向量模型 <concept> 词构成特征 <misc> 余弦相似度</s>
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 空间向量模型 <concept> 词构成特征 <misc> 余弦相似度</s>
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '空间向量模型', '<concept>', '词构成特征', '<misc>', '余弦相似度']
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '空间向量模型', '<concept>', '词构成特征', '<misc>', '余弦相似度']
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '空间向量模型', '<concept>', '词构成特征', '<misc>', '余弦相似度']
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 添加三元组: 空间向量模型(concept) - 余弦相似度 - 词构成特征(misc)
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 添加三元组: 空间向量模型(concept) - 余弦相似度 - 词构成特征(misc)
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 添加三元组: 空间向量模型(concept) - 余弦相似度 - 词构成特征(misc)
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 块 103 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 块 103 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 块 103 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 处理块 104/353: Understanding Conference)数据集上取得了很高的消歧精度(F值
高达84．6％...
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 处理块 104/353: Understanding Conference)数据集上取得了很高的消歧精度(F值
高达84．6％...
2025-06-09 16:26:03,680 - DEBUG - 处理块 104/353: Understanding Conference)数据集上取得了很高的消歧精度(F值
高达84．6％...
2025-06-09 16:26:04,161 - DEBUG - 块 104 生成文本: <triplet> 万方数据 刘 <misc> 空间向量模型 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:04,161 - DEBUG - 块 104 生成文本: <triplet> 万方数据 刘 <misc> 空间向量模型 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:04,161 - DEBUG - 块 104 生成文本: <triplet> 万方数据 刘 <misc> 空间向量模型 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:04,161 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 万方数据 刘 <misc> 空间向量模型 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:04,161 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 万方数据 刘 <misc> 空间向量模型 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:04,161 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 万方数据 刘 <misc> 空间向量模型 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:04,162 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '万方数据 刘', '<misc>', '空间向量模型', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:04,162 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '万方数据 刘', '<misc>', '空间向量模型', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:04,162 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '万方数据 刘', '<misc>', '空间向量模型', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:04,162 - DEBUG - 添加三元组: 万方数据 刘(misc) - instance of - 空间向量模型(concept)
2025-06-09 16:26:04,162 - DEBUG - 添加三元组: 万方数据 刘(misc) - instance of - 空间向量模型(concept)
2025-06-09 16:26:04,162 - DEBUG - 添加三元组: 万方数据 刘(misc) - instance of - 空间向量模型(concept)
2025-06-09 16:26:04,162 - DEBUG - 块 104 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:04,162 - DEBUG - 块 104 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:04,162 - DEBUG - 块 104 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:04,162 - DEBUG - 处理块 105/353: 峤等：知识图谱构建技术综述 别在于特征向量的构造方法不同。语义模型的特征
向量不仅包含词袋向量，而且...
2025-06-09 16:26:04,162 - DEBUG - 处理块 105/353: 峤等：知识图谱构建技术综述 别在于特征向量的构造方法不同。语义模型的特征
向量不仅包含词袋向量，而且...
2025-06-09 16:26:04,162 - DEBUG - 处理块 105/353: 峤等：知识图谱构建技术综述 别在于特征向量的构造方法不同。语义模型的特征
向量不仅包含词袋向量，而且...
2025-06-09 16:26:04,741 - DEBUG - 块 105 生成文本: <triplet> 词袋向量 <concept> 特征 <misc> 相似度 <per> <media> Pedersen等人 <org> <unk> <eve> 3 <loc> participant</s>
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2025-06-09 16:26:04,741 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 词袋向量 <concept> 特征 <misc> 相似度 <per> <media> Pedersen等人 <org> <unk> <eve> 3 <loc> participant</s>
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2025-06-09 16:26:04,741 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '词袋向量', '<concept>', '特征', '<misc>', '相似度', '<per>', '<media>', 'Pedersen等人', '<org>', '<unk>', '<eve>', '3', '<loc>', 'participant']
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2025-06-09 16:26:04,741 - DEBUG - 添加三元组: 词袋向量(concept) - 相似度 - 特征(misc)
2025-06-09 16:26:04,741 - DEBUG - 添加三元组: 词袋向量(concept) - 相似度 - 特征(misc)
2025-06-09 16:26:04,741 - DEBUG - 添加三元组: 词袋向量(concept) - 相似度 - 特征(misc)
2025-06-09 16:26:04,741 - DEBUG - 块 105 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:04,741 - DEBUG - 块 105 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:04,741 - DEBUG - 块 105 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:04,741 - DEBUG - 处理块 106/353: ③社会网络模型．该模型的基本假设是物以类
聚、人以群分，在社会化语境中，实体指称项的意义
在很大程度...
2025-06-09 16:26:04,741 - DEBUG - 处理块 106/353: ③社会网络模型．该模型的基本假设是物以类
聚、人以群分，在社会化语境中，实体指称项的意义
在很大程度...
2025-06-09 16:26:04,741 - DEBUG - 处理块 106/353: ③社会网络模型．该模型的基本假设是物以类
聚、人以群分，在社会化语境中，实体指称项的意义
在很大程度...
2025-06-09 16:26:05,180 - DEBUG - 块 106 生成文本: <triplet> 社会网络分析 <concept> 拓扑距离 <misc> 网络中节点 <loc> <media> <unk> <org> 网路 <eve> <per></s>
2025-06-09 16:26:05,180 - DEBUG - 块 106 生成文本: <triplet> 社会网络分析 <concept> 拓扑距离 <misc> 网络中节点 <loc> <media> <unk> <org> 网路 <eve> <per></s>
2025-06-09 16:26:05,180 - DEBUG - 块 106 生成文本: <triplet> 社会网络分析 <concept> 拓扑距离 <misc> 网络中节点 <loc> <media> <unk> <org> 网路 <eve> <per></s>
2025-06-09 16:26:05,180 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 社会网络分析 <concept> 拓扑距离 <misc> 网络中节点 <loc> <media> <unk> <org> 网路 <eve> <per></s>
2025-06-09 16:26:05,180 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 社会网络分析 <concept> 拓扑距离 <misc> 网络中节点 <loc> <media> <unk> <org> 网路 <eve> <per></s>
2025-06-09 16:26:05,180 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 社会网络分析 <concept> 拓扑距离 <misc> 网络中节点 <loc> <media> <unk> <org> 网路 <eve> <per></s>
2025-06-09 16:26:05,180 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '社会网络分析', '<concept>', '拓扑距离', '<misc>', '网络中节点', '<loc>', '<media>', '<unk>', '<org>', '网路', '<eve>', '<per>']
2025-06-09 16:26:05,180 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '社会网络分析', '<concept>', '拓扑距离', '<misc>', '网络中节点', '<loc>', '<media>', '<unk>', '<org>', '网路', '<eve>', '<per>']
2025-06-09 16:26:05,180 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '社会网络分析', '<concept>', '拓扑距离', '<misc>', '网络中节点', '<loc>', '<media>', '<unk>', '<org>', '网路', '<eve>', '<per>']
2025-06-09 16:26:05,180 - DEBUG - 添加三元组: 社会网络分析(concept) - 网络中节点 - 拓扑距离(misc)
2025-06-09 16:26:05,180 - DEBUG - 添加三元组: 社会网络分析(concept) - 网络中节点 - 拓扑距离(misc)
2025-06-09 16:26:05,180 - DEBUG - 添加三元组: 社会网络分析(concept) - 网络中节点 - 拓扑距离(misc)
2025-06-09 16:26:05,180 - DEBUG - 块 106 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:05,180 - DEBUG - 块 106 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:05,180 - DEBUG - 块 106 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:05,181 - DEBUG - 处理块 107/353: 实体的指称项)，以此来判定指称项之间的相似度．
例如Malin等人¨6
3利用随机漫步模型对演员合作...
2025-06-09 16:26:05,181 - DEBUG - 处理块 107/353: 实体的指称项)，以此来判定指称项之间的相似度．
例如Malin等人¨6
3利用随机漫步模型对演员合作...
2025-06-09 16:26:05,181 - DEBUG - 处理块 107/353: 实体的指称项)，以此来判定指称项之间的相似度．
例如Malin等人¨6
3利用随机漫步模型对演员合作...
2025-06-09 16:26:05,416 - DEBUG - 块 107 生成文本: <triplet> 实体的指称项 <concept> <misc> 4百科知识模型 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:05,416 - DEBUG - 块 107 生成文本: <triplet> 实体的指称项 <concept> <misc> 4百科知识模型 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:05,416 - DEBUG - 块 107 生成文本: <triplet> 实体的指称项 <concept> <misc> 4百科知识模型 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:05,416 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体的指称项 <concept> <misc> 4百科知识模型 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:05,416 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体的指称项 <concept> <misc> 4百科知识模型 <media> part of</s>
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2025-06-09 16:26:05,416 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体的指称项', '<concept>', '<misc>', '4百科知识模型', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:05,416 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体的指称项', '<concept>', '<misc>', '4百科知识模型', '<media>', 'part of']
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2025-06-09 16:26:05,416 - DEBUG - 处理块 108/353: 实体页面的超链接，百科知识模型正是利用这种链
接关系来计算实体指称项之间的相似度．例如Han
等人∞...
2025-06-09 16:26:05,416 - DEBUG - 处理块 108/353: 实体页面的超链接，百科知识模型正是利用这种链
接关系来计算实体指称项之间的相似度．例如Han
等人∞...
2025-06-09 16:26:05,416 - DEBUG - 处理块 108/353: 实体页面的超链接，百科知识模型正是利用这种链
接关系来计算实体指称项之间的相似度．例如Han
等人∞...
2025-06-09 16:26:05,597 - DEBUG - 块 108 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:05,597 - DEBUG - 块 108 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:05,597 - DEBUG - 块 108 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:05,597 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:05,597 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:05,597 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:05,597 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', '知识库', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:05,597 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', '知识库', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:05,597 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', '知识库', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:05,598 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - instance of - 知识库(concept)
2025-06-09 16:26:05,598 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - instance of - 知识库(concept)
2025-06-09 16:26:05,598 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - instance of - 知识库(concept)
2025-06-09 16:26:05,598 - DEBUG - 块 108 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:05,598 - DEBUG - 块 108 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:05,598 - DEBUG - 块 108 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:05,598 - DEBUG - 处理块 109/353: 信息和指称项所在语料的上下文信息，利用词袋模
型构造特征向量作为实体链接时进行相似度比较的
依据，实...
2025-06-09 16:26:05,598 - DEBUG - 处理块 109/353: 信息和指称项所在语料的上下文信息，利用词袋模
型构造特征向量作为实体链接时进行相似度比较的
依据，实...
2025-06-09 16:26:05,598 - DEBUG - 处理块 109/353: 信息和指称项所在语料的上下文信息，利用词袋模
型构造特征向量作为实体链接时进行相似度比较的
依据，实...
2025-06-09 16:26:06,080 - DEBUG - 块 109 生成文本: <triplet> 相似度 <concept> Sen一”一 <per> discoverer <media> <eve> 维基百科人 物数据集 <org> <loc> <unk> <misc> 主题模型 <dis> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,080 - DEBUG - 块 109 生成文本: <triplet> 相似度 <concept> Sen一”一 <per> discoverer <media> <eve> 维基百科人 物数据集 <org> <loc> <unk> <misc> 主题模型 <dis> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,080 - DEBUG - 块 109 生成文本: <triplet> 相似度 <concept> Sen一”一 <per> discoverer <media> <eve> 维基百科人 物数据集 <org> <loc> <unk> <misc> 主题模型 <dis> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,081 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似度 <concept> Sen一”一 <per> discoverer <media> <eve> 维基百科人 物数据集 <org> <loc> <unk> <misc> 主题模型 <dis> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,081 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似度 <concept> Sen一”一 <per> discoverer <media> <eve> 维基百科人 物数据集 <org> <loc> <unk> <misc> 主题模型 <dis> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,081 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似度 <concept> Sen一”一 <per> discoverer <media> <eve> 维基百科人 物数据集 <org> <loc> <unk> <misc> 主题模型 <dis> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,081 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '相似度', '<concept>', 'Sen一”一', '<per>', 'discoverer', '<media>', '<eve>', '维基百科人 物数据集', '<org>', '<loc>', '<unk>', '<misc>', '主题模型', '<dis>', 'instance of']
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2025-06-09 16:26:06,081 - DEBUG - 添加三元组: 相似度(concept) - discoverer - Sen一”一(per)
2025-06-09 16:26:06,081 - DEBUG - 添加三元组: 相似度(concept) - discoverer - Sen一”一(per)
2025-06-09 16:26:06,081 - DEBUG - 添加三元组: 相似度(concept) - discoverer - Sen一”一(per)
2025-06-09 16:26:06,081 - DEBUG - 块 109 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:06,081 - DEBUG - 块 109 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:06,081 - DEBUG - 块 109 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:06,081 - DEBUG - 处理块 110/353: 似性和主题一致性，基于维基百科和wordnet知识
库，取得了当前最好的实体消歧实验结果．然而，由
...
2025-06-09 16:26:06,081 - DEBUG - 处理块 110/353: 似性和主题一致性，基于维基百科和wordnet知识
库，取得了当前最好的实体消歧实验结果．然而，由
...
2025-06-09 16:26:06,081 - DEBUG - 处理块 110/353: 似性和主题一致性，基于维基百科和wordnet知识
库，取得了当前最好的实体消歧实验结果．然而，由
...
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 块 110 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 百科类知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 块 110 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 百科类知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 块 110 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 百科类知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 百科类知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 百科类知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 百科类知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', '百科类知识库', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', '百科类知识库', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', '百科类知识库', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - instance of - 百科类知识库(concept)
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - instance of - 百科类知识库(concept)
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - instance of - 百科类知识库(concept)
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 块 110 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 块 110 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 块 110 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 处理块 111/353: 据挖掘算法，在Twitter数据集上实现了实体消歧
准确率的大幅提升．该方法降低了消歧算法对于知
识...
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 处理块 111/353: 据挖掘算法，在Twitter数据集上实现了实体消歧
准确率的大幅提升．该方法降低了消歧算法对于知
识...
2025-06-09 16:26:06,455 - DEBUG - 处理块 111/353: 据挖掘算法，在Twitter数据集上实现了实体消歧
准确率的大幅提升．该方法降低了消歧算法对于知
识...
2025-06-09 16:26:06,604 - DEBUG - 块 111 生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> Twitter <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:06,604 - DEBUG - 块 111 生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> Twitter <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:06,604 - DEBUG - 块 111 生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> Twitter <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:06,605 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> Twitter <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:06,605 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> Twitter <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:06,605 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> Twitter <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:06,605 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体消歧', '<concept>', 'Twitter', '<media>', 'used by']
2025-06-09 16:26:06,605 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体消歧', '<concept>', 'Twitter', '<media>', 'used by']
2025-06-09 16:26:06,605 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体消歧', '<concept>', 'Twitter', '<media>', 'used by']
2025-06-09 16:26:06,605 - DEBUG - 添加三元组: 实体消歧(concept) - used by - Twitter(media)
2025-06-09 16:26:06,605 - DEBUG - 添加三元组: 实体消歧(concept) - used by - Twitter(media)
2025-06-09 16:26:06,605 - DEBUG - 添加三元组: 实体消歧(concept) - used by - Twitter(media)
2025-06-09 16:26:06,605 - DEBUG - 块 111 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:06,605 - DEBUG - 块 111 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:06,605 - DEBUG - 块 111 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:06,605 - DEBUG - 处理块 112/353: 何对存在歧义的实体进行重要性评估，以确定推荐
内容的优先级．当前的主要研究思路是为实体赋予
权重，用...
2025-06-09 16:26:06,605 - DEBUG - 处理块 112/353: 何对存在歧义的实体进行重要性评估，以确定推荐
内容的优先级．当前的主要研究思路是为实体赋予
权重，用...
2025-06-09 16:26:06,605 - DEBUG - 处理块 112/353: 何对存在歧义的实体进行重要性评估，以确定推荐
内容的优先级．当前的主要研究思路是为实体赋予
权重，用...
2025-06-09 16:26:06,743 - DEBUG - 块 112 生成文本: <triplet> 日志 <media> 搜索引擎 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,743 - DEBUG - 块 112 生成文本: <triplet> 日志 <media> 搜索引擎 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,743 - DEBUG - 块 112 生成文本: <triplet> 日志 <media> 搜索引擎 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,744 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 日志 <media> 搜索引擎 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,744 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 日志 <media> 搜索引擎 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,744 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 日志 <media> 搜索引擎 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:06,744 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '日志', '<media>', '搜索引擎', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:06,744 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '日志', '<media>', '搜索引擎', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:06,744 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '日志', '<media>', '搜索引擎', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:06,744 - DEBUG - 添加三元组: 日志(media) - instance of - 搜索引擎(concept)
2025-06-09 16:26:06,744 - DEBUG - 添加三元组: 日志(media) - instance of - 搜索引擎(concept)
2025-06-09 16:26:06,744 - DEBUG - 添加三元组: 日志(media) - instance of - 搜索引擎(concept)
2025-06-09 16:26:06,744 - DEBUG - 块 112 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:06,744 - DEBUG - 块 112 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:06,744 - DEBUG - 块 112 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:06,744 - DEBUG - 处理块 113/353: 识库，构建了一个知名人物本体库，据此实现了一个
本体搜索引擎原型系统，为解决人物实体的重要性
评估提...
2025-06-09 16:26:06,744 - DEBUG - 处理块 113/353: 识库，构建了一个知名人物本体库，据此实现了一个
本体搜索引擎原型系统，为解决人物实体的重要性
评估提...
2025-06-09 16:26:06,744 - DEBUG - 处理块 113/353: 识库，构建了一个知名人物本体库，据此实现了一个
本体搜索引擎原型系统，为解决人物实体的重要性
评估提...
2025-06-09 16:26:07,301 - DEBUG - 块 113 生成文本: <triplet> 识库 <concept> 本体搜索引擎原型系统 <misc> <media> 人物本体库,据此 <org> <loc> <per> <eve> مية <unk> <dis> <cel> . <time> part of</s>
2025-06-09 16:26:07,301 - DEBUG - 块 113 生成文本: <triplet> 识库 <concept> 本体搜索引擎原型系统 <misc> <media> 人物本体库,据此 <org> <loc> <per> <eve> مية <unk> <dis> <cel> . <time> part of</s>
2025-06-09 16:26:07,301 - DEBUG - 块 113 生成文本: <triplet> 识库 <concept> 本体搜索引擎原型系统 <misc> <media> 人物本体库,据此 <org> <loc> <per> <eve> مية <unk> <dis> <cel> . <time> part of</s>
2025-06-09 16:26:07,302 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 识库 <concept> 本体搜索引擎原型系统 <misc> <media> 人物本体库,据此 <org> <loc> <per> <eve> مية <unk> <dis> <cel> . <time> part of</s>
2025-06-09 16:26:07,302 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 识库 <concept> 本体搜索引擎原型系统 <misc> <media> 人物本体库,据此 <org> <loc> <per> <eve> مية <unk> <dis> <cel> . <time> part of</s>
2025-06-09 16:26:07,302 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 识库 <concept> 本体搜索引擎原型系统 <misc> <media> 人物本体库,据此 <org> <loc> <per> <eve> مية <unk> <dis> <cel> . <time> part of</s>
2025-06-09 16:26:07,302 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '识库', '<concept>', '本体搜索引擎原型系统', '<misc>', '<media>', '人物本体库,据此', '<org>', '<loc>', '<per>', '<eve>', 'مية', '<unk>', '<dis>', '<cel>', '.', '<time>', 'part of']
2025-06-09 16:26:07,302 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '识库', '<concept>', '本体搜索引擎原型系统', '<misc>', '<media>', '人物本体库,据此', '<org>', '<loc>', '<per>', '<eve>', 'مية', '<unk>', '<dis>', '<cel>', '.', '<time>', 'part of']
2025-06-09 16:26:07,302 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '识库', '<concept>', '本体搜索引擎原型系统', '<misc>', '<media>', '人物本体库,据此', '<org>', '<loc>', '<per>', '<eve>', 'مية', '<unk>', '<dis>', '<cel>', '.', '<time>', 'part of']
2025-06-09 16:26:07,302 - DEBUG - 添加三元组: 识库(concept) - <media> - 本体搜索引擎原型系统(misc)
2025-06-09 16:26:07,302 - DEBUG - 添加三元组: 识库(concept) - <media> - 本体搜索引擎原型系统(misc)
2025-06-09 16:26:07,302 - DEBUG - 添加三元组: 识库(concept) - <media> - 本体搜索引擎原型系统(misc)
2025-06-09 16:26:07,302 - DEBUG - 块 113 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:07,302 - DEBUG - 块 113 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:07,302 - DEBUG - 块 113 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:07,302 - DEBUG - 处理块 114/353: 一篇新闻稿中，“Barack()bama”，“president()bama”，
“the
pres...
2025-06-09 16:26:07,302 - DEBUG - 处理块 114/353: 一篇新闻稿中，“Barack()bama”，“president()bama”，
“the
pres...
2025-06-09 16:26:07,302 - DEBUG - 处理块 114/353: 一篇新闻稿中，“Barack()bama”，“president()bama”，
“the
pres...
2025-06-09 16:26:07,891 - DEBUG - 块 114 生成文本: <triplet> 指称项 <concept> 新闻稿 <media> part of the president <per> is a list of</s>
2025-06-09 16:26:07,891 - DEBUG - 块 114 生成文本: <triplet> 指称项 <concept> 新闻稿 <media> part of the president <per> is a list of</s>
2025-06-09 16:26:07,891 - DEBUG - 块 114 生成文本: <triplet> 指称项 <concept> 新闻稿 <media> part of the president <per> is a list of</s>
2025-06-09 16:26:07,891 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 指称项 <concept> 新闻稿 <media> part of the president <per> is a list of</s>
2025-06-09 16:26:07,891 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 指称项 <concept> 新闻稿 <media> part of the president <per> is a list of</s>
2025-06-09 16:26:07,891 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 指称项 <concept> 新闻稿 <media> part of the president <per> is a list of</s>
2025-06-09 16:26:07,891 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '指称项', '<concept>', '新闻稿', '<media>', 'part of the president', '<per>', 'is a list of']
2025-06-09 16:26:07,891 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '指称项', '<concept>', '新闻稿', '<media>', 'part of the president', '<per>', 'is a list of']
2025-06-09 16:26:07,891 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '指称项', '<concept>', '新闻稿', '<media>', 'part of the president', '<per>', 'is a list of']
2025-06-09 16:26:07,892 - DEBUG - 添加三元组: 指称项(concept) - part of the president - 新闻稿(media)
2025-06-09 16:26:07,892 - DEBUG - 添加三元组: 指称项(concept) - part of the president - 新闻稿(media)
2025-06-09 16:26:07,892 - DEBUG - 添加三元组: 指称项(concept) - part of the president - 新闻稿(media)
2025-06-09 16:26:07,892 - DEBUG - 块 114 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:07,892 - DEBUG - 块 114 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:07,892 - DEBUG - 块 114 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:07,892 - DEBUG - 处理块 115/353: 检索和自然语言处理等领域具有特殊的重要性，吸
引了大量的研究努力，因此学术界对该问题有多种
不同的表...
2025-06-09 16:26:07,892 - DEBUG - 处理块 115/353: 检索和自然语言处理等领域具有特殊的重要性，吸
引了大量的研究努力，因此学术界对该问题有多种
不同的表...
2025-06-09 16:26:07,892 - DEBUG - 处理块 115/353: 检索和自然语言处理等领域具有特殊的重要性，吸
引了大量的研究努力，因此学术界对该问题有多种
不同的表...
2025-06-09 16:26:08,364 - DEBUG - 块 115 生成文本: <triplet> 自然语 <concept> 检索和自然语言处理 <media> 对象对齐(object alignment) <unk> 实体匹配 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:08,364 - DEBUG - 块 115 生成文本: <triplet> 自然语 <concept> 检索和自然语言处理 <media> 对象对齐(object alignment) <unk> 实体匹配 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:08,364 - DEBUG - 块 115 生成文本: <triplet> 自然语 <concept> 检索和自然语言处理 <media> 对象对齐(object alignment) <unk> 实体匹配 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:08,365 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 自然语 <concept> 检索和自然语言处理 <media> 对象对齐(object alignment) <unk> 实体匹配 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:08,365 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 自然语 <concept> 检索和自然语言处理 <media> 对象对齐(object alignment) <unk> 实体匹配 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:08,365 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 自然语 <concept> 检索和自然语言处理 <media> 对象对齐(object alignment) <unk> 实体匹配 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:08,365 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '自然语', '<concept>', '检索和自然语言处理', '<media>', '对象对齐(object alignment)', '<unk>', '实体匹配', '<misc>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:08,365 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '自然语', '<concept>', '检索和自然语言处理', '<media>', '对象对齐(object alignment)', '<unk>', '实体匹配', '<misc>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:08,365 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '自然语', '<concept>', '检索和自然语言处理', '<media>', '对象对齐(object alignment)', '<unk>', '实体匹配', '<misc>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:08,365 - DEBUG - 添加三元组: 自然语(concept) - 对象对齐(object alignment) - 检索和自然语言处理(media)
2025-06-09 16:26:08,365 - DEBUG - 添加三元组: 自然语(concept) - 对象对齐(object alignment) - 检索和自然语言处理(media)
2025-06-09 16:26:08,365 - DEBUG - 添加三元组: 自然语(concept) - 对象对齐(object alignment) - 检索和自然语言处理(media)
2025-06-09 16:26:08,365 - DEBUG - 块 115 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:08,365 - DEBUG - 块 115 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:08,365 - DEBUG - 块 115 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:08,365 - DEBUG - 处理块 116/353: 言处理领域，近年来统计机器学习领域的学者越来
越多地参与到这项工作中．基于自然语言处理的共
指消解是...
2025-06-09 16:26:08,365 - DEBUG - 处理块 116/353: 言处理领域，近年来统计机器学习领域的学者越来
越多地参与到这项工作中．基于自然语言处理的共
指消解是...
2025-06-09 16:26:08,365 - DEBUG - 处理块 116/353: 言处理领域，近年来统计机器学习领域的学者越来
越多地参与到这项工作中．基于自然语言处理的共
指消解是...
2025-06-09 16:26:08,783 - DEBUG - 块 116 生成文本: <triplet> 代词消解算法 <concept> 自然语言处理的共 指消 <media> <org> <per> <eve> مية</s>
2025-06-09 16:26:08,783 - DEBUG - 块 116 生成文本: <triplet> 代词消解算法 <concept> 自然语言处理的共 指消 <media> <org> <per> <eve> مية</s>
2025-06-09 16:26:08,783 - DEBUG - 块 116 生成文本: <triplet> 代词消解算法 <concept> 自然语言处理的共 指消 <media> <org> <per> <eve> مية</s>
2025-06-09 16:26:08,783 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 代词消解算法 <concept> 自然语言处理的共 指消 <media> <org> <per> <eve> مية</s>
2025-06-09 16:26:08,783 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 代词消解算法 <concept> 自然语言处理的共 指消 <media> <org> <per> <eve> مية</s>
2025-06-09 16:26:08,783 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 代词消解算法 <concept> 自然语言处理的共 指消 <media> <org> <per> <eve> مية</s>
2025-06-09 16:26:08,783 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '代词消解算法', '<concept>', '自然语言处理的共 指消', '<media>', '<org>', '<per>', '<eve>', 'مية']
2025-06-09 16:26:08,783 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '代词消解算法', '<concept>', '自然语言处理的共 指消', '<media>', '<org>', '<per>', '<eve>', 'مية']
2025-06-09 16:26:08,783 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '代词消解算法', '<concept>', '自然语言处理的共 指消', '<media>', '<org>', '<per>', '<eve>', 'مية']
2025-06-09 16:26:08,784 - DEBUG - 添加三元组: 代词消解算法(concept) - <org> - 自然语言处理的共 指消(media)
2025-06-09 16:26:08,784 - DEBUG - 添加三元组: 代词消解算法(concept) - <org> - 自然语言处理的共 指消(media)
2025-06-09 16:26:08,784 - DEBUG - 添加三元组: 代词消解算法(concept) - <org> - 自然语言处理的共 指消(media)
2025-06-09 16:26:08,784 - DEBUG - 块 116 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:08,784 - DEBUG - 块 116 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:08,784 - DEBUG - 块 116 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:08,784 - DEBUG - 处理块 117/353: 析树进行搜索，因此适用于实体与代词出现在同一
句子中的场景，有一定的局限性．早期的Hobbs算
法完...
2025-06-09 16:26:08,784 - DEBUG - 处理块 117/353: 析树进行搜索，因此适用于实体与代词出现在同一
句子中的场景，有一定的局限性．早期的Hobbs算
法完...
2025-06-09 16:26:08,784 - DEBUG - 处理块 117/353: 析树进行搜索，因此适用于实体与代词出现在同一
句子中的场景，有一定的局限性．早期的Hobbs算
法完...
2025-06-09 16:26:09,243 - DEBUG - 块 117 生成文本: <triplet> 句法分析 <concept> <media> 朴素Hobbs算法 <misc> <per> <eve> <org> 法 <loc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:09,243 - DEBUG - 块 117 生成文本: <triplet> 句法分析 <concept> <media> 朴素Hobbs算法 <misc> <per> <eve> <org> 法 <loc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:09,243 - DEBUG - 块 117 生成文本: <triplet> 句法分析 <concept> <media> 朴素Hobbs算法 <misc> <per> <eve> <org> 法 <loc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:09,243 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 句法分析 <concept> <media> 朴素Hobbs算法 <misc> <per> <eve> <org> 法 <loc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:09,243 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 句法分析 <concept> <media> 朴素Hobbs算法 <misc> <per> <eve> <org> 法 <loc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:09,243 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 句法分析 <concept> <media> 朴素Hobbs算法 <misc> <per> <eve> <org> 法 <loc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:09,243 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '句法分析', '<concept>', '<media>', '朴素Hobbs算法', '<misc>', '<per>', '<eve>', '<org>', '法', '<loc>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:09,243 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '句法分析', '<concept>', '<media>', '朴素Hobbs算法', '<misc>', '<per>', '<eve>', '<org>', '法', '<loc>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:09,243 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '句法分析', '<concept>', '<media>', '朴素Hobbs算法', '<misc>', '<per>', '<eve>', '<org>', '法', '<loc>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:09,243 - DEBUG - 处理块 118/353: 基本组成单元，通过识别表达模式中的实体，可以获
得当前和后续语篇中的关注中心(实体)，根据语义
的局...
2025-06-09 16:26:09,243 - DEBUG - 处理块 118/353: 基本组成单元，通过识别表达模式中的实体，可以获
得当前和后续语篇中的关注中心(实体)，根据语义
的局...
2025-06-09 16:26:09,243 - DEBUG - 处理块 118/353: 基本组成单元，通过识别表达模式中的实体，可以获
得当前和后续语篇中的关注中心(实体)，根据语义
的局...
2025-06-09 16:26:09,628 - DEBUG - 块 118 生成文本: <triplet> 代词消解 <concept> 关注中心 <media> 连贯性 <misc> 语篇 <org> 表达模式 <eve> 模式</s>
2025-06-09 16:26:09,628 - DEBUG - 块 118 生成文本: <triplet> 代词消解 <concept> 关注中心 <media> 连贯性 <misc> 语篇 <org> 表达模式 <eve> 模式</s>
2025-06-09 16:26:09,628 - DEBUG - 块 118 生成文本: <triplet> 代词消解 <concept> 关注中心 <media> 连贯性 <misc> 语篇 <org> 表达模式 <eve> 模式</s>
2025-06-09 16:26:09,628 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 代词消解 <concept> 关注中心 <media> 连贯性 <misc> 语篇 <org> 表达模式 <eve> 模式</s>
2025-06-09 16:26:09,628 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 代词消解 <concept> 关注中心 <media> 连贯性 <misc> 语篇 <org> 表达模式 <eve> 模式</s>
2025-06-09 16:26:09,628 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 代词消解 <concept> 关注中心 <media> 连贯性 <misc> 语篇 <org> 表达模式 <eve> 模式</s>
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2025-06-09 16:26:09,628 - DEBUG - 添加三元组: 代词消解(concept) - 连贯性 - 关注中心(media)
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2025-06-09 16:26:09,628 - DEBUG - 添加三元组: 代词消解(concept) - 连贯性 - 关注中心(media)
2025-06-09 16:26:09,628 - DEBUG - 块 118 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:09,628 - DEBUG - 块 118 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:09,628 - DEBUG - 块 118 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:09,628 - DEBUG - 处理块 119/353: 的代词消解手段，但却不是最佳的理论模型．近年
来，学术界开始尝试在向心理论的基础上，利用词性
标注和...
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来，学术界开始尝试在向心理论的基础上，利用词性
标注和...
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来，学术界开始尝试在向心理论的基础上，利用词性
标注和...
2025-06-09 16:26:10,078 - DEBUG - 块 119 生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> 回指性代词 <media> <org> 3 <num> quantity</s>
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2025-06-09 16:26:10,079 - DEBUG - 块 119 提取到 1 个三元组
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2025-06-09 16:26:10,079 - DEBUG - 块 119 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:10,079 - DEBUG - 处理块 120/353: 590
计算机研究与发展2016，53(3) 指的对象，其性能优于Hobbs算法和基于向心理论
的实...
2025-06-09 16:26:10,079 - DEBUG - 处理块 120/353: 590
计算机研究与发展2016，53(3) 指的对象，其性能优于Hobbs算法和基于向心理论
的实...
2025-06-09 16:26:10,079 - DEBUG - 处理块 120/353: 590
计算机研究与发展2016，53(3) 指的对象，其性能优于Hobbs算法和基于向心理论
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2025-06-09 16:26:10,443 - DEBUG - 块 120 生成文本: <triplet> 590 计算机研究与发展2016 <media> 统计机器学习 <concept> facet of</s>
2025-06-09 16:26:10,443 - DEBUG - 块 120 生成文本: <triplet> 590 计算机研究与发展2016 <media> 统计机器学习 <concept> facet of</s>
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2025-06-09 16:26:10,443 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 590 计算机研究与发展2016 <media> 统计机器学习 <concept> facet of</s>
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2025-06-09 16:26:10,443 - DEBUG - 添加三元组: 590 计算机研究与发展2016(media) - facet of - 统计机器学习(concept)
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2025-06-09 16:26:10,443 - DEBUG - 块 120 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:10,443 - DEBUG - 块 120 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:10,443 - DEBUG - 块 120 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:10,444 - DEBUG - 处理块 121/353: 结果在MUC一5公开数据集的多数任务中均取得了
优胜．Bean等人一”。通过实验发现，语义背景知识对...
2025-06-09 16:26:10,444 - DEBUG - 处理块 121/353: 结果在MUC一5公开数据集的多数任务中均取得了
优胜．Bean等人一”。通过实验发现，语义背景知识对...
2025-06-09 16:26:10,444 - DEBUG - 处理块 121/353: 结果在MUC一5公开数据集的多数任务中均取得了
优胜．Bean等人一”。通过实验发现，语义背景知识对...
2025-06-09 16:26:10,850 - DEBUG - 块 121 生成文本: <triplet> 优胜.Bean <per> Utah 大学 <loc> employer</s>
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2025-06-09 16:26:10,850 - DEBUG - 添加三元组: 优胜.Bean(per) - employer - Utah 大学(loc)
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2025-06-09 16:26:10,850 - DEBUG - 添加三元组: 优胜.Bean(per) - employer - Utah 大学(loc)
2025-06-09 16:26:10,850 - DEBUG - 块 121 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:10,850 - DEBUG - 块 121 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:10,850 - DEBUG - 块 121 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:10,850 - DEBUG - 处理块 122/353: 对实体模式进行建模，在2个公开数据集上(MUC一
4的恐怖主义数据集和路透社自然灾害新闻数据
集)分...
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4的恐怖主义数据集和路透社自然灾害新闻数据
集)分...
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4的恐怖主义数据集和路透社自然灾害新闻数据
集)分...
2025-06-09 16:26:11,053 - DEBUG - 块 122 生成文本: <triplet> 指称项 <concept> 实体聚类法 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:11,053 - DEBUG - 块 122 生成文本: <triplet> 指称项 <concept> 实体聚类法 <media> part of</s>
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2025-06-09 16:26:11,053 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 指称项 <concept> 实体聚类法 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:11,053 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 指称项 <concept> 实体聚类法 <media> part of</s>
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2025-06-09 16:26:11,053 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '指称项', '<concept>', '实体聚类法', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:11,053 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '指称项', '<concept>', '实体聚类法', '<media>', 'part of']
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2025-06-09 16:26:11,053 - DEBUG - 添加三元组: 指称项(concept) - part of - 实体聚类法(media)
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2025-06-09 16:26:11,054 - DEBUG - 块 122 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:11,054 - DEBUG - 块 122 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:11,054 - DEBUG - 块 122 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:11,054 - DEBUG - 处理块 123/353: 实体对象的匹配．其关键问题是如何定义实体间的
相似性测度．Turney。拍j基于点互信息(point...
2025-06-09 16:26:11,054 - DEBUG - 处理块 123/353: 实体对象的匹配．其关键问题是如何定义实体间的
相似性测度．Turney。拍j基于点互信息(point...
2025-06-09 16:26:11,054 - DEBUG - 处理块 123/353: 实体对象的匹配．其关键问题是如何定义实体间的
相似性测度．Turney。拍j基于点互信息(point...
2025-06-09 16:26:11,674 - DEBUG - 块 123 生成文本: <triplet> 相似性测度.Turney。拍j <concept> <misc> 实体对象的匹配.其关键问题是如何定义 <media> T()EFL <eve> part of</s>
2025-06-09 16:26:11,674 - DEBUG - 块 123 生成文本: <triplet> 相似性测度.Turney。拍j <concept> <misc> 实体对象的匹配.其关键问题是如何定义 <media> T()EFL <eve> part of</s>
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2025-06-09 16:26:11,674 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似性测度.Turney。拍j <concept> <misc> 实体对象的匹配.其关键问题是如何定义 <media> T()EFL <eve> part of</s>
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2025-06-09 16:26:11,674 - DEBUG - 处理块 124/353: 通过对搜索引擎的查询和点击记录进行研究，发现
可以根据用户查询之后的点击行为对实体进行区
分．据此，...
2025-06-09 16:26:11,674 - DEBUG - 处理块 124/353: 通过对搜索引擎的查询和点击记录进行研究，发现
可以根据用户查询之后的点击行为对实体进行区
分．据此，...
2025-06-09 16:26:11,674 - DEBUG - 处理块 124/353: 通过对搜索引擎的查询和点击记录进行研究，发现
可以根据用户查询之后的点击行为对实体进行区
分．据此，...
2025-06-09 16:26:12,030 - DEBUG - 块 124 生成文本: <triplet> 指称项 <concept> 实体 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:12,030 - DEBUG - 块 124 生成文本: <triplet> 指称项 <concept> 实体 <misc> part of</s>
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2025-06-09 16:26:12,030 - DEBUG - 添加三元组: 指称项(concept) - part of - 实体(misc)
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2025-06-09 16:26:12,030 - DEBUG - 块 124 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:12,030 - DEBUG - 块 124 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:12,030 - DEBUG - 块 124 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:12,030 - DEBUG - 处理块 125/353: 基于统计机器学习的共指消解方法通常受限于
2个问题：训练数据的(特征)稀疏性和难以在不同
的概念上下...
2025-06-09 16:26:12,030 - DEBUG - 处理块 125/353: 基于统计机器学习的共指消解方法通常受限于
2个问题：训练数据的(特征)稀疏性和难以在不同
的概念上下...
2025-06-09 16:26:12,030 - DEBUG - 处理块 125/353: 基于统计机器学习的共指消解方法通常受限于
2个问题：训练数据的(特征)稀疏性和难以在不同
的概念上下...
2025-06-09 16:26:12,536 - DEBUG - 块 125 生成文本: <triplet> 相似性模型 <concept> 术语相 似度 <misc> 统计机器学习 <unk> <media> 分类 <org> <per> 分類 <eve></s>
2025-06-09 16:26:12,536 - DEBUG - 块 125 生成文本: <triplet> 相似性模型 <concept> 术语相 似度 <misc> 统计机器学习 <unk> <media> 分类 <org> <per> 分類 <eve></s>
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2025-06-09 16:26:12,537 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似性模型 <concept> 术语相 似度 <misc> 统计机器学习 <unk> <media> 分类 <org> <per> 分類 <eve></s>
2025-06-09 16:26:12,537 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似性模型 <concept> 术语相 似度 <misc> 统计机器学习 <unk> <media> 分类 <org> <per> 分類 <eve></s>
2025-06-09 16:26:12,537 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似性模型 <concept> 术语相 似度 <misc> 统计机器学习 <unk> <media> 分类 <org> <per> 分類 <eve></s>
2025-06-09 16:26:12,537 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '相似性模型', '<concept>', '术语相 似度', '<misc>', '统计机器学习', '<unk>', '<media>', '分类', '<org>', '<per>', '分類', '<eve>']
2025-06-09 16:26:12,537 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '相似性模型', '<concept>', '术语相 似度', '<misc>', '统计机器学习', '<unk>', '<media>', '分类', '<org>', '<per>', '分類', '<eve>']
2025-06-09 16:26:12,537 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '相似性模型', '<concept>', '术语相 似度', '<misc>', '统计机器学习', '<unk>', '<media>', '分类', '<org>', '<per>', '分類', '<eve>']
2025-06-09 16:26:12,537 - DEBUG - 添加三元组: 相似性模型(concept) - 统计机器学习 - 术语相 似度(misc)
2025-06-09 16:26:12,537 - DEBUG - 添加三元组: 相似性模型(concept) - 统计机器学习 - 术语相 似度(misc)
2025-06-09 16:26:12,537 - DEBUG - 添加三元组: 相似性模型(concept) - 统计机器学习 - 术语相 似度(misc)
2025-06-09 16:26:12,537 - DEBUG - 块 125 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:12,537 - DEBUG - 块 125 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:12,537 - DEBUG - 块 125 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:12,537 - DEBUG - 处理块 126/353: similarity)，借助该模型可以从全局语料 中得到所有术语问的统计意义上的相似性，据此可
以完...
2025-06-09 16:26:12,537 - DEBUG - 处理块 126/353: similarity)，借助该模型可以从全局语料 中得到所有术语问的统计意义上的相似性，据此可
以完...
2025-06-09 16:26:12,537 - DEBUG - 处理块 126/353: similarity)，借助该模型可以从全局语料 中得到所有术语问的统计意义上的相似性，据此可
以完...
2025-06-09 16:26:12,964 - DEBUG - 块 126 生成文本: <triplet> 上下文相似性测 度 <concept> <media> 测度(query <misc> <eve> <org> <per> <triplet> query</s>
2025-06-09 16:26:12,964 - DEBUG - 块 126 生成文本: <triplet> 上下文相似性测 度 <concept> <media> 测度(query <misc> <eve> <org> <per> <triplet> query</s>
2025-06-09 16:26:12,964 - DEBUG - 块 126 生成文本: <triplet> 上下文相似性测 度 <concept> <media> 测度(query <misc> <eve> <org> <per> <triplet> query</s>
2025-06-09 16:26:12,965 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 上下文相似性测 度 <concept> <media> 测度(query <misc> <eve> <org> <per> <triplet> query</s>
2025-06-09 16:26:12,965 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 上下文相似性测 度 <concept> <media> 测度(query <misc> <eve> <org> <per> <triplet> query</s>
2025-06-09 16:26:12,965 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 上下文相似性测 度 <concept> <media> 测度(query <misc> <eve> <org> <per> <triplet> query</s>
2025-06-09 16:26:12,965 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '上下文相似性测 度', '<concept>', '<media>', '测度(query', '<misc>', '<eve>', '<org>', '<per>', '<triplet>', 'query']
2025-06-09 16:26:12,965 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '上下文相似性测 度', '<concept>', '<media>', '测度(query', '<misc>', '<eve>', '<org>', '<per>', '<triplet>', 'query']
2025-06-09 16:26:12,965 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '上下文相似性测 度', '<concept>', '<media>', '测度(query', '<misc>', '<eve>', '<org>', '<per>', '<triplet>', 'query']
2025-06-09 16:26:12,965 - DEBUG - 处理块 127/353: context similarity)，通过在Bing系统上 进行测试，该测度能够有效识别同义词，并...
2025-06-09 16:26:12,965 - DEBUG - 处理块 127/353: context similarity)，通过在Bing系统上 进行测试，该测度能够有效识别同义词，并...
2025-06-09 16:26:12,965 - DEBUG - 处理块 127/353: context similarity)，通过在Bing系统上 进行测试，该测度能够有效识别同义词，并...
2025-06-09 16:26:13,103 - DEBUG - 块 127 生成文本: <triplet> <concept> MapReduce <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:13,103 - DEBUG - 块 127 生成文本: <triplet> <concept> MapReduce <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:13,103 - DEBUG - 块 127 生成文本: <triplet> <concept> MapReduce <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:13,104 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> MapReduce <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:13,104 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> MapReduce <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:13,104 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> MapReduce <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:13,104 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'MapReduce', '<media>', 'used by']
2025-06-09 16:26:13,104 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'MapReduce', '<media>', 'used by']
2025-06-09 16:26:13,104 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'MapReduce', '<media>', 'used by']
2025-06-09 16:26:13,104 - DEBUG - 处理块 128/353: 的相似度矩阵，而后者则已经在Bing搜索引擎的商
品和视频搜索中取得应用．
2．2．2知识合并
在构...
2025-06-09 16:26:13,104 - DEBUG - 处理块 128/353: 的相似度矩阵，而后者则已经在Bing搜索引擎的商
品和视频搜索中取得应用．
2．2．2知识合并
在构...
2025-06-09 16:26:13,104 - DEBUG - 处理块 128/353: 的相似度矩阵，而后者则已经在Bing搜索引擎的商
品和视频搜索中取得应用．
2．2．2知识合并
在构...
2025-06-09 16:26:13,628 - DEBUG - 块 128 生成文本: <triplet> 相似度矩阵 <concept> Bing搜索引擎 <org> <media> <eve> 商 品 <unk> .2 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:13,628 - DEBUG - 块 128 生成文本: <triplet> 相似度矩阵 <concept> Bing搜索引擎 <org> <media> <eve> 商 品 <unk> .2 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:13,628 - DEBUG - 块 128 生成文本: <triplet> 相似度矩阵 <concept> Bing搜索引擎 <org> <media> <eve> 商 品 <unk> .2 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:13,628 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似度矩阵 <concept> Bing搜索引擎 <org> <media> <eve> 商 品 <unk> .2 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:13,628 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似度矩阵 <concept> Bing搜索引擎 <org> <media> <eve> 商 品 <unk> .2 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:13,628 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似度矩阵 <concept> Bing搜索引擎 <org> <media> <eve> 商 品 <unk> .2 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:13,628 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '相似度矩阵', '<concept>', 'Bing搜索引擎', '<org>', '<media>', '<eve>', '商 品', '<unk>', '.2', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:13,628 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '相似度矩阵', '<concept>', 'Bing搜索引擎', '<org>', '<media>', '<eve>', '商 品', '<unk>', '.2', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:13,628 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '相似度矩阵', '<concept>', 'Bing搜索引擎', '<org>', '<media>', '<eve>', '商 品', '<unk>', '.2', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:13,628 - DEBUG - 添加三元组: 相似度矩阵(concept) - <media> - Bing搜索引擎(org)
2025-06-09 16:26:13,628 - DEBUG - 添加三元组: 相似度矩阵(concept) - <media> - Bing搜索引擎(org)
2025-06-09 16:26:13,628 - DEBUG - 添加三元组: 相似度矩阵(concept) - <media> - Bing搜索引擎(org)
2025-06-09 16:26:13,629 - DEBUG - 块 128 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:13,629 - DEBUG - 块 128 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:13,629 - DEBUG - 块 128 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:13,629 - DEBUG - 处理块 129/353: 用知识库DBpedia和YAG()，也包括面向特定领域
的知识库产品，如MusicBrainz和Dr...
2025-06-09 16:26:13,629 - DEBUG - 处理块 129/353: 用知识库DBpedia和YAG()，也包括面向特定领域
的知识库产品，如MusicBrainz和Dr...
2025-06-09 16:26:13,629 - DEBUG - 处理块 129/353: 用知识库DBpedia和YAG()，也包括面向特定领域
的知识库产品，如MusicBrainz和Dr...
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 块 129 生成文本: <triplet> 外部知识库 <concept> 的知识库产品 <media> <org> MusicBrainz <misc> <per> <eve> 的数据层</s>
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 块 129 生成文本: <triplet> 外部知识库 <concept> 的知识库产品 <media> <org> MusicBrainz <misc> <per> <eve> 的数据层</s>
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 块 129 生成文本: <triplet> 外部知识库 <concept> 的知识库产品 <media> <org> MusicBrainz <misc> <per> <eve> 的数据层</s>
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 外部知识库 <concept> 的知识库产品 <media> <org> MusicBrainz <misc> <per> <eve> 的数据层</s>
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 外部知识库 <concept> 的知识库产品 <media> <org> MusicBrainz <misc> <per> <eve> 的数据层</s>
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 外部知识库 <concept> 的知识库产品 <media> <org> MusicBrainz <misc> <per> <eve> 的数据层</s>
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '外部知识库', '<concept>', '的知识库产品', '<media>', '<org>', 'MusicBrainz', '<misc>', '<per>', '<eve>', '的数据层']
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '外部知识库', '<concept>', '的知识库产品', '<media>', '<org>', 'MusicBrainz', '<misc>', '<per>', '<eve>', '的数据层']
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '外部知识库', '<concept>', '的知识库产品', '<media>', '<org>', 'MusicBrainz', '<misc>', '<per>', '<eve>', '的数据层']
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 添加三元组: 外部知识库(concept) - <org> - 的知识库产品(media)
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 添加三元组: 外部知识库(concept) - <org> - 的知识库产品(media)
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 添加三元组: 外部知识库(concept) - <org> - 的知识库产品(media)
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 块 129 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 块 129 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 块 129 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 处理块 130/353: 例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余；②通过
模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库
中‘j...
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 处理块 130/353: 例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余；②通过
模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库
中‘j...
2025-06-09 16:26:14,046 - DEBUG - 处理块 130/353: 例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余；②通过
模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库
中‘j...
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 块 130 生成文本: <triplet> 开放数据集成框架 <media> Mendes <per> developer</s>
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 块 130 生成文本: <triplet> 开放数据集成框架 <media> Mendes <per> developer</s>
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 块 130 生成文本: <triplet> 开放数据集成框架 <media> Mendes <per> developer</s>
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 开放数据集成框架 <media> Mendes <per> developer</s>
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 开放数据集成框架 <media> Mendes <per> developer</s>
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 开放数据集成框架 <media> Mendes <per> developer</s>
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '开放数据集成框架', '<media>', 'Mendes', '<per>', 'developer']
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '开放数据集成框架', '<media>', 'Mendes', '<per>', 'developer']
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '开放数据集成框架', '<media>', 'Mendes', '<per>', 'developer']
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 添加三元组: 开放数据集成框架(media) - developer - Mendes(per)
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 添加三元组: 开放数据集成框架(media) - developer - Mendes(per)
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 添加三元组: 开放数据集成框架(media) - developer - Mendes(per)
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 块 130 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 块 130 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 块 130 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 处理块 131/353: ()D知识库产品进行融
合．其中包括4个步骤：①获取知识；②概念匹配，由
于不同本体库中的概念表达使...
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 处理块 131/353: ()D知识库产品进行融
合．其中包括4个步骤：①获取知识；②概念匹配，由
于不同本体库中的概念表达使...
2025-06-09 16:26:14,207 - DEBUG - 处理块 131/353: ()D知识库产品进行融
合．其中包括4个步骤：①获取知识；②概念匹配，由
于不同本体库中的概念表达使...
2025-06-09 16:26:14,475 - DEBUG - 块 131 生成文本: <triplet> <concept> D知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:14,475 - DEBUG - 块 131 生成文本: <triplet> <concept> D知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:14,475 - DEBUG - 块 131 生成文本: <triplet> <concept> D知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:14,475 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> D知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:14,475 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> D知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:14,475 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> D知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:14,475 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'D知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:14,475 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'D知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:14,475 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'D知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:14,475 - DEBUG - 处理块 132/353: 知识评估，知识融合的最后一步是对新增知识进行
验证和评估，以确保知识图谱的内容一致性和准确
性，通常...
2025-06-09 16:26:14,475 - DEBUG - 处理块 132/353: 知识评估，知识融合的最后一步是对新增知识进行
验证和评估，以确保知识图谱的内容一致性和准确
性，通常...
2025-06-09 16:26:14,475 - DEBUG - 处理块 132/353: 知识评估，知识融合的最后一步是对新增知识进行
验证和评估，以确保知识图谱的内容一致性和准确
性，通常...
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 块 132 生成文本: <triplet> 知 识 <concept> 知识图谱 <unk> 关系数据库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 块 132 生成文本: <triplet> 知 识 <concept> 知识图谱 <unk> 关系数据库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 块 132 生成文本: <triplet> 知 识 <concept> 知识图谱 <unk> 关系数据库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知 识 <concept> 知识图谱 <unk> 关系数据库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知 识 <concept> 知识图谱 <unk> 关系数据库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知 识 <concept> 知识图谱 <unk> 关系数据库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知 识', '<concept>', '知识图谱', '<unk>', '关系数据库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知 识', '<concept>', '知识图谱', '<unk>', '关系数据库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知 识', '<concept>', '知识图谱', '<unk>', '关系数据库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 添加三元组: 知 识(concept) - 关系数据库 - 知识图谱(unk)
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 添加三元组: 知 识(concept) - 关系数据库 - 知识图谱(unk)
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 添加三元组: 知 识(concept) - 关系数据库 - 知识图谱(unk)
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 块 132 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 块 132 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 块 132 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 处理块 133/353: 这些结构化的历史数据融人到知识图谱中，可以采
用资源描述框架(RDF)作为数据模型．业界和学术
界将...
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 处理块 133/353: 这些结构化的历史数据融人到知识图谱中，可以采
用资源描述框架(RDF)作为数据模型．业界和学术
界将...
2025-06-09 16:26:14,807 - DEBUG - 处理块 133/353: 这些结构化的历史数据融人到知识图谱中，可以采
用资源描述框架(RDF)作为数据模型．业界和学术
界将...
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 块 133 生成文本: <triplet> 资源描述框架 <misc> <concept> <media> W3C <org> developer</s>
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 块 133 生成文本: <triplet> 资源描述框架 <misc> <concept> <media> W3C <org> developer</s>
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 块 133 生成文本: <triplet> 资源描述框架 <misc> <concept> <media> W3C <org> developer</s>
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 资源描述框架 <misc> <concept> <media> W3C <org> developer</s>
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 资源描述框架 <misc> <concept> <media> W3C <org> developer</s>
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 资源描述框架 <misc> <concept> <media> W3C <org> developer</s>
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '资源描述框架', '<misc>', '<concept>', '<media>', 'W3C', '<org>', 'developer']
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '资源描述框架', '<misc>', '<concept>', '<media>', 'W3C', '<org>', 'developer']
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '资源描述框架', '<misc>', '<concept>', '<media>', 'W3C', '<org>', 'developer']
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 添加三元组: 资源描述框架(misc) - W3C - <concept>(media)
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 添加三元组: 资源描述框架(misc) - W3C - <concept>(media)
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 添加三元组: 资源描述框架(misc) - W3C - <concept>(media)
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 块 133 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 块 133 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 块 133 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 处理块 134/353: Server，()penI。ink
Virtuoso，SparqlMap等)，然而由 于缺少标准规范...
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 处理块 134/353: Server，()penI。ink
Virtuoso，SparqlMap等)，然而由 于缺少标准规范...
2025-06-09 16:26:15,472 - DEBUG - 处理块 134/353: Server，()penI。ink
Virtuoso，SparqlMap等)，然而由 于缺少标准规范...
2025-06-09 16:26:15,827 - DEBUG - 块 134 生成文本: <triplet> <media> w3C <org> standards body</s>
2025-06-09 16:26:15,827 - DEBUG - 块 134 生成文本: <triplet> <media> w3C <org> standards body</s>
2025-06-09 16:26:15,827 - DEBUG - 块 134 生成文本: <triplet> <media> w3C <org> standards body</s>
2025-06-09 16:26:15,827 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> w3C <org> standards body</s>
2025-06-09 16:26:15,827 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> w3C <org> standards body</s>
2025-06-09 16:26:15,827 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> w3C <org> standards body</s>
2025-06-09 16:26:15,827 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'w3C', '<org>', 'standards body']
2025-06-09 16:26:15,827 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'w3C', '<org>', 'standards body']
2025-06-09 16:26:15,827 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'w3C', '<org>', 'standards body']
2025-06-09 16:26:15,827 - DEBUG - 处理块 135/353: data to RDF)和R2RML(RDB to RDF mapping
language)．其中...
2025-06-09 16:26:15,827 - DEBUG - 处理块 135/353: data to RDF)和R2RML(RDB to RDF mapping
language)．其中...
2025-06-09 16:26:15,827 - DEBUG - 处理块 135/353: data to RDF)和R2RML(RDB to RDF mapping
language)．其中...
2025-06-09 16:26:16,158 - DEBUG - 块 135 生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> 刘 <per> developer</s>
2025-06-09 16:26:16,158 - DEBUG - 块 135 生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> 刘 <per> developer</s>
2025-06-09 16:26:16,158 - DEBUG - 块 135 生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> 刘 <per> developer</s>
2025-06-09 16:26:16,159 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> 刘 <per> developer</s>
2025-06-09 16:26:16,159 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> 刘 <per> developer</s>
2025-06-09 16:26:16,159 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> 刘 <per> developer</s>
2025-06-09 16:26:16,159 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '万方数据', '<concept>', '刘', '<per>', 'developer']
2025-06-09 16:26:16,159 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '万方数据', '<concept>', '刘', '<per>', 'developer']
2025-06-09 16:26:16,159 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '万方数据', '<concept>', '刘', '<per>', 'developer']
2025-06-09 16:26:16,159 - DEBUG - 添加三元组: 万方数据(concept) - developer - 刘(per)
2025-06-09 16:26:16,159 - DEBUG - 添加三元组: 万方数据(concept) - developer - 刘(per)
2025-06-09 16:26:16,159 - DEBUG - 添加三元组: 万方数据(concept) - developer - 刘(per)
2025-06-09 16:26:16,159 - DEBUG - 块 135 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:16,159 - DEBUG - 块 135 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:16,159 - DEBUG - 块 135 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:16,159 - DEBUG - 处理块 136/353: 峤等：知识图谱构建技术综述 而R2RMI。则具有较高的灵活性和可定制性，允许
为给定的数据库结构定制...
2025-06-09 16:26:16,159 - DEBUG - 处理块 136/353: 峤等：知识图谱构建技术综述 而R2RMI。则具有较高的灵活性和可定制性，允许
为给定的数据库结构定制...
2025-06-09 16:26:16,159 - DEBUG - 处理块 136/353: 峤等：知识图谱构建技术综述 而R2RMI。则具有较高的灵活性和可定制性，允许
为给定的数据库结构定制...
2025-06-09 16:26:16,447 - DEBUG - 块 136 生成文本: <triplet> <unk> <concept> RDF <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:16,447 - DEBUG - 块 136 生成文本: <triplet> <unk> <concept> RDF <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:16,447 - DEBUG - 块 136 生成文本: <triplet> <unk> <concept> RDF <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:16,447 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk> <concept> RDF <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:16,447 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk> <concept> RDF <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:16,447 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk> <concept> RDF <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:16,447 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', '<concept>', 'RDF', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:16,447 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', '<concept>', 'RDF', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:16,447 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', '<concept>', 'RDF', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:16,448 - DEBUG - 添加三元组: <unk>(concept) - part of - RDF(misc)
2025-06-09 16:26:16,448 - DEBUG - 添加三元组: <unk>(concept) - part of - RDF(misc)
2025-06-09 16:26:16,448 - DEBUG - 添加三元组: <unk>(concept) - part of - RDF(misc)
2025-06-09 16:26:16,448 - DEBUG - 块 136 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:16,448 - DEBUG - 块 136 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:16,448 - DEBUG - 块 136 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:16,448 - DEBUG - 处理块 137/353: ，CSV，JSON等格式)的历史数
据也是高质量的知识来源，同样可以采用RDF数据
模型将其合并到知...
2025-06-09 16:26:16,448 - DEBUG - 处理块 137/353: ，CSV，JSON等格式)的历史数
据也是高质量的知识来源，同样可以采用RDF数据
模型将其合并到知...
2025-06-09 16:26:16,448 - DEBUG - 处理块 137/353: ，CSV，JSON等格式)的历史数
据也是高质量的知识来源，同样可以采用RDF数据
模型将其合并到知...
2025-06-09 16:26:16,844 - DEBUG - 块 137 生成文本: <triplet> <concept> JSON <org> part of <triplet> XML格式 <media> <per> 的历史数 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:16,844 - DEBUG - 块 137 生成文本: <triplet> <concept> JSON <org> part of <triplet> XML格式 <media> <per> 的历史数 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:16,844 - DEBUG - 块 137 生成文本: <triplet> <concept> JSON <org> part of <triplet> XML格式 <media> <per> 的历史数 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:16,844 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> JSON <org> part of <triplet> XML格式 <media> <per> 的历史数 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:16,844 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> JSON <org> part of <triplet> XML格式 <media> <per> 的历史数 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:16,844 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> JSON <org> part of <triplet> XML格式 <media> <per> 的历史数 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:16,844 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'JSON', '<org>', 'part of', '<triplet>', 'XML格式', '<media>', '<per>', '的历史数', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:16,844 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'JSON', '<org>', 'part of', '<triplet>', 'XML格式', '<media>', '<per>', '的历史数', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:16,844 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'JSON', '<org>', 'part of', '<triplet>', 'XML格式', '<media>', '<per>', '的历史数', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:16,844 - DEBUG - 处理块 138/353: 之后，就可以加入到知识库中．实现知识合并K“．
2．3
知识加工 通过信息抽取，可以从原始语料中提取...
2025-06-09 16:26:16,844 - DEBUG - 处理块 138/353: 之后，就可以加入到知识库中．实现知识合并K“．
2．3
知识加工 通过信息抽取，可以从原始语料中提取...
2025-06-09 16:26:16,844 - DEBUG - 处理块 138/353: 之后，就可以加入到知识库中．实现知识合并K“．
2．3
知识加工 通过信息抽取，可以从原始语料中提取...
2025-06-09 16:26:17,422 - DEBUG - 块 138 生成文本: <triplet> 知识加工 <concept> 结构化、网络化的知识体系 <media> <per> <org> 構造化 <misc> <unk> <loc> <eve> 库 <dis> part of</s>
2025-06-09 16:26:17,422 - DEBUG - 块 138 生成文本: <triplet> 知识加工 <concept> 结构化、网络化的知识体系 <media> <per> <org> 構造化 <misc> <unk> <loc> <eve> 库 <dis> part of</s>
2025-06-09 16:26:17,422 - DEBUG - 块 138 生成文本: <triplet> 知识加工 <concept> 结构化、网络化的知识体系 <media> <per> <org> 構造化 <misc> <unk> <loc> <eve> 库 <dis> part of</s>
2025-06-09 16:26:17,423 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识加工 <concept> 结构化、网络化的知识体系 <media> <per> <org> 構造化 <misc> <unk> <loc> <eve> 库 <dis> part of</s>
2025-06-09 16:26:17,423 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识加工 <concept> 结构化、网络化的知识体系 <media> <per> <org> 構造化 <misc> <unk> <loc> <eve> 库 <dis> part of</s>
2025-06-09 16:26:17,423 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识加工 <concept> 结构化、网络化的知识体系 <media> <per> <org> 構造化 <misc> <unk> <loc> <eve> 库 <dis> part of</s>
2025-06-09 16:26:17,423 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识加工', '<concept>', '结构化、网络化的知识体系', '<media>', '<per>', '<org>', '構造化', '<misc>', '<unk>', '<loc>', '<eve>', '库', '<dis>', 'part of']
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2025-06-09 16:26:17,423 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识加工', '<concept>', '结构化、网络化的知识体系', '<media>', '<per>', '<org>', '構造化', '<misc>', '<unk>', '<loc>', '<eve>', '库', '<dis>', 'part of']
2025-06-09 16:26:17,423 - DEBUG - 添加三元组: 知识加工(concept) - <per> - 结构化、网络化的知识体系(media)
2025-06-09 16:26:17,423 - DEBUG - 添加三元组: 知识加工(concept) - <per> - 结构化、网络化的知识体系(media)
2025-06-09 16:26:17,423 - DEBUG - 添加三元组: 知识加工(concept) - <per> - 结构化、网络化的知识体系(media)
2025-06-09 16:26:17,423 - DEBUG - 块 138 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:17,423 - DEBUG - 块 138 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:17,423 - DEBUG - 块 138 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:17,423 - DEBUG - 处理块 139/353: 识加工的过程．知识加工主要包括3方面内容：本体
构建、知识推理和质量评估．
2．3．1
本体构建 本...
2025-06-09 16:26:17,423 - DEBUG - 处理块 139/353: 识加工的过程．知识加工主要包括3方面内容：本体
构建、知识推理和质量评估．
2．3．1
本体构建 本...
2025-06-09 16:26:17,423 - DEBUG - 处理块 139/353: 识加工的过程．知识加工主要包括3方面内容：本体
构建、知识推理和质量评估．
2．3．1
本体构建 本...
2025-06-09 16:26:17,583 - DEBUG - 块 139 生成文本: <triplet> 概念 <concept> 抽象模型 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:17,583 - DEBUG - 块 139 生成文本: <triplet> 概念 <concept> 抽象模型 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:17,583 - DEBUG - 块 139 生成文本: <triplet> 概念 <concept> 抽象模型 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:17,583 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 概念 <concept> 抽象模型 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:17,583 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 概念 <concept> 抽象模型 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:17,583 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 概念 <concept> 抽象模型 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:17,583 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '概念', '<concept>', '抽象模型', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:17,583 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '概念', '<concept>', '抽象模型', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:17,583 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '概念', '<concept>', '抽象模型', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:17,583 - DEBUG - 添加三元组: 概念(concept) - subclass of - 抽象模型(misc)
2025-06-09 16:26:17,583 - DEBUG - 添加三元组: 概念(concept) - subclass of - 抽象模型(misc)
2025-06-09 16:26:17,583 - DEBUG - 添加三元组: 概念(concept) - subclass of - 抽象模型(misc)
2025-06-09 16:26:17,584 - DEBUG - 块 139 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:17,584 - DEBUG - 块 139 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:17,584 - DEBUG - 块 139 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:17,584 - DEBUG - 处理块 140/353: 共识．虽然在不同时代和领域，学者们对本体曾经给
出过不同的定义，但这些定义的内涵是一致的，即：
本体...
2025-06-09 16:26:17,584 - DEBUG - 处理块 140/353: 共识．虽然在不同时代和领域，学者们对本体曾经给
出过不同的定义，但这些定义的内涵是一致的，即：
本体...
2025-06-09 16:26:17,584 - DEBUG - 处理块 140/353: 共识．虽然在不同时代和领域，学者们对本体曾经给
出过不同的定义，但这些定义的内涵是一致的，即：
本体...
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 块 140 生成文本: <triplet> 知识 <concept> 概念 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 块 140 生成文本: <triplet> 知识 <concept> 概念 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 块 140 生成文本: <triplet> 知识 <concept> 概念 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识 <concept> 概念 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识 <concept> 概念 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识 <concept> 概念 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识', '<concept>', '概念', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识', '<concept>', '概念', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识', '<concept>', '概念', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 添加三元组: 知识(concept) - subclass of - 概念(misc)
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 添加三元组: 知识(concept) - subclass of - 概念(misc)
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 添加三元组: 知识(concept) - subclass of - 概念(misc)
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 块 140 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 块 140 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 块 140 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 处理块 141/353: 图谱中，本体位于模式层，用于描述概念层次体系是
知识库中知识的概念模板～玎1．
本体可以采用人工编辑...
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 处理块 141/353: 图谱中，本体位于模式层，用于描述概念层次体系是
知识库中知识的概念模板～玎1．
本体可以采用人工编辑...
2025-06-09 16:26:17,852 - DEBUG - 处理块 141/353: 图谱中，本体位于模式层，用于描述概念层次体系是
知识库中知识的概念模板～玎1．
本体可以采用人工编辑...
2025-06-09 16:26:18,173 - DEBUG - 块 141 生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:18,173 - DEBUG - 块 141 生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:18,173 - DEBUG - 块 141 生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:18,174 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:18,174 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:18,174 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模式层 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:18,174 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模式层', '<concept>', '知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:18,174 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模式层', '<concept>', '知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:18,174 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模式层', '<concept>', '知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:18,174 - DEBUG - 添加三元组: 模式层(concept) - part of - 知识库(media)
2025-06-09 16:26:18,174 - DEBUG - 添加三元组: 模式层(concept) - part of - 知识库(media)
2025-06-09 16:26:18,174 - DEBUG - 添加三元组: 模式层(concept) - part of - 知识库(media)
2025-06-09 16:26:18,174 - DEBUG - 块 141 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:18,174 - DEBUG - 块 141 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:18,174 - DEBUG - 块 141 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:18,174 - DEBUG - 处理块 142/353: 可以采用领域专家和众包的方式人工构建本体．然
而对于跨领域的全局本体库而言，采用人工方式不
仅工作量...
2025-06-09 16:26:18,174 - DEBUG - 处理块 142/353: 可以采用领域专家和众包的方式人工构建本体．然
而对于跨领域的全局本体库而言，采用人工方式不
仅工作量...
2025-06-09 16:26:18,174 - DEBUG - 处理块 142/353: 可以采用领域专家和众包的方式人工构建本体．然
而对于跨领域的全局本体库而言，采用人工方式不
仅工作量...
2025-06-09 16:26:18,419 - DEBUG - 块 142 生成文本: <triplet> 全局本体库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:18,419 - DEBUG - 块 142 生成文本: <triplet> 全局本体库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:18,419 - DEBUG - 块 142 生成文本: <triplet> 全局本体库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:18,420 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 全局本体库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:18,420 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 全局本体库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:18,420 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 全局本体库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:18,420 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '全局本体库', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:18,420 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '全局本体库', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:18,420 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '全局本体库', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:18,420 - DEBUG - 处理块 143/353: 采用数据驱动的自动化构建方法，利用统计机器学
习算法迭代地从网页文本数据中抽取出概念之问的
“IsA...
2025-06-09 16:26:18,420 - DEBUG - 处理块 143/353: 采用数据驱动的自动化构建方法，利用统计机器学
习算法迭代地从网页文本数据中抽取出概念之问的
“IsA...
2025-06-09 16:26:18,420 - DEBUG - 处理块 143/353: 采用数据驱动的自动化构建方法，利用统计机器学
习算法迭代地从网页文本数据中抽取出概念之问的
“IsA...
2025-06-09 16:26:18,902 - DEBUG - 块 143 生成文本: <triplet> ∞8I <misc> 统计机器学 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:18,902 - DEBUG - 块 143 生成文本: <triplet> ∞8I <misc> 统计机器学 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:18,902 - DEBUG - 块 143 生成文本: <triplet> ∞8I <misc> 统计机器学 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:18,902 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ∞8I <misc> 统计机器学 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:18,902 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ∞8I <misc> 统计机器学 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:18,902 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ∞8I <misc> 统计机器学 <concept> instance of</s>
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2025-06-09 16:26:18,902 - DEBUG - 添加三元组: ∞8I(misc) - instance of - 统计机器学(concept)
2025-06-09 16:26:18,902 - DEBUG - 添加三元组: ∞8I(misc) - instance of - 统计机器学(concept)
2025-06-09 16:26:18,902 - DEBUG - 添加三元组: ∞8I(misc) - instance of - 统计机器学(concept)
2025-06-09 16:26:18,902 - DEBUG - 块 143 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:18,902 - DEBUG - 块 143 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:18,902 - DEBUG - 块 143 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:18,902 - DEBUG - 处理块 144/353: 段：实体并列关系相似度计算、实体上下位关系抽取
以及本体的生成』”．1)实体并列关系相似度是用于
考...
2025-06-09 16:26:18,902 - DEBUG - 处理块 144/353: 段：实体并列关系相似度计算、实体上下位关系抽取
以及本体的生成』”．1)实体并列关系相似度是用于
考...
2025-06-09 16:26:18,902 - DEBUG - 处理块 144/353: 段：实体并列关系相似度计算、实体上下位关系抽取
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2025-06-09 16:26:19,137 - DEBUG - 块 144 生成文本: <triplet> 并列关系 <concept> 纵向的概念隶属关系</s>
2025-06-09 16:26:19,137 - DEBUG - 块 144 生成文本: <triplet> 并列关系 <concept> 纵向的概念隶属关系</s>
2025-06-09 16:26:19,137 - DEBUG - 块 144 生成文本: <triplet> 并列关系 <concept> 纵向的概念隶属关系</s>
2025-06-09 16:26:19,137 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 并列关系 <concept> 纵向的概念隶属关系</s>
2025-06-09 16:26:19,137 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 并列关系 <concept> 纵向的概念隶属关系</s>
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2025-06-09 16:26:19,137 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '并列关系', '<concept>', '纵向的概念隶属关系']
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2025-06-09 16:26:19,137 - DEBUG - 处理块 145/353: 作为国家名称的实体，具有较高的并列关系相似度；
而“美国”和“手机”这2个实体，属于同一语义类别
的...
2025-06-09 16:26:19,137 - DEBUG - 处理块 145/353: 作为国家名称的实体，具有较高的并列关系相似度；
而“美国”和“手机”这2个实体，属于同一语义类别
的...
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2025-06-09 16:26:19,511 - DEBUG - 块 145 生成文本: <triplet> 实体上下位关系抽取 <concept> <unk> 隶属 (IsA)关系 <media> instance of</s>
2025-06-09 16:26:19,511 - DEBUG - 块 145 生成文本: <triplet> 实体上下位关系抽取 <concept> <unk> 隶属 (IsA)关系 <media> instance of</s>
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2025-06-09 16:26:19,511 - DEBUG - 处理块 146/353: 位词，“武器”为上位词．3)本体生成阶段的主要任务
是对各层次得到的概念进行聚类，并对其进行语义
类...
2025-06-09 16:26:19,511 - DEBUG - 处理块 146/353: 位词，“武器”为上位词．3)本体生成阶段的主要任务
是对各层次得到的概念进行聚类，并对其进行语义
类...
2025-06-09 16:26:19,511 - DEBUG - 处理块 146/353: 位词，“武器”为上位词．3)本体生成阶段的主要任务
是对各层次得到的概念进行聚类，并对其进行语义
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2025-06-09 16:26:20,189 - DEBUG - 块 146 生成文本: <triplet> 位词 <concept> 实体并列关系相似度 <misc> 模式匹配法 <media> 2 种 <unk> 分类 <org> 类的标定 <eve> 一级 <per> part of <triplet> 1个或多个公共上 <time> 层次得到的概念 <loc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:20,189 - DEBUG - 块 146 生成文本: <triplet> 位词 <concept> 实体并列关系相似度 <misc> 模式匹配法 <media> 2 种 <unk> 分类 <org> 类的标定 <eve> 一级 <per> part of <triplet> 1个或多个公共上 <time> 层次得到的概念 <loc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:20,189 - DEBUG - 块 146 生成文本: <triplet> 位词 <concept> 实体并列关系相似度 <misc> 模式匹配法 <media> 2 种 <unk> 分类 <org> 类的标定 <eve> 一级 <per> part of <triplet> 1个或多个公共上 <time> 层次得到的概念 <loc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:20,189 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 位词 <concept> 实体并列关系相似度 <misc> 模式匹配法 <media> 2 种 <unk> 分类 <org> 类的标定 <eve> 一级 <per> part of <triplet> 1个或多个公共上 <time> 层次得到的概念 <loc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:20,189 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 位词 <concept> 实体并列关系相似度 <misc> 模式匹配法 <media> 2 种 <unk> 分类 <org> 类的标定 <eve> 一级 <per> part of <triplet> 1个或多个公共上 <time> 层次得到的概念 <loc> subclass of</s>
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2025-06-09 16:26:20,190 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '位词', '<concept>', '实体并列关系相似度', '<misc>', '模式匹配法', '<media>', '2 种', '<unk>', '分类', '<org>', '类的标定', '<eve>', '一级', '<per>', 'part of', '<triplet>', '1个或多个公共上', '<time>', '层次得到的概念', '<loc>', 'subclass of']
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2025-06-09 16:26:20,190 - DEBUG - 添加三元组: 位词(concept) - 模式匹配法 - 实体并列关系相似度(misc)
2025-06-09 16:26:20,190 - DEBUG - 添加三元组: 位词(concept) - 模式匹配法 - 实体并列关系相似度(misc)
2025-06-09 16:26:20,190 - DEBUG - 添加三元组: 位词(concept) - 模式匹配法 - 实体并列关系相似度(misc)
2025-06-09 16:26:20,190 - DEBUG - 添加三元组: 1个或多个公共上(time) - subclass of - 层次得到的概念(loc)
2025-06-09 16:26:20,190 - DEBUG - 添加三元组: 1个或多个公共上(time) - subclass of - 层次得到的概念(loc)
2025-06-09 16:26:20,190 - DEBUG - 添加三元组: 1个或多个公共上(time) - subclass of - 层次得到的概念(loc)
2025-06-09 16:26:20,190 - DEBUG - 块 146 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:20,190 - DEBUG - 块 146 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:20,190 - DEBUG - 块 146 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:20,190 - DEBUG - 处理块 147/353: 得给定关键字组合在同一语料单位中共同出现的频
率，据此计算实体对之间的相似度．分布相似度
(dist...
2025-06-09 16:26:20,190 - DEBUG - 处理块 147/353: 得给定关键字组合在同一语料单位中共同出现的频
率，据此计算实体对之间的相似度．分布相似度
(dist...
2025-06-09 16:26:20,190 - DEBUG - 处理块 147/353: 得给定关键字组合在同一语料单位中共同出现的频
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2025-06-09 16:26:20,962 - DEBUG - 块 147 生成文本: <triplet> 相似度 <concept> 得给定关键字组合 <misc> 分布相似性L6... <dis> 似 <media> 上下文环境中频繁出现的实体之间具有语义上 <cel> 类似 <eve> instance of</s>
2025-06-09 16:26:20,962 - DEBUG - 块 147 生成文本: <triplet> 相似度 <concept> 得给定关键字组合 <misc> 分布相似性L6... <dis> 似 <media> 上下文环境中频繁出现的实体之间具有语义上 <cel> 类似 <eve> instance of</s>
2025-06-09 16:26:20,962 - DEBUG - 块 147 生成文本: <triplet> 相似度 <concept> 得给定关键字组合 <misc> 分布相似性L6... <dis> 似 <media> 上下文环境中频繁出现的实体之间具有语义上 <cel> 类似 <eve> instance of</s>
2025-06-09 16:26:20,963 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似度 <concept> 得给定关键字组合 <misc> 分布相似性L6... <dis> 似 <media> 上下文环境中频繁出现的实体之间具有语义上 <cel> 类似 <eve> instance of</s>
2025-06-09 16:26:20,963 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似度 <concept> 得给定关键字组合 <misc> 分布相似性L6... <dis> 似 <media> 上下文环境中频繁出现的实体之间具有语义上 <cel> 类似 <eve> instance of</s>
2025-06-09 16:26:20,963 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似度 <concept> 得给定关键字组合 <misc> 分布相似性L6... <dis> 似 <media> 上下文环境中频繁出现的实体之间具有语义上 <cel> 类似 <eve> instance of</s>
2025-06-09 16:26:20,963 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '相似度', '<concept>', '得给定关键字组合', '<misc>', '分布相似性L6...', '<dis>', '似', '<media>', '上下文环境中频繁出现的实体之间具有语义上', '<cel>', '类似', '<eve>', 'instance of']
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2025-06-09 16:26:20,963 - DEBUG - 添加三元组: 相似度(concept) - 分布相似性L6... - 得给定关键字组合(misc)
2025-06-09 16:26:20,963 - DEBUG - 添加三元组: 相似度(concept) - 分布相似性L6... - 得给定关键字组合(misc)
2025-06-09 16:26:20,963 - DEBUG - 添加三元组: 相似度(concept) - 分布相似性L6... - 得给定关键字组合(misc)
2025-06-09 16:26:20,963 - DEBUG - 块 147 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:20,963 - DEBUG - 块 147 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:20,963 - DEBUG - 块 147 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:20,963 - DEBUG - 处理块 148/353: 成1个N维向量，其中，向量的每个维度表示1个
预先定义的上下文环境，向量元素值表示该实体出
现在各上...
2025-06-09 16:26:20,963 - DEBUG - 处理块 148/353: 成1个N维向量，其中，向量的每个维度表示1个
预先定义的上下文环境，向量元素值表示该实体出
现在各上...
2025-06-09 16:26:20,963 - DEBUG - 处理块 148/353: 成1个N维向量，其中，向量的每个维度表示1个
预先定义的上下文环境，向量元素值表示该实体出
现在各上...
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 块 148 生成文本: <triplet> 实体上下位关系抽取 <concept> Hearst模式 <misc> studies</s>
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 块 148 生成文本: <triplet> 实体上下位关系抽取 <concept> Hearst模式 <misc> studies</s>
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 块 148 生成文本: <triplet> 实体上下位关系抽取 <concept> Hearst模式 <misc> studies</s>
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体上下位关系抽取 <concept> Hearst模式 <misc> studies</s>
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体上下位关系抽取 <concept> Hearst模式 <misc> studies</s>
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体上下位关系抽取 <concept> Hearst模式 <misc> studies</s>
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体上下位关系抽取', '<concept>', 'Hearst模式', '<misc>', 'studies']
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体上下位关系抽取', '<concept>', 'Hearst模式', '<misc>', 'studies']
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体上下位关系抽取', '<concept>', 'Hearst模式', '<misc>', 'studies']
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 添加三元组: 实体上下位关系抽取(concept) - studies - Hearst模式(misc)
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 添加三元组: 实体上下位关系抽取(concept) - studies - Hearst模式(misc)
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 添加三元组: 实体上下位关系抽取(concept) - studies - Hearst模式(misc)
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 块 148 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 块 148 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 块 148 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 处理块 149/353: 取IsA实体对_“．当前主流的信息抽取系统，如
KnowItAll，TextRunner，NELI，...
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 处理块 149/353: 取IsA实体对_“．当前主流的信息抽取系统，如
KnowItAll，TextRunner，NELI，...
2025-06-09 16:26:21,230 - DEBUG - 处理块 149/353: 取IsA实体对_“．当前主流的信息抽取系统，如
KnowItAll，TextRunner，NELI，...
2025-06-09 16:26:21,583 - DEBUG - 块 149 生成文本: <triplet> 实体 <concept> IsA实体对_“”。 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:21,583 - DEBUG - 块 149 生成文本: <triplet> 实体 <concept> IsA实体对_“”。 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:21,583 - DEBUG - 块 149 生成文本: <triplet> 实体 <concept> IsA实体对_“”。 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:21,583 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体 <concept> IsA实体对_“”。 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:21,583 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体 <concept> IsA实体对_“”。 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:21,583 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体 <concept> IsA实体对_“”。 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:21,583 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体', '<concept>', 'IsA实体对_“”。', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:21,583 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体', '<concept>', 'IsA实体对_“”。', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:21,583 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体', '<concept>', 'IsA实体对_“”。', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:21,583 - DEBUG - 添加三元组: 实体(concept) - part of - IsA实体对_“”。(media)
2025-06-09 16:26:21,583 - DEBUG - 添加三元组: 实体(concept) - part of - IsA实体对_“”。(media)
2025-06-09 16:26:21,583 - DEBUG - 添加三元组: 实体(concept) - part of - IsA实体对_“”。(media)
2025-06-09 16:26:21,583 - DEBUG - 块 149 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:21,583 - DEBUG - 块 149 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:21,583 - DEBUG - 块 149 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:21,584 - DEBUG - 处理块 150/353: 用概率模型判定IsA关系和区分上下位词，通常会借
助百科类网站提供的概念分类知识来帮助训练模型，
万...
2025-06-09 16:26:21,584 - DEBUG - 处理块 150/353: 用概率模型判定IsA关系和区分上下位词，通常会借
助百科类网站提供的概念分类知识来帮助训练模型，
万...
2025-06-09 16:26:21,584 - DEBUG - 处理块 150/353: 用概率模型判定IsA关系和区分上下位词，通常会借
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万...
2025-06-09 16:26:21,992 - DEBUG - 块 150 生成文本: <triplet> 万方数据 计算机研究与发展2016 <org> 助百科 <media> 的概念分类 <concept> instance of</s>
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2025-06-09 16:26:22,433 - DEBUG - 块 151 生成文本: <triplet> <concept> Probase <media> part of <triplet> 1sA实体对 <unk> <misc> <org> ProBase <eve> instance of</s>
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2025-06-09 16:26:22,433 - DEBUG - 处理块 152/353: 除了数据驱动的方法，还可以用跨语言知识链
接的方法来构建本体库．例如Wang等人¨2一利用跨
语言知...
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接的方法来构建本体库．例如Wang等人¨2一利用跨
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2025-06-09 16:26:22,916 - DEBUG - 块 152 生成文本: <triplet> 文本体模型 <concept> 英 <org> part of</s>
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2025-06-09 16:26:22,916 - DEBUG - 处理块 153/353: 体聚类方法，主要的挑战在于经过信息抽取得到的
实体描述非常简短，缺乏必要的上下文信息，导致多
数统计...
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实体描述非常简短，缺乏必要的上下文信息，导致多
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2025-06-09 16:26:23,494 - DEBUG - 块 153 生成文本: <triplet> 词共现网络 <concept> 体聚类方法 <media> 实体描述 <misc> 多 数统计模型 <unk> <org> 信息抽 <loc> part of</s>
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2025-06-09 16:26:23,495 - DEBUG - 处理块 154/353: co—occurrence network)的主题聚 类和上位词抽取模型(CATHY)，实现了基于短...
2025-06-09 16:26:23,495 - DEBUG - 处理块 154/353: co—occurrence network)的主题聚 类和上位词抽取模型(CATHY)，实现了基于短...
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2025-06-09 16:26:23,965 - DEBUG - 块 154 生成文本: <triplet> 关键词 <concept> 主题 <unk> 贝叶斯模型 <media> part of</s>
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2025-06-09 16:26:23,965 - DEBUG - 块 154 提取到 1 个三元组
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2025-06-09 16:26:23,965 - DEBUG - 处理块 155/353: 2．3．2知识推理
知识推理是指从知识库中已有的实体关系数据
出发，经过计算机推理，建立实体问的新关...
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2025-06-09 16:26:24,288 - DEBUG - 块 155 生成文本: <triplet> 乾隆 <concept> 雍正 <per> child</s>
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2025-06-09 16:26:24,288 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '乾隆', '<concept>', '雍正', '<per>', 'child']
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2025-06-09 16:26:24,288 - DEBUG - 块 155 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:24,288 - DEBUG - 块 155 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:24,288 - DEBUG - 块 155 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:24,288 - DEBUG - 处理块 156/353: (雍正，父亲，康熙)，可以得到(乾隆，祖父，康熙)或
(康熙，孙子，乾隆)．知识推理的对象并不局限于...
2025-06-09 16:26:24,288 - DEBUG - 处理块 156/353: (雍正，父亲，康熙)，可以得到(乾隆，祖父，康熙)或
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2025-06-09 16:26:24,567 - DEBUG - 块 156 生成文本: <triplet> 老虎 <concept> 概念推理 <misc> instance of</s>
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2025-06-09 16:26:24,567 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '老虎', '<concept>', '概念推理', '<misc>', 'instance of']
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2025-06-09 16:26:24,567 - DEBUG - 添加三元组: 老虎(concept) - instance of - 概念推理(misc)
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2025-06-09 16:26:24,567 - DEBUG - 块 156 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:24,567 - DEBUG - 块 156 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:24,567 - DEBUG - 块 156 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:24,568 - DEBUG - 处理块 157/353: 猫科)和(猫科，目，食肉目)，可以推出(老虎，目，食
肉目)．
知识的推理方法可以分为2大类：基于逻...
2025-06-09 16:26:24,568 - DEBUG - 处理块 157/353: 猫科)和(猫科，目，食肉目)，可以推出(老虎，目，食
肉目)．
知识的推理方法可以分为2大类：基于逻...
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知识的推理方法可以分为2大类：基于逻...
2025-06-09 16:26:25,113 - DEBUG - 块 157 生成文本: <triplet> 猫科 <concept> 一阶谓词逻辑 <misc> 描述 逻辑以及基于规则的推理 <media> 知识的 <per> <triplet> 1阶 <unk> 命 题 <org> is a list of</s>
2025-06-09 16:26:25,113 - DEBUG - 块 157 生成文本: <triplet> 猫科 <concept> 一阶谓词逻辑 <misc> 描述 逻辑以及基于规则的推理 <media> 知识的 <per> <triplet> 1阶 <unk> 命 题 <org> is a list of</s>
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2025-06-09 16:26:25,113 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 猫科 <concept> 一阶谓词逻辑 <misc> 描述 逻辑以及基于规则的推理 <media> 知识的 <per> <triplet> 1阶 <unk> 命 题 <org> is a list of</s>
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2025-06-09 16:26:25,113 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '猫科', '<concept>', '一阶谓词逻辑', '<misc>', '描述 逻辑以及基于规则的推理', '<media>', '知识的', '<per>', '<triplet>', '1阶', '<unk>', '命 题', '<org>', 'is a list of']
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2025-06-09 16:26:25,113 - DEBUG - 添加三元组: 猫科(concept) - 描述 逻辑以及基于规则的推理 - 一阶谓词逻辑(misc)
2025-06-09 16:26:25,113 - DEBUG - 添加三元组: 猫科(concept) - 描述 逻辑以及基于规则的推理 - 一阶谓词逻辑(misc)
2025-06-09 16:26:25,113 - DEBUG - 添加三元组: 猫科(concept) - 描述 逻辑以及基于规则的推理 - 一阶谓词逻辑(misc)
2025-06-09 16:26:25,113 - DEBUG - 添加三元组: 1阶(unk) - is a list of - 命 题(org)
2025-06-09 16:26:25,113 - DEBUG - 添加三元组: 1阶(unk) - is a list of - 命 题(org)
2025-06-09 16:26:25,113 - DEBUG - 添加三元组: 1阶(unk) - is a list of - 命 题(org)
2025-06-09 16:26:25,113 - DEBUG - 块 157 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:25,113 - DEBUG - 块 157 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:25,113 - DEBUG - 块 157 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:25,113 - DEBUG - 处理块 158/353: (individuals)和谓词(predication)2部分．个体是指
可独立存在的客体，可以是...
2025-06-09 16:26:25,113 - DEBUG - 处理块 158/353: (individuals)和谓词(predication)2部分．个体是指
可独立存在的客体，可以是...
2025-06-09 16:26:25,113 - DEBUG - 处理块 158/353: (individuals)和谓词(predication)2部分．个体是指
可独立存在的客体，可以是...
2025-06-09 16:26:25,381 - DEBUG - 块 158 生成文本: <triplet> 个体 <concept> 客体 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:25,381 - DEBUG - 块 158 生成文本: <triplet> 个体 <concept> 客体 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:25,381 - DEBUG - 块 158 生成文本: <triplet> 个体 <concept> 客体 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:25,381 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 个体 <concept> 客体 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:25,381 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 个体 <concept> 客体 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:25,381 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 个体 <concept> 客体 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:25,381 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '个体', '<concept>', '客体', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:25,381 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '个体', '<concept>', '客体', '<misc>', 'part of']
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2025-06-09 16:26:25,382 - DEBUG - 添加三元组: 个体(concept) - part of - 客体(misc)
2025-06-09 16:26:25,382 - DEBUG - 添加三元组: 个体(concept) - part of - 客体(misc)
2025-06-09 16:26:25,382 - DEBUG - 添加三元组: 个体(concept) - part of - 客体(misc)
2025-06-09 16:26:25,382 - DEBUG - 块 158 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:25,382 - DEBUG - 块 158 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:25,382 - DEBUG - 块 158 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:25,382 - DEBUG - 处理块 159/353: 的谓词．举例来说，对于人际关系可以采用一阶谓词
逻辑进行推理，方法是将关系视为谓词，将人物视为
变元...
2025-06-09 16:26:25,382 - DEBUG - 处理块 159/353: 的谓词．举例来说，对于人际关系可以采用一阶谓词
逻辑进行推理，方法是将关系视为谓词，将人物视为
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2025-06-09 16:26:25,382 - DEBUG - 处理块 159/353: 的谓词．举例来说，对于人际关系可以采用一阶谓词
逻辑进行推理，方法是将关系视为谓词，将人物视为
变元...
2025-06-09 16:26:25,723 - DEBUG - 块 159 生成文本: <triplet> 逻辑运算符号 <concept> 关 系推理的逻辑和约束条件 <misc> 描述逻辑 <media> part of</s>
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2025-06-09 16:26:25,723 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 逻辑运算符号 <concept> 关 系推理的逻辑和约束条件 <misc> 描述逻辑 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:25,723 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 逻辑运算符号 <concept> 关 系推理的逻辑和约束条件 <misc> 描述逻辑 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:25,723 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 逻辑运算符号 <concept> 关 系推理的逻辑和约束条件 <misc> 描述逻辑 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:25,723 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '逻辑运算符号', '<concept>', '关 系推理的逻辑和约束条件', '<misc>', '描述逻辑', '<media>', 'part of']
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2025-06-09 16:26:25,724 - DEBUG - 添加三元组: 逻辑运算符号(concept) - 描述逻辑 - 关 系推理的逻辑和约束条件(misc)
2025-06-09 16:26:25,724 - DEBUG - 添加三元组: 逻辑运算符号(concept) - 描述逻辑 - 关 系推理的逻辑和约束条件(misc)
2025-06-09 16:26:25,724 - DEBUG - 添加三元组: 逻辑运算符号(concept) - 描述逻辑 - 关 系推理的逻辑和约束条件(misc)
2025-06-09 16:26:25,724 - DEBUG - 块 159 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:25,724 - DEBUG - 块 159 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:25,724 - DEBUG - 块 159 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:25,724 - DEBUG - 处理块 160/353: logic)是一种基于对象 的知识表示的形式化工具，是一阶谓词逻辑的子集，
它是本体语言推理的重要设...
2025-06-09 16:26:25,724 - DEBUG - 处理块 160/353: logic)是一种基于对象 的知识表示的形式化工具，是一阶谓词逻辑的子集，
它是本体语言推理的重要设...
2025-06-09 16:26:25,724 - DEBUG - 处理块 160/353: logic)是一种基于对象 的知识表示的形式化工具，是一阶谓词逻辑的子集，
它是本体语言推理的重要设...
2025-06-09 16:26:26,269 - DEBUG - 块 160 生成文本: <triplet> 谓词逻辑 <concept> 本体语言推理 <org> 的知识库 <media> 的形式化工具 <misc> <triplet> TBox <eve> 的功能 <loc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:26,269 - DEBUG - 块 160 生成文本: <triplet> 谓词逻辑 <concept> 本体语言推理 <org> 的知识库 <media> 的形式化工具 <misc> <triplet> TBox <eve> 的功能 <loc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:26,269 - DEBUG - 块 160 生成文本: <triplet> 谓词逻辑 <concept> 本体语言推理 <org> 的知识库 <media> 的形式化工具 <misc> <triplet> TBox <eve> 的功能 <loc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:26,269 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 谓词逻辑 <concept> 本体语言推理 <org> 的知识库 <media> 的形式化工具 <misc> <triplet> TBox <eve> 的功能 <loc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:26,269 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 谓词逻辑 <concept> 本体语言推理 <org> 的知识库 <media> 的形式化工具 <misc> <triplet> TBox <eve> 的功能 <loc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:26,269 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 谓词逻辑 <concept> 本体语言推理 <org> 的知识库 <media> 的形式化工具 <misc> <triplet> TBox <eve> 的功能 <loc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:26,270 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '谓词逻辑', '<concept>', '本体语言推理', '<org>', '的知识库', '<media>', '的形式化工具', '<misc>', '<triplet>', 'TBox', '<eve>', '的功能', '<loc>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:26,270 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '谓词逻辑', '<concept>', '本体语言推理', '<org>', '的知识库', '<media>', '的形式化工具', '<misc>', '<triplet>', 'TBox', '<eve>', '的功能', '<loc>', 'instance of']
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2025-06-09 16:26:26,270 - DEBUG - 添加三元组: 谓词逻辑(concept) - 的知识库 - 本体语言推理(org)
2025-06-09 16:26:26,270 - DEBUG - 添加三元组: 谓词逻辑(concept) - 的知识库 - 本体语言推理(org)
2025-06-09 16:26:26,270 - DEBUG - 添加三元组: 谓词逻辑(concept) - 的知识库 - 本体语言推理(org)
2025-06-09 16:26:26,270 - DEBUG - 添加三元组: TBox(eve) - instance of - 的功能(loc)
2025-06-09 16:26:26,270 - DEBUG - 添加三元组: TBox(eve) - instance of - 的功能(loc)
2025-06-09 16:26:26,270 - DEBUG - 添加三元组: TBox(eve) - instance of - 的功能(loc)
2025-06-09 16:26:26,270 - DEBUG - 块 160 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:26,270 - DEBUG - 块 160 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:26,270 - DEBUG - 块 160 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:26,270 - DEBUG - 处理块 161/353: box)，其巾，TBox是用于描述概念 之间和关系之间的关系的公理集合，ABox是描述
具体事实的公...
2025-06-09 16:26:26,270 - DEBUG - 处理块 161/353: box)，其巾，TBox是用于描述概念 之间和关系之间的关系的公理集合，ABox是描述
具体事实的公...
2025-06-09 16:26:26,270 - DEBUG - 处理块 161/353: box)，其巾，TBox是用于描述概念 之间和关系之间的关系的公理集合，ABox是描述
具体事实的公...
2025-06-09 16:26:26,967 - DEBUG - 块 161 生成文本: <triplet> 概念 <concept> 描述逻辑的推理 <misc> 一致性检验问 <media> 题 <eve> <per> <org> TBox <loc> studies</s>
2025-06-09 16:26:26,967 - DEBUG - 块 161 生成文本: <triplet> 概念 <concept> 描述逻辑的推理 <misc> 一致性检验问 <media> 题 <eve> <per> <org> TBox <loc> studies</s>
2025-06-09 16:26:26,967 - DEBUG - 块 161 生成文本: <triplet> 概念 <concept> 描述逻辑的推理 <misc> 一致性检验问 <media> 题 <eve> <per> <org> TBox <loc> studies</s>
2025-06-09 16:26:26,968 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 概念 <concept> 描述逻辑的推理 <misc> 一致性检验问 <media> 题 <eve> <per> <org> TBox <loc> studies</s>
2025-06-09 16:26:26,968 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 概念 <concept> 描述逻辑的推理 <misc> 一致性检验问 <media> 题 <eve> <per> <org> TBox <loc> studies</s>
2025-06-09 16:26:26,968 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 概念 <concept> 描述逻辑的推理 <misc> 一致性检验问 <media> 题 <eve> <per> <org> TBox <loc> studies</s>
2025-06-09 16:26:26,968 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '概念', '<concept>', '描述逻辑的推理', '<misc>', '一致性检验问', '<media>', '题', '<eve>', '<per>', '<org>', 'TBox', '<loc>', 'studies']
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2025-06-09 16:26:26,968 - DEBUG - 添加三元组: 概念(concept) - 一致性检验问 - 描述逻辑的推理(misc)
2025-06-09 16:26:26,968 - DEBUG - 添加三元组: 概念(concept) - 一致性检验问 - 描述逻辑的推理(misc)
2025-06-09 16:26:26,968 - DEBUG - 添加三元组: 概念(concept) - 一致性检验问 - 描述逻辑的推理(misc)
2025-06-09 16:26:26,968 - DEBUG - 块 161 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:26,968 - DEBUG - 块 161 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:26,968 - DEBUG - 块 161 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:26,968 - DEBUG - 处理块 162/353: 是以web本体语言(()WL)描述的概念，OWI。提供
丰富的语句，具有很强的知识描述能力．然而在描...
2025-06-09 16:26:26,968 - DEBUG - 处理块 162/353: 是以web本体语言(()WL)描述的概念，OWI。提供
丰富的语句，具有很强的知识描述能力．然而在描...
2025-06-09 16:26:26,968 - DEBUG - 处理块 162/353: 是以web本体语言(()WL)描述的概念，OWI。提供
丰富的语句，具有很强的知识描述能力．然而在描...
2025-06-09 16:26:27,107 - DEBUG - 块 162 生成文本: <triplet> <media> web本体语言 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:27,107 - DEBUG - 块 162 生成文本: <triplet> <media> web本体语言 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:27,107 - DEBUG - 块 162 生成文本: <triplet> <media> web本体语言 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:27,107 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> web本体语言 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:27,107 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> web本体语言 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:27,107 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> web本体语言 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:27,108 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'web本体语言', '<concept>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:27,108 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'web本体语言', '<concept>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:27,108 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'web本体语言', '<concept>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:27,108 - DEBUG - 处理块 163/353: Web rule language，SWRL)对 本体模型添加自定义规则进行功能拓展．例如Lu
等人...
2025-06-09 16:26:27,108 - DEBUG - 处理块 163/353: Web rule language，SWRL)对 本体模型添加自定义规则进行功能拓展．例如Lu
等人...
2025-06-09 16:26:27,108 - DEBUG - 处理块 163/353: Web rule language，SWRL)对 本体模型添加自定义规则进行功能拓展．例如Lu
等人...
2025-06-09 16:26:27,236 - DEBUG - 块 163 生成文本: <triplet> <media> 本体库 <concept> part of</s>
2025-06-09 16:26:27,236 - DEBUG - 块 163 生成文本: <triplet> <media> 本体库 <concept> part of</s>
2025-06-09 16:26:27,236 - DEBUG - 块 163 生成文本: <triplet> <media> 本体库 <concept> part of</s>
2025-06-09 16:26:27,236 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> 本体库 <concept> part of</s>
2025-06-09 16:26:27,236 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> 本体库 <concept> part of</s>
2025-06-09 16:26:27,236 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> 本体库 <concept> part of</s>
2025-06-09 16:26:27,236 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', '本体库', '<concept>', 'part of']
2025-06-09 16:26:27,236 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', '本体库', '<concept>', 'part of']
2025-06-09 16:26:27,236 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', '本体库', '<concept>', 'part of']
2025-06-09 16:26:27,236 - DEBUG - 处理块 164/353: Ranking算法．例如Socher等人L671将知识库 中的实体表达为词向量的形式，进而采用神经张...
2025-06-09 16:26:27,236 - DEBUG - 处理块 164/353: Ranking算法．例如Socher等人L671将知识库 中的实体表达为词向量的形式，进而采用神经张...
2025-06-09 16:26:27,236 - DEBUG - 处理块 164/353: Ranking算法．例如Socher等人L671将知识库 中的实体表达为词向量的形式，进而采用神经张...
2025-06-09 16:26:27,536 - DEBUG - 块 164 生成文本: <triplet> <unk> 知识库 <concept> is a list of</s>
2025-06-09 16:26:27,536 - DEBUG - 块 164 生成文本: <triplet> <unk> 知识库 <concept> is a list of</s>
2025-06-09 16:26:27,536 - DEBUG - 块 164 生成文本: <triplet> <unk> 知识库 <concept> is a list of</s>
2025-06-09 16:26:27,536 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk> 知识库 <concept> is a list of</s>
2025-06-09 16:26:27,536 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk> 知识库 <concept> is a list of</s>
2025-06-09 16:26:27,536 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk> 知识库 <concept> is a list of</s>
2025-06-09 16:26:27,536 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', '知识库', '<concept>', 'is a list of']
2025-06-09 16:26:27,536 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', '知识库', '<concept>', 'is a list of']
2025-06-09 16:26:27,536 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', '知识库', '<concept>', 'is a list of']
2025-06-09 16:26:27,536 - DEBUG - 处理块 165/353: Ranking算法的基本思想是将知识图谱 视为图(以实体为节点，以关系或属性为边)，从源节
点开始，...
2025-06-09 16:26:27,536 - DEBUG - 处理块 165/353: Ranking算法的基本思想是将知识图谱 视为图(以实体为节点，以关系或属性为边)，从源节
点开始，...
2025-06-09 16:26:27,536 - DEBUG - 处理块 165/353: Ranking算法的基本思想是将知识图谱 视为图(以实体为节点，以关系或属性为边)，从源节
点开始，...
2025-06-09 16:26:28,189 - DEBUG - 块 165 生成文本: <triplet> 图谱 <concept> Ranking算法的基本思想 <misc> Ranking <media> Ranking algorithm <unk> 算法 <org> <per> <eve> مية <loc> <time> <dis> <cel> 그래 <date> point in the <triplet> ranking tics ca_XX <num> quantity</s>
2025-06-09 16:26:28,189 - DEBUG - 块 165 生成文本: <triplet> 图谱 <concept> Ranking算法的基本思想 <misc> Ranking <media> Ranking algorithm <unk> 算法 <org> <per> <eve> مية <loc> <time> <dis> <cel> 그래 <date> point in the <triplet> ranking tics ca_XX <num> quantity</s>
2025-06-09 16:26:28,189 - DEBUG - 块 165 生成文本: <triplet> 图谱 <concept> Ranking算法的基本思想 <misc> Ranking <media> Ranking algorithm <unk> 算法 <org> <per> <eve> مية <loc> <time> <dis> <cel> 그래 <date> point in the <triplet> ranking tics ca_XX <num> quantity</s>
2025-06-09 16:26:28,189 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 图谱 <concept> Ranking算法的基本思想 <misc> Ranking <media> Ranking algorithm <unk> 算法 <org> <per> <eve> مية <loc> <time> <dis> <cel> 그래 <date> point in the <triplet> ranking tics ca_XX <num> quantity</s>
2025-06-09 16:26:28,189 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 图谱 <concept> Ranking算法的基本思想 <misc> Ranking <media> Ranking algorithm <unk> 算法 <org> <per> <eve> مية <loc> <time> <dis> <cel> 그래 <date> point in the <triplet> ranking tics ca_XX <num> quantity</s>
2025-06-09 16:26:28,189 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 图谱 <concept> Ranking算法的基本思想 <misc> Ranking <media> Ranking algorithm <unk> 算法 <org> <per> <eve> مية <loc> <time> <dis> <cel> 그래 <date> point in the <triplet> ranking tics ca_XX <num> quantity</s>
2025-06-09 16:26:28,189 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '图谱', '<concept>', 'Ranking算法的基本思想', '<misc>', 'Ranking', '<media>', 'Ranking algorithm', '<unk>', '算法', '<org>', '<per>', '<eve>', 'مية', '<loc>', '<time>', '<dis>', '<cel>', '그래', '<date>', 'point in the', '<triplet>', 'ranking tics ca_XX', '<num>', 'quantity']
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2025-06-09 16:26:28,189 - DEBUG - 添加三元组: 图谱(concept) - Ranking - Ranking算法的基本思想(misc)
2025-06-09 16:26:28,189 - DEBUG - 添加三元组: 图谱(concept) - Ranking - Ranking算法的基本思想(misc)
2025-06-09 16:26:28,189 - DEBUG - 添加三元组: 图谱(concept) - Ranking - Ranking算法的基本思想(misc)
2025-06-09 16:26:28,189 - DEBUG - 块 165 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:28,189 - DEBUG - 块 165 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:28,189 - DEBUG - 块 165 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:28,189 - DEBUG - 处理块 166/353: 之问可能存在MarriedTo关系n
8I． 开放域信息抽取技术极大地拓展了知识图谱的
知识来源，知...
2025-06-09 16:26:28,189 - DEBUG - 处理块 166/353: 之问可能存在MarriedTo关系n
8I． 开放域信息抽取技术极大地拓展了知识图谱的
知识来源，知...
2025-06-09 16:26:28,189 - DEBUG - 处理块 166/353: 之问可能存在MarriedTo关系n
8I． 开放域信息抽取技术极大地拓展了知识图谱的
知识来源，知...
2025-06-09 16:26:28,595 - DEBUG - 块 166 生成文本: <triplet> 万方数据 <media> 知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:28,595 - DEBUG - 块 166 生成文本: <triplet> 万方数据 <media> 知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:28,595 - DEBUG - 块 166 生成文本: <triplet> 万方数据 <media> 知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:28,596 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 万方数据 <media> 知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:28,596 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 万方数据 <media> 知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:28,596 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 万方数据 <media> 知识库 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:28,596 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '万方数据', '<media>', '知识库', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:28,596 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '万方数据', '<media>', '知识库', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:28,596 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '万方数据', '<media>', '知识库', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:28,596 - DEBUG - 添加三元组: 万方数据(media) - instance of - 知识库(concept)
2025-06-09 16:26:28,596 - DEBUG - 添加三元组: 万方数据(media) - instance of - 知识库(concept)
2025-06-09 16:26:28,596 - DEBUG - 添加三元组: 万方数据(media) - instance of - 知识库(concept)
2025-06-09 16:26:28,596 - DEBUG - 块 166 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:28,596 - DEBUG - 块 166 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:28,596 - DEBUG - 块 166 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:28,596 - DEBUG - 处理块 167/353: 性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及...
2025-06-09 16:26:28,596 - DEBUG - 处理块 167/353: 性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及...
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常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及...
2025-06-09 16:26:28,916 - DEBUG - 块 167 生成文本: <triplet> 冗余度 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:28,916 - DEBUG - 块 167 生成文本: <triplet> 冗余度 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:28,916 - DEBUG - 块 167 生成文本: <triplet> 冗余度 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:28,916 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 冗余度 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:28,916 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 冗余度 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:28,916 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 冗余度 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:28,917 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '冗余度', '<concept>', '知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:28,917 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '冗余度', '<concept>', '知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:28,917 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '冗余度', '<concept>', '知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:28,917 - DEBUG - 添加三元组: 冗余度(concept) - part of - 知识库(media)
2025-06-09 16:26:28,917 - DEBUG - 添加三元组: 冗余度(concept) - part of - 知识库(media)
2025-06-09 16:26:28,917 - DEBUG - 添加三元组: 冗余度(concept) - part of - 知识库(media)
2025-06-09 16:26:28,917 - DEBUG - 块 167 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:28,917 - DEBUG - 块 167 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:28,917 - DEBUG - 块 167 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:28,917 - DEBUG - 处理块 168/353: 此外，跨知识库的知识推理也是大趋势，同时也
带来新的挑战，已经有部分学者开始关注这一问题．
例如卢道...
2025-06-09 16:26:28,917 - DEBUG - 处理块 168/353: 此外，跨知识库的知识推理也是大趋势，同时也
带来新的挑战，已经有部分学者开始关注这一问题．
例如卢道...
2025-06-09 16:26:28,917 - DEBUG - 处理块 168/353: 此外，跨知识库的知识推理也是大趋势，同时也
带来新的挑战，已经有部分学者开始关注这一问题．
例如卢道...
2025-06-09 16:26:29,333 - DEBUG - 块 168 生成文本: <triplet> 卢道设 <per> 组合描述逻辑 <concept> field of work</s>
2025-06-09 16:26:29,333 - DEBUG - 块 168 生成文本: <triplet> 卢道设 <per> 组合描述逻辑 <concept> field of work</s>
2025-06-09 16:26:29,333 - DEBUG - 块 168 生成文本: <triplet> 卢道设 <per> 组合描述逻辑 <concept> field of work</s>
2025-06-09 16:26:29,334 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 卢道设 <per> 组合描述逻辑 <concept> field of work</s>
2025-06-09 16:26:29,334 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 卢道设 <per> 组合描述逻辑 <concept> field of work</s>
2025-06-09 16:26:29,334 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 卢道设 <per> 组合描述逻辑 <concept> field of work</s>
2025-06-09 16:26:29,334 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '卢道设', '<per>', '组合描述逻辑', '<concept>', 'field of work']
2025-06-09 16:26:29,334 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '卢道设', '<per>', '组合描述逻辑', '<concept>', 'field of work']
2025-06-09 16:26:29,334 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '卢道设', '<per>', '组合描述逻辑', '<concept>', 'field of work']
2025-06-09 16:26:29,334 - DEBUG - 添加三元组: 卢道设(per) - field of work - 组合描述逻辑(concept)
2025-06-09 16:26:29,334 - DEBUG - 添加三元组: 卢道设(per) - field of work - 组合描述逻辑(concept)
2025-06-09 16:26:29,334 - DEBUG - 添加三元组: 卢道设(per) - field of work - 组合描述逻辑(concept)
2025-06-09 16:26:29,334 - DEBUG - 块 168 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:29,334 - DEBUG - 块 168 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:29,334 - DEBUG - 块 168 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:29,334 - DEBUG - 处理块 169/353: 以利用不同知识库中的已有知识进行推理，该成果
为跨知识库的知识推理方法研究提供了新的思路．
2．3．...
2025-06-09 16:26:29,334 - DEBUG - 处理块 169/353: 以利用不同知识库中的已有知识进行推理，该成果
为跨知识库的知识推理方法研究提供了新的思路．
2．3．...
2025-06-09 16:26:29,334 - DEBUG - 处理块 169/353: 以利用不同知识库中的已有知识进行推理，该成果
为跨知识库的知识推理方法研究提供了新的思路．
2．3．...
2025-06-09 16:26:29,504 - DEBUG - 块 169 生成文本: <triplet> 质量评估 <media> 知识库构建 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:29,504 - DEBUG - 块 169 生成文本: <triplet> 质量评估 <media> 知识库构建 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:29,504 - DEBUG - 块 169 生成文本: <triplet> 质量评估 <media> 知识库构建 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:29,504 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 质量评估 <media> 知识库构建 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:29,504 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 质量评估 <media> 知识库构建 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:29,504 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 质量评估 <media> 知识库构建 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:29,504 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '质量评估', '<media>', '知识库构建', '<concept>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:29,504 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '质量评估', '<media>', '知识库构建', '<concept>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:29,504 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '质量评估', '<media>', '知识库构建', '<concept>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:29,504 - DEBUG - 添加三元组: 质量评估(media) - subclass of - 知识库构建(concept)
2025-06-09 16:26:29,504 - DEBUG - 添加三元组: 质量评估(media) - subclass of - 知识库构建(concept)
2025-06-09 16:26:29,504 - DEBUG - 添加三元组: 质量评估(media) - subclass of - 知识库构建(concept)
2025-06-09 16:26:29,504 - DEBUG - 块 169 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:29,504 - DEBUG - 块 169 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:29,504 - DEBUG - 块 169 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:29,505 - DEBUG - 处理块 170/353: 的质量同样也是没有保障的，因此在将其加入知识
库之前，需要有一个质量评估的过程；2)随着开放关
联数...
2025-06-09 16:26:29,505 - DEBUG - 处理块 170/353: 的质量同样也是没有保障的，因此在将其加入知识
库之前，需要有一个质量评估的过程；2)随着开放关
联数...
2025-06-09 16:26:29,505 - DEBUG - 处理块 170/353: 的质量同样也是没有保障的，因此在将其加入知识
库之前，需要有一个质量评估的过程；2)随着开放关
联数...
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 块 170 生成文本: <triplet> 联数据 <concept> 知识库 <media> 库产品 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 块 170 生成文本: <triplet> 联数据 <concept> 知识库 <media> 库产品 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 块 170 生成文本: <triplet> 联数据 <concept> 知识库 <media> 库产品 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 联数据 <concept> 知识库 <media> 库产品 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 联数据 <concept> 知识库 <media> 库产品 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 联数据 <concept> 知识库 <media> 库产品 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '联数据', '<concept>', '知识库', '<media>', '库产品', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '联数据', '<concept>', '知识库', '<media>', '库产品', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '联数据', '<concept>', '知识库', '<media>', '库产品', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 添加三元组: 联数据(concept) - 库产品 - 知识库(media)
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 添加三元组: 联数据(concept) - 库产品 - 知识库(media)
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 添加三元组: 联数据(concept) - 库产品 - 知识库(media)
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 块 170 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 块 170 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 块 170 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 处理块 171/353: 识的可信度进行量化，通过舍弃置信度较低的知识，
可以保障知识库的质量．
为解决知识库之间的冲突问题，...
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 处理块 171/353: 识的可信度进行量化，通过舍弃置信度较低的知识，
可以保障知识库的质量．
为解决知识库之间的冲突问题，...
2025-06-09 16:26:29,740 - DEBUG - 处理块 171/353: 识的可信度进行量化，通过舍弃置信度较低的知识，
可以保障知识库的质量．
为解决知识库之间的冲突问题，...
2025-06-09 16:26:30,392 - DEBUG - 块 171 生成文本: <triplet> 人一n <concept> DIF框架 <media> Mendes <misc> <per> <org> <eve> Mende <loc> <unk> <time> <triplet> Descriptor ++ <dis> <cel> <date> مية 分类 . ,  podstawie 無.com</s>
2025-06-09 16:26:30,392 - DEBUG - 块 171 生成文本: <triplet> 人一n <concept> DIF框架 <media> Mendes <misc> <per> <org> <eve> Mende <loc> <unk> <time> <triplet> Descriptor ++ <dis> <cel> <date> مية 分类 . ,  podstawie 無.com</s>
2025-06-09 16:26:30,392 - DEBUG - 块 171 生成文本: <triplet> 人一n <concept> DIF框架 <media> Mendes <misc> <per> <org> <eve> Mende <loc> <unk> <time> <triplet> Descriptor ++ <dis> <cel> <date> مية 分类 . ,  podstawie 無.com</s>
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 人一n <concept> DIF框架 <media> Mendes <misc> <per> <org> <eve> Mende <loc> <unk> <time> <triplet> Descriptor ++ <dis> <cel> <date> مية 分类 . ,  podstawie 無.com</s>
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 人一n <concept> DIF框架 <media> Mendes <misc> <per> <org> <eve> Mende <loc> <unk> <time> <triplet> Descriptor ++ <dis> <cel> <date> مية 分类 . ,  podstawie 無.com</s>
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 人一n <concept> DIF框架 <media> Mendes <misc> <per> <org> <eve> Mende <loc> <unk> <time> <triplet> Descriptor ++ <dis> <cel> <date> مية 分类 . ,  podstawie 無.com</s>
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '人一n', '<concept>', 'DIF框架', '<media>', 'Mendes', '<misc>', '<per>', '<org>', '<eve>', 'Mende', '<loc>', '<unk>', '<time>', '<triplet>', 'Descriptor ++', '<dis>', '<cel>', '<date>', 'مية 分类 . ,  podstawie 無.com']
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '人一n', '<concept>', 'DIF框架', '<media>', 'Mendes', '<misc>', '<per>', '<org>', '<eve>', 'Mende', '<loc>', '<unk>', '<time>', '<triplet>', 'Descriptor ++', '<dis>', '<cel>', '<date>', 'مية 分类 . ,  podstawie 無.com']
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '人一n', '<concept>', 'DIF框架', '<media>', 'Mendes', '<misc>', '<per>', '<org>', '<eve>', 'Mende', '<loc>', '<unk>', '<time>', '<triplet>', 'Descriptor ++', '<dis>', '<cel>', '<date>', 'مية 分类 . ,  podstawie 無.com']
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 添加三元组: 人一n(concept) - Mendes - DIF框架(media)
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 添加三元组: 人一n(concept) - Mendes - DIF框架(media)
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 添加三元组: 人一n(concept) - Mendes - DIF框架(media)
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 添加三元组: Descriptor ++(dis) - مية 分类 . ,  podstawie 無.com - <cel>(date)
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 添加三元组: Descriptor ++(dis) - مية 分类 . ,  podstawie 無.com - <cel>(date)
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 添加三元组: Descriptor ++(dis) - مية 分类 . ,  podstawie 無.com - <cel>(date)
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 块 171 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 块 171 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 块 171 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 处理块 172/353: 果进行综合考评以确定知识的最终质量评分．
在对REVERB系统的信息抽取质量进行评估
时，Fader...
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 处理块 172/353: 果进行综合考评以确定知识的最终质量评分．
在对REVERB系统的信息抽取质量进行评估
时，Fader...
2025-06-09 16:26:30,393 - DEBUG - 处理块 172/353: 果进行综合考评以确定知识的最终质量评分．
在对REVERB系统的信息抽取质量进行评估
时，Fader...
2025-06-09 16:26:31,045 - DEBUG - 块 172 生成文本: <triplet> 实体关系三元组 <concept> REVERB系统 <misc> RVERB <media> Rverbe <org> RVerbe system <eve> RAVE <loc> part of the same as</s>
2025-06-09 16:26:31,045 - DEBUG - 块 172 生成文本: <triplet> 实体关系三元组 <concept> REVERB系统 <misc> RVERB <media> Rverbe <org> RVerbe system <eve> RAVE <loc> part of the same as</s>
2025-06-09 16:26:31,045 - DEBUG - 块 172 生成文本: <triplet> 实体关系三元组 <concept> REVERB系统 <misc> RVERB <media> Rverbe <org> RVerbe system <eve> RAVE <loc> part of the same as</s>
2025-06-09 16:26:31,046 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体关系三元组 <concept> REVERB系统 <misc> RVERB <media> Rverbe <org> RVerbe system <eve> RAVE <loc> part of the same as</s>
2025-06-09 16:26:31,046 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体关系三元组 <concept> REVERB系统 <misc> RVERB <media> Rverbe <org> RVerbe system <eve> RAVE <loc> part of the same as</s>
2025-06-09 16:26:31,046 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体关系三元组 <concept> REVERB系统 <misc> RVERB <media> Rverbe <org> RVerbe system <eve> RAVE <loc> part of the same as</s>
2025-06-09 16:26:31,046 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体关系三元组', '<concept>', 'REVERB系统', '<misc>', 'RVERB', '<media>', 'Rverbe', '<org>', 'RVerbe system', '<eve>', 'RAVE', '<loc>', 'part of the same as']
2025-06-09 16:26:31,046 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体关系三元组', '<concept>', 'REVERB系统', '<misc>', 'RVERB', '<media>', 'Rverbe', '<org>', 'RVerbe system', '<eve>', 'RAVE', '<loc>', 'part of the same as']
2025-06-09 16:26:31,046 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体关系三元组', '<concept>', 'REVERB系统', '<misc>', 'RVERB', '<media>', 'Rverbe', '<org>', 'RVerbe system', '<eve>', 'RAVE', '<loc>', 'part of the same as']
2025-06-09 16:26:31,046 - DEBUG - 添加三元组: 实体关系三元组(concept) - RVERB - REVERB系统(misc)
2025-06-09 16:26:31,046 - DEBUG - 添加三元组: 实体关系三元组(concept) - RVERB - REVERB系统(misc)
2025-06-09 16:26:31,046 - DEBUG - 添加三元组: 实体关系三元组(concept) - RVERB - REVERB系统(misc)
2025-06-09 16:26:31,046 - DEBUG - 块 172 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:31,046 - DEBUG - 块 172 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:31,046 - DEBUG - 块 172 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:31,046 - DEBUG - 处理块 173/353: 谷歌的Knowledge
Vault项目从全网范围内抽 取结构化的数据信息。并根据某一数据信息在整个...
2025-06-09 16:26:31,046 - DEBUG - 处理块 173/353: 谷歌的Knowledge
Vault项目从全网范围内抽 取结构化的数据信息。并根据某一数据信息在整个...
2025-06-09 16:26:31,046 - DEBUG - 处理块 173/353: 谷歌的Knowledge
Vault项目从全网范围内抽 取结构化的数据信息。并根据某一数据信息在整个...
2025-06-09 16:26:31,270 - DEBUG - 块 173 生成文本: <triplet> 可信度 <concept> Knowledge Vault <media> 谷歌 <org> developer</s>
2025-06-09 16:26:31,270 - DEBUG - 块 173 生成文本: <triplet> 可信度 <concept> Knowledge Vault <media> 谷歌 <org> developer</s>
2025-06-09 16:26:31,270 - DEBUG - 块 173 生成文本: <triplet> 可信度 <concept> Knowledge Vault <media> 谷歌 <org> developer</s>
2025-06-09 16:26:31,270 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 可信度 <concept> Knowledge Vault <media> 谷歌 <org> developer</s>
2025-06-09 16:26:31,270 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 可信度 <concept> Knowledge Vault <media> 谷歌 <org> developer</s>
2025-06-09 16:26:31,270 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 可信度 <concept> Knowledge Vault <media> 谷歌 <org> developer</s>
2025-06-09 16:26:31,270 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '可信度', '<concept>', 'Knowledge Vault', '<media>', '谷歌', '<org>', 'developer']
2025-06-09 16:26:31,270 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '可信度', '<concept>', 'Knowledge Vault', '<media>', '谷歌', '<org>', 'developer']
2025-06-09 16:26:31,270 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '可信度', '<concept>', 'Knowledge Vault', '<media>', '谷歌', '<org>', 'developer']
2025-06-09 16:26:31,270 - DEBUG - 添加三元组: 可信度(concept) - 谷歌 - Knowledge Vault(media)
2025-06-09 16:26:31,270 - DEBUG - 添加三元组: 可信度(concept) - 谷歌 - Knowledge Vault(media)
2025-06-09 16:26:31,270 - DEBUG - 添加三元组: 可信度(concept) - 谷歌 - Knowledge Vault(media)
2025-06-09 16:26:31,271 - DEBUG - 块 173 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:31,271 - DEBUG - 块 173 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:31,271 - DEBUG - 块 173 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:31,271 - DEBUG - 处理块 174/353: 不确定性，提高知识图谱中知识的质量_11．
对于用户贡献的结构化知识的评估，与通过信
息抽取获得的知...
2025-06-09 16:26:31,271 - DEBUG - 处理块 174/353: 不确定性，提高知识图谱中知识的质量_11．
对于用户贡献的结构化知识的评估，与通过信
息抽取获得的知...
2025-06-09 16:26:31,271 - DEBUG - 处理块 174/353: 不确定性，提高知识图谱中知识的质量_11．
对于用户贡献的结构化知识的评估，与通过信
息抽取获得的知...
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 块 174 生成文本: <triplet> 不确定性 <media> 信 息抽取 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 块 174 生成文本: <triplet> 不确定性 <media> 信 息抽取 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 块 174 生成文本: <triplet> 不确定性 <media> 信 息抽取 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 不确定性 <media> 信 息抽取 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 不确定性 <media> 信 息抽取 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 不确定性 <media> 信 息抽取 <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '不确定性', '<media>', '信 息抽取', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '不确定性', '<media>', '信 息抽取', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '不确定性', '<media>', '信 息抽取', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 添加三元组: 不确定性(media) - instance of - 信 息抽取(concept)
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 添加三元组: 不确定性(media) - instance of - 信 息抽取(concept)
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 添加三元组: 不确定性(media) - instance of - 信 息抽取(concept)
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 块 174 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 块 174 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 块 174 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 处理块 175/353: 使用该方法对大规模的用户贡献知识的评估准确率
达到了91％，召回率达到了80％。一一．
2．4知识更...
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 处理块 175/353: 使用该方法对大规模的用户贡献知识的评估准确率
达到了91％，召回率达到了80％。一一．
2．4知识更...
2025-06-09 16:26:31,612 - DEBUG - 处理块 175/353: 使用该方法对大规模的用户贡献知识的评估准确率
达到了91％，召回率达到了80％。一一．
2．4知识更...
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 块 175 生成文本: <triplet> 概念层 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 块 175 生成文本: <triplet> 概念层 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 块 175 生成文本: <triplet> 概念层 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 概念层 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 概念层 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 概念层 <concept> 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '概念层', '<concept>', '知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '概念层', '<concept>', '知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '概念层', '<concept>', '知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 添加三元组: 概念层(concept) - part of - 知识库(media)
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 添加三元组: 概念层(concept) - part of - 知识库(media)
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 添加三元组: 概念层(concept) - part of - 知识库(media)
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 块 175 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 块 175 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 块 175 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 处理块 176/353: 和数据层的更新．概念层的更新是指新增数据后获
得了新的概念，需要自动将新的概念添加到知识库
的概念层...
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 处理块 176/353: 和数据层的更新．概念层的更新是指新增数据后获
得了新的概念，需要自动将新的概念添加到知识库
的概念层...
2025-06-09 16:26:31,889 - DEBUG - 处理块 176/353: 和数据层的更新．概念层的更新是指新增数据后获
得了新的概念，需要自动将新的概念添加到知识库
的概念层...
2025-06-09 16:26:32,231 - DEBUG - 块 176 生成文本: <triplet> 概念层的更新 <concept> 知识库 <misc> facet of</s>
2025-06-09 16:26:32,231 - DEBUG - 块 176 生成文本: <triplet> 概念层的更新 <concept> 知识库 <misc> facet of</s>
2025-06-09 16:26:32,231 - DEBUG - 块 176 生成文本: <triplet> 概念层的更新 <concept> 知识库 <misc> facet of</s>
2025-06-09 16:26:32,231 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 概念层的更新 <concept> 知识库 <misc> facet of</s>
2025-06-09 16:26:32,231 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 概念层的更新 <concept> 知识库 <misc> facet of</s>
2025-06-09 16:26:32,231 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 概念层的更新 <concept> 知识库 <misc> facet of</s>
2025-06-09 16:26:32,231 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '概念层的更新', '<concept>', '知识库', '<misc>', 'facet of']
2025-06-09 16:26:32,231 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '概念层的更新', '<concept>', '知识库', '<misc>', 'facet of']
2025-06-09 16:26:32,231 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '概念层的更新', '<concept>', '知识库', '<misc>', 'facet of']
2025-06-09 16:26:32,232 - DEBUG - 添加三元组: 概念层的更新(concept) - facet of - 知识库(misc)
2025-06-09 16:26:32,232 - DEBUG - 添加三元组: 概念层的更新(concept) - facet of - 知识库(misc)
2025-06-09 16:26:32,232 - DEBUG - 添加三元组: 概念层的更新(concept) - facet of - 知识库(misc)
2025-06-09 16:26:32,232 - DEBUG - 块 176 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:32,232 - DEBUG - 块 176 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:32,232 - DEBUG - 块 176 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:32,232 - DEBUG - 处理块 177/353: 站等可靠数据源，并选择在各数据源中出现频率高
的事实和属性加入知识库．知识的更新也可以采用
众包的模...
2025-06-09 16:26:32,232 - DEBUG - 处理块 177/353: 站等可靠数据源，并选择在各数据源中出现频率高
的事实和属性加入知识库．知识的更新也可以采用
众包的模...
2025-06-09 16:26:32,232 - DEBUG - 处理块 177/353: 站等可靠数据源，并选择在各数据源中出现频率高
的事实和属性加入知识库．知识的更新也可以采用
众包的模...
2025-06-09 16:26:32,594 - DEBUG - 块 177 生成文本: <triplet> 数据源 <concept> Freebase <org> <media> software engine</s>
2025-06-09 16:26:32,594 - DEBUG - 块 177 生成文本: <triplet> 数据源 <concept> Freebase <org> <media> software engine</s>
2025-06-09 16:26:32,594 - DEBUG - 块 177 生成文本: <triplet> 数据源 <concept> Freebase <org> <media> software engine</s>
2025-06-09 16:26:32,595 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 数据源 <concept> Freebase <org> <media> software engine</s>
2025-06-09 16:26:32,595 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 数据源 <concept> Freebase <org> <media> software engine</s>
2025-06-09 16:26:32,595 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 数据源 <concept> Freebase <org> <media> software engine</s>
2025-06-09 16:26:32,595 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '数据源', '<concept>', 'Freebase', '<org>', '<media>', 'software engine']
2025-06-09 16:26:32,595 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '数据源', '<concept>', 'Freebase', '<org>', '<media>', 'software engine']
2025-06-09 16:26:32,595 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '数据源', '<concept>', 'Freebase', '<org>', '<media>', 'software engine']
2025-06-09 16:26:32,595 - DEBUG - 添加三元组: 数据源(concept) - <media> - Freebase(org)
2025-06-09 16:26:32,595 - DEBUG - 添加三元组: 数据源(concept) - <media> - Freebase(org)
2025-06-09 16:26:32,595 - DEBUG - 添加三元组: 数据源(concept) - <media> - Freebase(org)
2025-06-09 16:26:32,595 - DEBUG - 块 177 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:32,595 - DEBUG - 块 177 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:32,595 - DEBUG - 块 177 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:32,595 - DEBUG - 处理块 178/353: 后的全部数据为输入，从零开始构建知识图谱．这种
方式比较简单，但资源消耗大，而且需要耗费大量人
力资...
2025-06-09 16:26:32,595 - DEBUG - 处理块 178/353: 后的全部数据为输入，从零开始构建知识图谱．这种
方式比较简单，但资源消耗大，而且需要耗费大量人
力资...
2025-06-09 16:26:32,595 - DEBUG - 处理块 178/353: 后的全部数据为输入，从零开始构建知识图谱．这种
方式比较简单，但资源消耗大，而且需要耗费大量人
力资...
2025-06-09 16:26:32,861 - DEBUG - 块 178 生成文本: <triplet> 的数据 <concept> 增量更新 <misc> <media> <unk> 数据 <per> subclass</s>
2025-06-09 16:26:32,861 - DEBUG - 块 178 生成文本: <triplet> 的数据 <concept> 增量更新 <misc> <media> <unk> 数据 <per> subclass</s>
2025-06-09 16:26:32,861 - DEBUG - 块 178 生成文本: <triplet> 的数据 <concept> 增量更新 <misc> <media> <unk> 数据 <per> subclass</s>
2025-06-09 16:26:32,862 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 的数据 <concept> 增量更新 <misc> <media> <unk> 数据 <per> subclass</s>
2025-06-09 16:26:32,862 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 的数据 <concept> 增量更新 <misc> <media> <unk> 数据 <per> subclass</s>
2025-06-09 16:26:32,862 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 的数据 <concept> 增量更新 <misc> <media> <unk> 数据 <per> subclass</s>
2025-06-09 16:26:32,862 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '的数据', '<concept>', '增量更新', '<misc>', '<media>', '<unk>', '数据', '<per>', 'subclass']
2025-06-09 16:26:32,862 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '的数据', '<concept>', '增量更新', '<misc>', '<media>', '<unk>', '数据', '<per>', 'subclass']
2025-06-09 16:26:32,862 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '的数据', '<concept>', '增量更新', '<misc>', '<media>', '<unk>', '数据', '<per>', 'subclass']
2025-06-09 16:26:32,862 - DEBUG - 添加三元组: 的数据(concept) - <media> - 增量更新(misc)
2025-06-09 16:26:32,862 - DEBUG - 添加三元组: 的数据(concept) - <media> - 增量更新(misc)
2025-06-09 16:26:32,862 - DEBUG - 添加三元组: 的数据(concept) - <media> - 增量更新(misc)
2025-06-09 16:26:32,862 - DEBUG - 块 178 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:32,862 - DEBUG - 块 178 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:32,862 - DEBUG - 块 178 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:32,862 - DEBUG - 处理块 179/353: 3跨语言知识图谱的构建
随着英文知识图谱技术的快速发展，各语种的
知识库建设也处在快速发展变化当中，...
2025-06-09 16:26:32,862 - DEBUG - 处理块 179/353: 3跨语言知识图谱的构建
随着英文知识图谱技术的快速发展，各语种的
知识库建设也处在快速发展变化当中，...
2025-06-09 16:26:32,862 - DEBUG - 处理块 179/353: 3跨语言知识图谱的构建
随着英文知识图谱技术的快速发展，各语种的
知识库建设也处在快速发展变化当中，...
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 块 179 生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 知识库建设 <media> <org> 英文 <loc> country</s>
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 块 179 生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 知识库建设 <media> <org> 英文 <loc> country</s>
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 块 179 生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 知识库建设 <media> <org> 英文 <loc> country</s>
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 知识库建设 <media> <org> 英文 <loc> country</s>
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 知识库建设 <media> <org> 英文 <loc> country</s>
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 知识库建设 <media> <org> 英文 <loc> country</s>
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨语言知识图谱', '<concept>', '知识库建设', '<media>', '<org>', '英文', '<loc>', 'country']
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨语言知识图谱', '<concept>', '知识库建设', '<media>', '<org>', '英文', '<loc>', 'country']
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨语言知识图谱', '<concept>', '知识库建设', '<media>', '<org>', '英文', '<loc>', 'country']
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言知识图谱(concept) - <org> - 知识库建设(media)
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言知识图谱(concept) - <org> - 知识库建设(media)
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言知识图谱(concept) - <org> - 知识库建设(media)
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 块 179 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 块 179 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 块 179 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 处理块 180/353: 各语种知识分布不均匀，对其进行融合可以有效地
弥补单语种知识库的不足；2)可以充分利用多语种
在知识...
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 处理块 180/353: 各语种知识分布不均匀，对其进行融合可以有效地
弥补单语种知识库的不足；2)可以充分利用多语种
在知识...
2025-06-09 16:26:33,311 - DEBUG - 处理块 180/353: 各语种知识分布不均匀，对其进行融合可以有效地
弥补单语种知识库的不足；2)可以充分利用多语种
在知识...
2025-06-09 16:26:34,156 - DEBUG - 块 180 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 万方数据 计算机研究与发展2016 <org> 2016 <media> 共享度 <eve> <misc> 分布 <per> <unk> <dis> <time> 编号 <loc> part of the series of <triplet> 16,53 <cel> 语种知识分布不均匀,对其进行融合可以有效地避免 <date> point in time</s>
2025-06-09 16:26:34,156 - DEBUG - 块 180 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 万方数据 计算机研究与发展2016 <org> 2016 <media> 共享度 <eve> <misc> 分布 <per> <unk> <dis> <time> 编号 <loc> part of the series of <triplet> 16,53 <cel> 语种知识分布不均匀,对其进行融合可以有效地避免 <date> point in time</s>
2025-06-09 16:26:34,156 - DEBUG - 块 180 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 万方数据 计算机研究与发展2016 <org> 2016 <media> 共享度 <eve> <misc> 分布 <per> <unk> <dis> <time> 编号 <loc> part of the series of <triplet> 16,53 <cel> 语种知识分布不均匀,对其进行融合可以有效地避免 <date> point in time</s>
2025-06-09 16:26:34,157 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 万方数据 计算机研究与发展2016 <org> 2016 <media> 共享度 <eve> <misc> 分布 <per> <unk> <dis> <time> 编号 <loc> part of the series of <triplet> 16,53 <cel> 语种知识分布不均匀,对其进行融合可以有效地避免 <date> point in time</s>
2025-06-09 16:26:34,157 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 万方数据 计算机研究与发展2016 <org> 2016 <media> 共享度 <eve> <misc> 分布 <per> <unk> <dis> <time> 编号 <loc> part of the series of <triplet> 16,53 <cel> 语种知识分布不均匀,对其进行融合可以有效地避免 <date> point in time</s>
2025-06-09 16:26:34,157 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 万方数据 计算机研究与发展2016 <org> 2016 <media> 共享度 <eve> <misc> 分布 <per> <unk> <dis> <time> 编号 <loc> part of the series of <triplet> 16,53 <cel> 语种知识分布不均匀,对其进行融合可以有效地避免 <date> point in time</s>
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2025-06-09 16:26:34,157 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - 2016 - 万方数据 计算机研究与发展2016(org)
2025-06-09 16:26:34,157 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - 2016 - 万方数据 计算机研究与发展2016(org)
2025-06-09 16:26:34,157 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - 2016 - 万方数据 计算机研究与发展2016(org)
2025-06-09 16:26:34,157 - DEBUG - 添加三元组: 16,53(cel) - point in time - 语种知识分布不均匀,对其进行融合可以有效地避免(date)
2025-06-09 16:26:34,157 - DEBUG - 添加三元组: 16,53(cel) - point in time - 语种知识分布不均匀,对其进行融合可以有效地避免(date)
2025-06-09 16:26:34,157 - DEBUG - 添加三元组: 16,53(cel) - point in time - 语种知识分布不均匀,对其进行融合可以有效地避免(date)
2025-06-09 16:26:34,157 - DEBUG - 块 180 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:34,157 - DEBUG - 块 180 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:34,157 - DEBUG - 块 180 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:34,157 - DEBUG - 处理块 181/353: 时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以...
2025-06-09 16:26:34,157 - DEBUG - 处理块 181/353: 时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以...
2025-06-09 16:26:34,157 - DEBUG - 处理块 181/353: 时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以...
2025-06-09 16:26:34,735 - DEBUG - 块 181 生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 信息检 索 <misc> 机器翻译 <media> <eve> 语种问答 <unk> 知识问 <org> 多语 <per> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:34,735 - DEBUG - 块 181 生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 信息检 索 <misc> 机器翻译 <media> <eve> 语种问答 <unk> 知识问 <org> 多语 <per> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:34,735 - DEBUG - 块 181 生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 信息检 索 <misc> 机器翻译 <media> <eve> 语种问答 <unk> 知识问 <org> 多语 <per> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:34,735 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 信息检 索 <misc> 机器翻译 <media> <eve> 语种问答 <unk> 知识问 <org> 多语 <per> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:34,735 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 信息检 索 <misc> 机器翻译 <media> <eve> 语种问答 <unk> 知识问 <org> 多语 <per> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:34,735 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 信息检 索 <misc> 机器翻译 <media> <eve> 语种问答 <unk> 知识问 <org> 多语 <per> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:34,735 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨语言知识图谱', '<concept>', '信息检 索', '<misc>', '机器翻译', '<media>', '<eve>', '语种问答', '<unk>', '知识问', '<org>', '多语', '<per>', 'subclass of']
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2025-06-09 16:26:34,735 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言知识图谱(concept) - 机器翻译 - 信息检 索(misc)
2025-06-09 16:26:34,735 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言知识图谱(concept) - 机器翻译 - 信息检 索(misc)
2025-06-09 16:26:34,735 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言知识图谱(concept) - 机器翻译 - 信息检 索(misc)
2025-06-09 16:26:34,735 - DEBUG - 块 181 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:34,735 - DEBUG - 块 181 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:34,735 - DEBUG - 块 181 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:34,735 - DEBUG - 处理块 182/353: 2)跨语言知
识抽取；3)跨语言知识链接．其中，跨语言本体的构
建可以参照2．3．1节介绍的本体构建...
2025-06-09 16:26:34,735 - DEBUG - 处理块 182/353: 2)跨语言知
识抽取；3)跨语言知识链接．其中，跨语言本体的构
建可以参照2．3．1节介绍的本体构建...
2025-06-09 16:26:34,735 - DEBUG - 处理块 182/353: 2)跨语言知
识抽取；3)跨语言知识链接．其中，跨语言本体的构
建可以参照2．3．1节介绍的本体构建...
2025-06-09 16:26:35,119 - DEBUG - 块 182 生成文本: <triplet> 多语种知识 <concept> 本体库 <media> <unk> <org> <misc> <loc> <time> <dis> <per> <eve> <date> point in time</s>
2025-06-09 16:26:35,119 - DEBUG - 块 182 生成文本: <triplet> 多语种知识 <concept> 本体库 <media> <unk> <org> <misc> <loc> <time> <dis> <per> <eve> <date> point in time</s>
2025-06-09 16:26:35,119 - DEBUG - 块 182 生成文本: <triplet> 多语种知识 <concept> 本体库 <media> <unk> <org> <misc> <loc> <time> <dis> <per> <eve> <date> point in time</s>
2025-06-09 16:26:35,119 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多语种知识 <concept> 本体库 <media> <unk> <org> <misc> <loc> <time> <dis> <per> <eve> <date> point in time</s>
2025-06-09 16:26:35,119 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多语种知识 <concept> 本体库 <media> <unk> <org> <misc> <loc> <time> <dis> <per> <eve> <date> point in time</s>
2025-06-09 16:26:35,119 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多语种知识 <concept> 本体库 <media> <unk> <org> <misc> <loc> <time> <dis> <per> <eve> <date> point in time</s>
2025-06-09 16:26:35,120 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多语种知识', '<concept>', '本体库', '<media>', '<unk>', '<org>', '<misc>', '<loc>', '<time>', '<dis>', '<per>', '<eve>', '<date>', 'point in time']
2025-06-09 16:26:35,120 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多语种知识', '<concept>', '本体库', '<media>', '<unk>', '<org>', '<misc>', '<loc>', '<time>', '<dis>', '<per>', '<eve>', '<date>', 'point in time']
2025-06-09 16:26:35,120 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多语种知识', '<concept>', '本体库', '<media>', '<unk>', '<org>', '<misc>', '<loc>', '<time>', '<dis>', '<per>', '<eve>', '<date>', 'point in time']
2025-06-09 16:26:35,120 - DEBUG - 添加三元组: 多语种知识(concept) - <unk> - 本体库(media)
2025-06-09 16:26:35,120 - DEBUG - 添加三元组: 多语种知识(concept) - <unk> - 本体库(media)
2025-06-09 16:26:35,120 - DEBUG - 添加三元组: 多语种知识(concept) - <unk> - 本体库(media)
2025-06-09 16:26:35,120 - DEBUG - 块 182 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:35,120 - DEBUG - 块 182 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:35,120 - DEBUG - 块 182 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:35,120 - DEBUG - 处理块 183/353: 不足，因此跨语言的知识抽取研究日益受到国内外
重视，例如欧盟的Xlike项目和我国的XLore项目
...
2025-06-09 16:26:35,120 - DEBUG - 处理块 183/353: 不足，因此跨语言的知识抽取研究日益受到国内外
重视，例如欧盟的Xlike项目和我国的XLore项目
...
2025-06-09 16:26:35,120 - DEBUG - 处理块 183/353: 不足，因此跨语言的知识抽取研究日益受到国内外
重视，例如欧盟的Xlike项目和我国的XLore项目
...
2025-06-09 16:26:35,312 - DEBUG - 块 183 生成文本: <triplet> <concept> 欧盟 <org> applies to jurisdiction</s>
2025-06-09 16:26:35,312 - DEBUG - 块 183 生成文本: <triplet> <concept> 欧盟 <org> applies to jurisdiction</s>
2025-06-09 16:26:35,312 - DEBUG - 块 183 生成文本: <triplet> <concept> 欧盟 <org> applies to jurisdiction</s>
2025-06-09 16:26:35,312 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 欧盟 <org> applies to jurisdiction</s>
2025-06-09 16:26:35,312 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 欧盟 <org> applies to jurisdiction</s>
2025-06-09 16:26:35,312 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 欧盟 <org> applies to jurisdiction</s>
2025-06-09 16:26:35,312 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '欧盟', '<org>', 'applies to jurisdiction']
2025-06-09 16:26:35,312 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '欧盟', '<org>', 'applies to jurisdiction']
2025-06-09 16:26:35,312 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '欧盟', '<org>', 'applies to jurisdiction']
2025-06-09 16:26:35,312 - DEBUG - 处理块 184/353: 抽取技术．XI。ore项目是清华大学构建的基于中英
文的跨语言知识图谱，其中文知识源包括百度百科、
...
2025-06-09 16:26:35,312 - DEBUG - 处理块 184/353: 抽取技术．XI。ore项目是清华大学构建的基于中英
文的跨语言知识图谱，其中文知识源包括百度百科、
...
2025-06-09 16:26:35,312 - DEBUG - 处理块 184/353: 抽取技术．XI。ore项目是清华大学构建的基于中英
文的跨语言知识图谱，其中文知识源包括百度百科、
...
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 块 184 生成文本: <triplet> 互动百科 <media> 中英 <concept> language of work location</s>
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 块 184 生成文本: <triplet> 互动百科 <media> 中英 <concept> language of work location</s>
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 块 184 生成文本: <triplet> 互动百科 <media> 中英 <concept> language of work location</s>
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 互动百科 <media> 中英 <concept> language of work location</s>
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 互动百科 <media> 中英 <concept> language of work location</s>
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 互动百科 <media> 中英 <concept> language of work location</s>
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '互动百科', '<media>', '中英', '<concept>', 'language of work location']
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '互动百科', '<media>', '中英', '<concept>', 'language of work location']
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '互动百科', '<media>', '中英', '<concept>', 'language of work location']
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 添加三元组: 互动百科(media) - language of work location - 中英(concept)
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 添加三元组: 互动百科(media) - language of work location - 中英(concept)
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 添加三元组: 互动百科(media) - language of work location - 中英(concept)
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 块 184 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 块 184 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 块 184 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 处理块 185/353: 语种知识自动化抽取缺失的目标语种知识．例如
Nguye等人[7刈采用基于翻译的跨语言知识抽取模
型，...
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 处理块 185/353: 语种知识自动化抽取缺失的目标语种知识．例如
Nguye等人[7刈采用基于翻译的跨语言知识抽取模
型，...
2025-06-09 16:26:35,504 - DEBUG - 处理块 185/353: 语种知识自动化抽取缺失的目标语种知识．例如
Nguye等人[7刈采用基于翻译的跨语言知识抽取模
型，...
2025-06-09 16:26:35,974 - DEBUG - 块 185 生成文本: <triplet> 跨语言知识抽取模 型 <concept> 语种知识库 <media> 模范 <org> 模型 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:35,974 - DEBUG - 块 185 生成文本: <triplet> 跨语言知识抽取模 型 <concept> 语种知识库 <media> 模范 <org> 模型 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:35,974 - DEBUG - 块 185 生成文本: <triplet> 跨语言知识抽取模 型 <concept> 语种知识库 <media> 模范 <org> 模型 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:35,974 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言知识抽取模 型 <concept> 语种知识库 <media> 模范 <org> 模型 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:35,974 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言知识抽取模 型 <concept> 语种知识库 <media> 模范 <org> 模型 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:35,974 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言知识抽取模 型 <concept> 语种知识库 <media> 模范 <org> 模型 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:35,974 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨语言知识抽取模 型', '<concept>', '语种知识库', '<media>', '模范', '<org>', '模型', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:35,974 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨语言知识抽取模 型', '<concept>', '语种知识库', '<media>', '模范', '<org>', '模型', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:35,974 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨语言知识抽取模 型', '<concept>', '语种知识库', '<media>', '模范', '<org>', '模型', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:35,975 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言知识抽取模 型(concept) - 模范 - 语种知识库(media)
2025-06-09 16:26:35,975 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言知识抽取模 型(concept) - 模范 - 语种知识库(media)
2025-06-09 16:26:35,975 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言知识抽取模 型(concept) - 模范 - 语种知识库(media)
2025-06-09 16:26:35,975 - DEBUG - 块 185 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:35,975 - DEBUG - 块 185 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:35,975 - DEBUG - 块 185 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:35,975 - DEBUG - 处理块 186/353: 于：1)受到不同语种间等价对象的数量以及源语种
知识库中结构化信息(信息框)数量的限制；2)知识
抽...
2025-06-09 16:26:35,975 - DEBUG - 处理块 186/353: 于：1)受到不同语种间等价对象的数量以及源语种
知识库中结构化信息(信息框)数量的限制；2)知识
抽...
2025-06-09 16:26:35,975 - DEBUG - 处理块 186/353: 于：1)受到不同语种间等价对象的数量以及源语种
知识库中结构化信息(信息框)数量的限制；2)知识
抽...
2025-06-09 16:26:36,347 - DEBUG - 块 186 生成文本: <triplet> 跨语言知识抽取框架 <concept>wang等人’7朝 <per> creator</s>
2025-06-09 16:26:36,347 - DEBUG - 块 186 生成文本: <triplet> 跨语言知识抽取框架 <concept>wang等人’7朝 <per> creator</s>
2025-06-09 16:26:36,347 - DEBUG - 块 186 生成文本: <triplet> 跨语言知识抽取框架 <concept>wang等人’7朝 <per> creator</s>
2025-06-09 16:26:36,348 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言知识抽取框架 <concept>wang等人’7朝 <per> creator</s>
2025-06-09 16:26:36,348 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言知识抽取框架 <concept>wang等人’7朝 <per> creator</s>
2025-06-09 16:26:36,348 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言知识抽取框架 <concept>wang等人’7朝 <per> creator</s>
2025-06-09 16:26:36,348 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨语言知识抽取框架', '<concept>', 'wang等人’7朝', '<per>', 'creator']
2025-06-09 16:26:36,348 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨语言知识抽取框架', '<concept>', 'wang等人’7朝', '<per>', 'creator']
2025-06-09 16:26:36,348 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨语言知识抽取框架', '<concept>', 'wang等人’7朝', '<per>', 'creator']
2025-06-09 16:26:36,348 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言知识抽取框架(concept) - creator - wang等人’7朝(per)
2025-06-09 16:26:36,348 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言知识抽取框架(concept) - creator - wang等人’7朝(per)
2025-06-09 16:26:36,348 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言知识抽取框架(concept) - creator - wang等人’7朝(per)
2025-06-09 16:26:36,348 - DEBUG - 块 186 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:36,348 - DEBUG - 块 186 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:36,348 - DEBUG - 块 186 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:36,348 - DEBUG - 处理块 187/353: 语种知识库中丰富的无结构文本信息以及结构化信
息，提高了目标语种知识库中信息抽取的数量和质
量．通过...
2025-06-09 16:26:36,348 - DEBUG - 处理块 187/353: 语种知识库中丰富的无结构文本信息以及结构化信
息，提高了目标语种知识库中信息抽取的数量和质
量．通过...
2025-06-09 16:26:36,348 - DEBUG - 处理块 187/353: 语种知识库中丰富的无结构文本信息以及结构化信
息，提高了目标语种知识库中信息抽取的数量和质
量．通过...
2025-06-09 16:26:36,978 - DEBUG - 块 187 生成文本: <triplet> 语种知识库 <concept> 结构化信 息 <media> 文本信息 <unk> 信息抽取准确率和召回率 <misc> 种 <per> facet of</s>
2025-06-09 16:26:36,978 - DEBUG - 块 187 生成文本: <triplet> 语种知识库 <concept> 结构化信 息 <media> 文本信息 <unk> 信息抽取准确率和召回率 <misc> 种 <per> facet of</s>
2025-06-09 16:26:36,978 - DEBUG - 块 187 生成文本: <triplet> 语种知识库 <concept> 结构化信 息 <media> 文本信息 <unk> 信息抽取准确率和召回率 <misc> 种 <per> facet of</s>
2025-06-09 16:26:36,978 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语种知识库 <concept> 结构化信 息 <media> 文本信息 <unk> 信息抽取准确率和召回率 <misc> 种 <per> facet of</s>
2025-06-09 16:26:36,978 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语种知识库 <concept> 结构化信 息 <media> 文本信息 <unk> 信息抽取准确率和召回率 <misc> 种 <per> facet of</s>
2025-06-09 16:26:36,978 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语种知识库 <concept> 结构化信 息 <media> 文本信息 <unk> 信息抽取准确率和召回率 <misc> 种 <per> facet of</s>
2025-06-09 16:26:36,978 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语种知识库', '<concept>', '结构化信 息', '<media>', '文本信息', '<unk>', '信息抽取准确率和召回率', '<misc>', '种', '<per>', 'facet of']
2025-06-09 16:26:36,978 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语种知识库', '<concept>', '结构化信 息', '<media>', '文本信息', '<unk>', '信息抽取准确率和召回率', '<misc>', '种', '<per>', 'facet of']
2025-06-09 16:26:36,978 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语种知识库', '<concept>', '结构化信 息', '<media>', '文本信息', '<unk>', '信息抽取准确率和召回率', '<misc>', '种', '<per>', 'facet of']
2025-06-09 16:26:36,978 - DEBUG - 添加三元组: 语种知识库(concept) - 文本信息 - 结构化信 息(media)
2025-06-09 16:26:36,978 - DEBUG - 添加三元组: 语种知识库(concept) - 文本信息 - 结构化信 息(media)
2025-06-09 16:26:36,978 - DEBUG - 添加三元组: 语种知识库(concept) - 文本信息 - 结构化信 息(media)
2025-06-09 16:26:36,979 - DEBUG - 块 187 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:36,979 - DEBUG - 块 187 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:36,979 - DEBUG - 块 187 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:36,979 - DEBUG - 处理块 188/353: 明显优于前2种抽取模型．
3．2跨语言知识链接
知识链接是构建跨语言知识图谱需要解决的关
键问题之一...
2025-06-09 16:26:36,979 - DEBUG - 处理块 188/353: 明显优于前2种抽取模型．
3．2跨语言知识链接
知识链接是构建跨语言知识图谱需要解决的关
键问题之一...
2025-06-09 16:26:36,979 - DEBUG - 处理块 188/353: 明显优于前2种抽取模型．
3．2跨语言知识链接
知识链接是构建跨语言知识图谱需要解决的关
键问题之一...
2025-06-09 16:26:37,461 - DEBUG - 块 188 生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 关 键 <media> 知识链接 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:37,461 - DEBUG - 块 188 生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 关 键 <media> 知识链接 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:37,461 - DEBUG - 块 188 生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 关 键 <media> 知识链接 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:37,461 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 关 键 <media> 知识链接 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:37,461 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 关 键 <media> 知识链接 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:37,461 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言知识图谱 <concept> 关 键 <media> 知识链接 <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:37,461 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨语言知识图谱', '<concept>', '关 键', '<media>', '知识链接', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:37,461 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨语言知识图谱', '<concept>', '关 键', '<media>', '知识链接', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:37,461 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨语言知识图谱', '<concept>', '关 键', '<media>', '知识链接', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:37,461 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言知识图谱(concept) - 知识链接 - 关 键(media)
2025-06-09 16:26:37,461 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言知识图谱(concept) - 知识链接 - 关 键(media)
2025-06-09 16:26:37,461 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言知识图谱(concept) - 知识链接 - 关 键(media)
2025-06-09 16:26:37,462 - DEBUG - 块 188 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:37,462 - DEBUG - 块 188 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:37,462 - DEBUG - 块 188 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:37,462 - DEBUG - 处理块 189/353: 通过语义关联实现二者之间的映射，本体映射的目
的是实现知识的共享和重用．例如在合并2个本体
知识库时...
2025-06-09 16:26:37,462 - DEBUG - 处理块 189/353: 通过语义关联实现二者之间的映射，本体映射的目
的是实现知识的共享和重用．例如在合并2个本体
知识库时...
2025-06-09 16:26:37,462 - DEBUG - 处理块 189/353: 通过语义关联实现二者之间的映射，本体映射的目
的是实现知识的共享和重用．例如在合并2个本体
知识库时...
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 块 189 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 2 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 块 189 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 2 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 块 189 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 2 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 2 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 2 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 2 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '2', '<num>', 'quantity']
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '2', '<num>', 'quantity']
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '2', '<num>', 'quantity']
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - quantity - 2(num)
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - quantity - 2(num)
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - quantity - 2(num)
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 块 189 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 块 189 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 块 189 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 处理块 190/353: 语种本体之间的映射，跨语言本体映射(cross—
lingual
ontology mapping或...
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 处理块 190/353: 语种本体之间的映射，跨语言本体映射(cross—
lingual
ontology mapping或...
2025-06-09 16:26:37,707 - DEBUG - 处理块 190/353: 语种本体之间的映射，跨语言本体映射(cross—
lingual
ontology mapping或...
2025-06-09 16:26:38,048 - DEBUG - 块 190 生成文本: <triplet> 跨语言本体映射 <concept> 翻 译工具 <media> 本体库 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:38,048 - DEBUG - 块 190 生成文本: <triplet> 跨语言本体映射 <concept> 翻 译工具 <media> 本体库 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:38,048 - DEBUG - 块 190 生成文本: <triplet> 跨语言本体映射 <concept> 翻 译工具 <media> 本体库 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:38,049 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言本体映射 <concept> 翻 译工具 <media> 本体库 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:38,049 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言本体映射 <concept> 翻 译工具 <media> 本体库 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:38,049 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨语言本体映射 <concept> 翻 译工具 <media> 本体库 <misc> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:38,049 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨语言本体映射', '<concept>', '翻 译工具', '<media>', '本体库', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:38,049 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨语言本体映射', '<concept>', '翻 译工具', '<media>', '本体库', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:38,049 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨语言本体映射', '<concept>', '翻 译工具', '<media>', '本体库', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:38,049 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言本体映射(concept) - 本体库 - 翻 译工具(media)
2025-06-09 16:26:38,049 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言本体映射(concept) - 本体库 - 翻 译工具(media)
2025-06-09 16:26:38,049 - DEBUG - 添加三元组: 跨语言本体映射(concept) - 本体库 - 翻 译工具(media)
2025-06-09 16:26:38,049 - DEBUG - 块 190 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:38,049 - DEBUG - 块 190 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:38,049 - DEBUG - 块 190 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:38,049 - DEBUG - 处理块 191/353: 言，从而将跨语种本体映射问题转化为单语种本体
映射问题．例如Fu等人一61提出S()C()M方法分为...
2025-06-09 16:26:38,049 - DEBUG - 处理块 191/353: 言，从而将跨语种本体映射问题转化为单语种本体
映射问题．例如Fu等人一61提出S()C()M方法分为...
2025-06-09 16:26:38,049 - DEBUG - 处理块 191/353: 言，从而将跨语种本体映射问题转化为单语种本体
映射问题．例如Fu等人一61提出S()C()M方法分为...
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 块 191 生成文本: <triplet> 单语种本体 映射问题 <concept> S()C(M方法 <media> Fu等人 <per> author</s>
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 块 191 生成文本: <triplet> 单语种本体 映射问题 <concept> S()C(M方法 <media> Fu等人 <per> author</s>
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 块 191 生成文本: <triplet> 单语种本体 映射问题 <concept> S()C(M方法 <media> Fu等人 <per> author</s>
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 单语种本体 映射问题 <concept> S()C(M方法 <media> Fu等人 <per> author</s>
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 单语种本体 映射问题 <concept> S()C(M方法 <media> Fu等人 <per> author</s>
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 单语种本体 映射问题 <concept> S()C(M方法 <media> Fu等人 <per> author</s>
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '单语种本体 映射问题', '<concept>', 'S()C(M方法', '<media>', 'Fu等人', '<per>', 'author']
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '单语种本体 映射问题', '<concept>', 'S()C(M方法', '<media>', 'Fu等人', '<per>', 'author']
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '单语种本体 映射问题', '<concept>', 'S()C(M方法', '<media>', 'Fu等人', '<per>', 'author']
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 添加三元组: 单语种本体 映射问题(concept) - Fu等人 - S()C(M方法(media)
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 添加三元组: 单语种本体 映射问题(concept) - Fu等人 - S()C(M方法(media)
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 添加三元组: 单语种本体 映射问题(concept) - Fu等人 - S()C(M方法(media)
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 块 191 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 块 191 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 块 191 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 处理块 192/353: audit)，接受置信度高的映射结果． wang等人阿列提出了基于链接因子图模型的跨
语言知识链接方...
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 处理块 192/353: audit)，接受置信度高的映射结果． wang等人阿列提出了基于链接因子图模型的跨
语言知识链接方...
2025-06-09 16:26:38,552 - DEBUG - 处理块 192/353: audit)，接受置信度高的映射结果． wang等人阿列提出了基于链接因子图模型的跨
语言知识链接方...
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 块 192 生成文本: <triplet> 因子图模型 <concept> wang等人阿列 <per> creator</s>
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 块 192 生成文本: <triplet> 因子图模型 <concept> wang等人阿列 <per> creator</s>
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 块 192 生成文本: <triplet> 因子图模型 <concept> wang等人阿列 <per> creator</s>
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 因子图模型 <concept> wang等人阿列 <per> creator</s>
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 因子图模型 <concept> wang等人阿列 <per> creator</s>
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 因子图模型 <concept> wang等人阿列 <per> creator</s>
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '因子图模型', '<concept>', 'wang等人阿列', '<per>', 'creator']
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '因子图模型', '<concept>', 'wang等人阿列', '<per>', 'creator']
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '因子图模型', '<concept>', 'wang等人阿列', '<per>', 'creator']
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 添加三元组: 因子图模型(concept) - creator - wang等人阿列(per)
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 添加三元组: 因子图模型(concept) - creator - wang等人阿列(per)
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 添加三元组: 因子图模型(concept) - creator - wang等人阿列(per)
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 块 192 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 块 192 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 块 192 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 处理块 193/353: 该模型可以在英文维基百科和中文百度百科中找到
202
141组跨语言知识对． 基于链接相似度方法的准...
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 处理块 193/353: 该模型可以在英文维基百科和中文百度百科中找到
202
141组跨语言知识对． 基于链接相似度方法的准...
2025-06-09 16:26:38,723 - DEBUG - 处理块 193/353: 该模型可以在英文维基百科和中文百度百科中找到
202
141组跨语言知识对． 基于链接相似度方法的准...
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 块 193 生成文本: <triplet> 百度百科 <media> 中文 <concept> language of work</s>
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 块 193 生成文本: <triplet> 百度百科 <media> 中文 <concept> language of work</s>
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 块 193 生成文本: <triplet> 百度百科 <media> 中文 <concept> language of work</s>
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 百度百科 <media> 中文 <concept> language of work</s>
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 百度百科 <media> 中文 <concept> language of work</s>
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 百度百科 <media> 中文 <concept> language of work</s>
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '百度百科', '<media>', '中文', '<concept>', 'language of work']
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '百度百科', '<media>', '中文', '<concept>', 'language of work']
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '百度百科', '<media>', '中文', '<concept>', 'language of work']
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 添加三元组: 百度百科(media) - language of work - 中文(concept)
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 添加三元组: 百度百科(media) - language of work - 中文(concept)
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 添加三元组: 百度百科(media) - language of work - 中文(concept)
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 块 193 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 块 193 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 块 193 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 处理块 194/353: 知识链接方法．1)利用少量的跨语言知识链接对，以
及一些知识库内部链接作为种子；2)使用语义标注
的...
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 处理块 194/353: 知识链接方法．1)利用少量的跨语言知识链接对，以
及一些知识库内部链接作为种子；2)使用语义标注
的...
2025-06-09 16:26:39,161 - DEBUG - 处理块 194/353: 知识链接方法．1)利用少量的跨语言知识链接对，以
及一些知识库内部链接作为种子；2)使用语义标注
的...
2025-06-09 16:26:39,353 - DEBUG - 块 194 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 中英文 <concept> language of work or name</s>
2025-06-09 16:26:39,353 - DEBUG - 块 194 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 中英文 <concept> language of work or name</s>
2025-06-09 16:26:39,353 - DEBUG - 块 194 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 中英文 <concept> language of work or name</s>
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2025-06-09 16:26:39,353 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - language of work or name - 中英文(concept)
2025-06-09 16:26:39,353 - DEBUG - 块 194 提取到 1 个三元组
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2025-06-09 16:26:39,353 - DEBUG - 块 194 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:39,353 - DEBUG - 处理块 195/353: 识链接对的识别数量和质量．
万方数据

刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图...
2025-06-09 16:26:39,353 - DEBUG - 处理块 195/353: 识链接对的识别数量和质量．
万方数据

刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图...
2025-06-09 16:26:39,353 - DEBUG - 处理块 195/353: 识链接对的识别数量和质量．
万方数据

刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图...
2025-06-09 16:26:39,612 - DEBUG - 块 195 生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> 刘 <unk> <per> 4 <num> ranking</s>
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2025-06-09 16:26:39,612 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> 刘 <unk> <per> 4 <num> ranking</s>
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2025-06-09 16:26:39,612 - DEBUG - 添加三元组: 万方数据(concept) - <per> - 刘(unk)
2025-06-09 16:26:39,612 - DEBUG - 块 195 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:39,612 - DEBUG - 块 195 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:39,612 - DEBUG - 块 195 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:39,613 - DEBUG - 处理块 196/353: Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。...
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watson，wolfram Alpha等)。...
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2025-06-09 16:26:39,998 - DEBUG - 块 196 生成文本: <triplet> 索引擎 <concept> 知识图谱 <media> <unk> 搜 <org> <misc> use</s>
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2025-06-09 16:26:39,998 - DEBUG - 块 196 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:39,998 - DEBUG - 块 196 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:39,998 - DEBUG - 块 196 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:39,998 - DEBUG - 处理块 197/353: 个或一组概念之上，然后根据知识图谱中的概念层
次结构，向用户返回图形化的知识结构(其中包含指
向资源...
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次结构，向用户返回图形化的知识结构(其中包含指
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次结构，向用户返回图形化的知识结构(其中包含指
向资源...
2025-06-09 16:26:40,244 - DEBUG - 块 197 生成文本: <triplet> 的知识卡片 <concept> 谷歌 <org> owned by</s>
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2025-06-09 16:26:40,244 - DEBUG - 块 197 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:40,244 - DEBUG - 块 197 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:40,244 - DEBUG - 块 197 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:40,244 - DEBUG - 处理块 198/353: 义分析和语法分析，进而将其转化成结构化形式的
查询语句，然后在知识图谱中查询答案．对知识图谱
的查询...
2025-06-09 16:26:40,244 - DEBUG - 处理块 198/353: 义分析和语法分析，进而将其转化成结构化形式的
查询语句，然后在知识图谱中查询答案．对知识图谱
的查询...
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的查询...
2025-06-09 16:26:40,425 - DEBUG - 块 198 生成文本: <triplet> 埃博拉病毒 <concept> 图 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:40,425 - DEBUG - 块 198 生成文本: <triplet> 埃博拉病毒 <concept> 图 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:40,425 - DEBUG - 块 198 生成文本: <triplet> 埃博拉病毒 <concept> 图 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:40,425 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 埃博拉病毒 <concept> 图 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:40,425 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 埃博拉病毒 <concept> 图 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:40,425 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 埃博拉病毒 <concept> 图 <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:40,425 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '埃博拉病毒', '<concept>', '图', '<misc>', 'instance of']
2025-06-09 16:26:40,425 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '埃博拉病毒', '<concept>', '图', '<misc>', 'instance of']
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2025-06-09 16:26:40,425 - DEBUG - 添加三元组: 埃博拉病毒(concept) - instance of - 图(misc)
2025-06-09 16:26:40,425 - DEBUG - 添加三元组: 埃博拉病毒(concept) - instance of - 图(misc)
2025-06-09 16:26:40,425 - DEBUG - 添加三元组: 埃博拉病毒(concept) - instance of - 图(misc)
2025-06-09 16:26:40,425 - DEBUG - 块 198 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:40,425 - DEBUG - 块 198 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:40,425 - DEBUG - 块 198 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:40,425 - DEBUG - 处理块 199/353: 换成“感染埃博拉病毒的症状有哪些?”，然后再进行
推理变换，最终形成等价的三元组查询语句，如(埃
博...
2025-06-09 16:26:40,425 - DEBUG - 处理块 199/353: 换成“感染埃博拉病毒的症状有哪些?”，然后再进行
推理变换，最终形成等价的三元组查询语句，如(埃
博...
2025-06-09 16:26:40,425 - DEBUG - 处理块 199/353: 换成“感染埃博拉病毒的症状有哪些?”，然后再进行
推理变换，最终形成等价的三元组查询语句，如(埃
博...
2025-06-09 16:26:40,585 - DEBUG - 块 199 生成文本: <triplet> 症状 <concept> 埃博拉 <misc> facet of</s>
2025-06-09 16:26:40,585 - DEBUG - 块 199 生成文本: <triplet> 症状 <concept> 埃博拉 <misc> facet of</s>
2025-06-09 16:26:40,585 - DEBUG - 块 199 生成文本: <triplet> 症状 <concept> 埃博拉 <misc> facet of</s>
2025-06-09 16:26:40,585 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 症状 <concept> 埃博拉 <misc> facet of</s>
2025-06-09 16:26:40,585 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 症状 <concept> 埃博拉 <misc> facet of</s>
2025-06-09 16:26:40,585 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 症状 <concept> 埃博拉 <misc> facet of</s>
2025-06-09 16:26:40,586 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '症状', '<concept>', '埃博拉', '<misc>', 'facet of']
2025-06-09 16:26:40,586 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '症状', '<concept>', '埃博拉', '<misc>', 'facet of']
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2025-06-09 16:26:40,586 - DEBUG - 添加三元组: 症状(concept) - facet of - 埃博拉(misc)
2025-06-09 16:26:40,586 - DEBUG - 添加三元组: 症状(concept) - facet of - 埃博拉(misc)
2025-06-09 16:26:40,586 - DEBUG - 添加三元组: 症状(concept) - facet of - 埃博拉(misc)
2025-06-09 16:26:40,586 - DEBUG - 块 199 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:40,586 - DEBUG - 块 199 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:40,586 - DEBUG - 块 199 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:40,586 - DEBUG - 处理块 200/353: 善而无法通过推理解答用户的问题，深度问答系统
还可以利用搜索引擎向用户反馈搜索结果，同时根
据搜索的...
2025-06-09 16:26:40,586 - DEBUG - 处理块 200/353: 善而无法通过推理解答用户的问题，深度问答系统
还可以利用搜索引擎向用户反馈搜索结果，同时根
据搜索的...
2025-06-09 16:26:40,586 - DEBUG - 处理块 200/353: 善而无法通过推理解答用户的问题，深度问答系统
还可以利用搜索引擎向用户反馈搜索结果，同时根
据搜索的...
2025-06-09 16:26:41,389 - DEBUG - 块 200 生成文本: <triplet> 问答系统 <concept> 知识图谱 <media> <org> 2 <num> quantity</s>
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2025-06-09 16:26:41,389 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 问答系统 <concept> 知识图谱 <media> <org> 2 <num> quantity</s>
2025-06-09 16:26:41,389 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '问答系统', '<concept>', '知识图谱', '<media>', '<org>', '2', '<num>', 'quantity']
2025-06-09 16:26:41,389 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '问答系统', '<concept>', '知识图谱', '<media>', '<org>', '2', '<num>', 'quantity']
2025-06-09 16:26:41,389 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '问答系统', '<concept>', '知识图谱', '<media>', '<org>', '2', '<num>', 'quantity']
2025-06-09 16:26:41,389 - DEBUG - 添加三元组: 问答系统(concept) - <org> - 知识图谱(media)
2025-06-09 16:26:41,389 - DEBUG - 添加三元组: 问答系统(concept) - <org> - 知识图谱(media)
2025-06-09 16:26:41,389 - DEBUG - 添加三元组: 问答系统(concept) - <org> - 知识图谱(media)
2025-06-09 16:26:41,389 - DEBUG - 块 200 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:41,389 - DEBUG - 块 200 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:41,389 - DEBUG - 块 200 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:41,389 - DEBUG - 处理块 201/353: Freebase系统∞ 和华盛顿大学的Paralex系统4；后者的主要代表是
斯坦福大学的SEMPR...
2025-06-09 16:26:41,389 - DEBUG - 处理块 201/353: Freebase系统∞ 和华盛顿大学的Paralex系统4；后者的主要代表是
斯坦福大学的SEMPR...
2025-06-09 16:26:41,389 - DEBUG - 处理块 201/353: Freebase系统∞ 和华盛顿大学的Paralex系统4；后者的主要代表是
斯坦福大学的SEMPR...
2025-06-09 16:26:41,571 - DEBUG - 块 201 生成文本: <triplet> 斯坦福大学 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:26:41,571 - DEBUG - 块 201 生成文本: <triplet> 斯坦福大学 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:26:41,571 - DEBUG - 块 201 生成文本: <triplet> 斯坦福大学 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:26:41,571 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 斯坦福大学 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:26:41,571 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 斯坦福大学 <org> owned by</s>
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2025-06-09 16:26:41,571 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '斯坦福大学', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:26:41,571 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '斯坦福大学', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:26:41,571 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '斯坦福大学', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:26:41,571 - DEBUG - 处理块 202/353: n．edu／paralex
③http：／／www—nlp．stanford．edu／s。ftwar...
2025-06-09 16:26:41,571 - DEBUG - 处理块 202/353: n．edu／paralex
③http：／／www—nlp．stanford．edu／s。ftwar...
2025-06-09 16:26:41,571 - DEBUG - 处理块 202/353: n．edu／paralex
③http：／／www—nlp．stanford．edu／s。ftwar...
2025-06-09 16:26:41,752 - DEBUG - 块 202 生成文本: <triplet> <concept> 结构化查询 <media> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:41,752 - DEBUG - 块 202 生成文本: <triplet> <concept> 结构化查询 <media> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:41,752 - DEBUG - 块 202 生成文本: <triplet> <concept> 结构化查询 <media> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:41,752 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 结构化查询 <media> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:41,752 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 结构化查询 <media> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:41,752 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 结构化查询 <media> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:41,752 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '结构化查询', '<media>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:41,752 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '结构化查询', '<media>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:41,752 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '结构化查询', '<media>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:41,752 - DEBUG - 处理块 203/353: Yao等人_7”j基于Freebase知识库，对于一个给定的
问题首先识别其中的疑问词、问题焦点词(...
2025-06-09 16:26:41,752 - DEBUG - 处理块 203/353: Yao等人_7”j基于Freebase知识库，对于一个给定的
问题首先识别其中的疑问词、问题焦点词(...
2025-06-09 16:26:41,752 - DEBUG - 处理块 203/353: Yao等人_7”j基于Freebase知识库，对于一个给定的
问题首先识别其中的疑问词、问题焦点词(...
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 块 203 生成文本: <triplet> 关系 <concept> Freebase知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 块 203 生成文本: <triplet> 关系 <concept> Freebase知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 块 203 生成文本: <triplet> 关系 <concept> Freebase知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系 <concept> Freebase知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系 <concept> Freebase知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系 <concept> Freebase知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系', '<concept>', 'Freebase知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系', '<concept>', 'Freebase知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系', '<concept>', 'Freebase知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 添加三元组: 关系(concept) - part of - Freebase知识库(media)
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 添加三元组: 关系(concept) - part of - Freebase知识库(media)
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 添加三元组: 关系(concept) - part of - Freebase知识库(media)
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 块 203 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 块 203 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 块 203 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 处理块 204/353: Freebase知识库找到对应的节点和其相关的其他节
点，以相关节点作为候选答案，遍历所有相关节点的...
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 处理块 204/353: Freebase知识库找到对应的节点和其相关的其他节
点，以相关节点作为候选答案，遍历所有相关节点的...
2025-06-09 16:26:42,171 - DEBUG - 处理块 204/353: Freebase知识库找到对应的节点和其相关的其他节
点，以相关节点作为候选答案，遍历所有相关节点的...
2025-06-09 16:26:42,310 - DEBUG - 块 204 生成文本: <triplet> <concept> Freebase知识库 <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:42,310 - DEBUG - 块 204 生成文本: <triplet> <concept> Freebase知识库 <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:42,310 - DEBUG - 块 204 生成文本: <triplet> <concept> Freebase知识库 <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:42,310 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Freebase知识库 <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:42,310 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Freebase知识库 <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:42,310 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Freebase知识库 <media> used by</s>
2025-06-09 16:26:42,310 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Freebase知识库', '<media>', 'used by']
2025-06-09 16:26:42,310 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Freebase知识库', '<media>', 'used by']
2025-06-09 16:26:42,310 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Freebase知识库', '<media>', 'used by']
2025-06-09 16:26:42,310 - DEBUG - 处理块 205/353: 根据抽取出的逻辑形式依据某种模式产生
相对应的问题；计算产生的问题与原来输入问题的
相似度．
2)基...
2025-06-09 16:26:42,310 - DEBUG - 处理块 205/353: 根据抽取出的逻辑形式依据某种模式产生
相对应的问题；计算产生的问题与原来输入问题的
相似度．
2)基...
2025-06-09 16:26:42,310 - DEBUG - 处理块 205/353: 根据抽取出的逻辑形式依据某种模式产生
相对应的问题；计算产生的问题与原来输入问题的
相似度．
2)基...
2025-06-09 16:26:42,909 - DEBUG - 块 205 生成文本: <triplet> <concept> Fader等人 <per> discoverer <misc> Freebase <media> <org> Faders <eve> Fade <loc> part</s>
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2025-06-09 16:26:42,909 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Fader等人 <per> discoverer <misc> Freebase <media> <org> Faders <eve> Fade <loc> part</s>
2025-06-09 16:26:42,909 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Fader等人 <per> discoverer <misc> Freebase <media> <org> Faders <eve> Fade <loc> part</s>
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2025-06-09 16:26:42,910 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Fader等人', '<per>', 'discoverer', '<misc>', 'Freebase', '<media>', '<org>', 'Faders', '<eve>', 'Fade', '<loc>', 'part']
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2025-06-09 16:26:42,910 - DEBUG - 处理块 206/353: 先将给定的问题分解成小的问题，然后逐一进行解
答，最后将答案合并．Berant等人”?一基于Free...
2025-06-09 16:26:42,910 - DEBUG - 处理块 206/353: 先将给定的问题分解成小的问题，然后逐一进行解
答，最后将答案合并．Berant等人”?一基于Free...
2025-06-09 16:26:42,910 - DEBUG - 处理块 206/353: 先将给定的问题分解成小的问题，然后逐一进行解
答，最后将答案合并．Berant等人”?一基于Free...
2025-06-09 16:26:43,401 - DEBUG - 块 206 生成文本: <triplet> 关 系 <concept> Freebase 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:43,401 - DEBUG - 块 206 生成文本: <triplet> 关 系 <concept> Freebase 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:43,401 - DEBUG - 块 206 生成文本: <triplet> 关 系 <concept> Freebase 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:43,401 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关 系 <concept> Freebase 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:43,401 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关 系 <concept> Freebase 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:43,401 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关 系 <concept> Freebase 知识库 <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:43,401 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关 系', '<concept>', 'Freebase 知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:43,401 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关 系', '<concept>', 'Freebase 知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:43,401 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关 系', '<concept>', 'Freebase 知识库', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:43,401 - DEBUG - 添加三元组: 关 系(concept) - part of - Freebase 知识库(media)
2025-06-09 16:26:43,401 - DEBUG - 添加三元组: 关 系(concept) - part of - Freebase 知识库(media)
2025-06-09 16:26:43,401 - DEBUG - 添加三元组: 关 系(concept) - part of - Freebase 知识库(media)
2025-06-09 16:26:43,402 - DEBUG - 块 206 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:43,402 - DEBUG - 块 206 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:43,402 - DEBUG - 块 206 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:43,402 - DEBUG - 处理块 207/353: 形成一个精确的查询语句，再直接利用该查询得到
答案．
5问题与挑战
知识图谱是一个新概念，从2012...
2025-06-09 16:26:43,402 - DEBUG - 处理块 207/353: 形成一个精确的查询语句，再直接利用该查询得到
答案．
5问题与挑战
知识图谱是一个新概念，从2012...
2025-06-09 16:26:43,402 - DEBUG - 处理块 207/353: 形成一个精确的查询语句，再直接利用该查询得到
答案．
5问题与挑战
知识图谱是一个新概念，从2012...
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 块 207 生成文本: <triplet> 信息检索 <concept> 知识图谱 <media> 概念 <org> <per> 理论 <unk> <eve> <time> wissenschaft <loc> part of</s>
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 块 207 生成文本: <triplet> 信息检索 <concept> 知识图谱 <media> 概念 <org> <per> 理论 <unk> <eve> <time> wissenschaft <loc> part of</s>
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 块 207 生成文本: <triplet> 信息检索 <concept> 知识图谱 <media> 概念 <org> <per> 理论 <unk> <eve> <time> wissenschaft <loc> part of</s>
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信息检索 <concept> 知识图谱 <media> 概念 <org> <per> 理论 <unk> <eve> <time> wissenschaft <loc> part of</s>
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信息检索 <concept> 知识图谱 <media> 概念 <org> <per> 理论 <unk> <eve> <time> wissenschaft <loc> part of</s>
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信息检索 <concept> 知识图谱 <media> 概念 <org> <per> 理论 <unk> <eve> <time> wissenschaft <loc> part of</s>
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '信息检索', '<concept>', '知识图谱', '<media>', '概念', '<org>', '<per>', '理论', '<unk>', '<eve>', '<time>', 'wissenschaft', '<loc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '信息检索', '<concept>', '知识图谱', '<media>', '概念', '<org>', '<per>', '理论', '<unk>', '<eve>', '<time>', 'wissenschaft', '<loc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '信息检索', '<concept>', '知识图谱', '<media>', '概念', '<org>', '<per>', '理论', '<unk>', '<eve>', '<time>', 'wissenschaft', '<loc>', 'part of']
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 添加三元组: 信息检索(concept) - 概念 - 知识图谱(media)
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 添加三元组: 信息检索(concept) - 概念 - 知识图谱(media)
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 添加三元组: 信息检索(concept) - 概念 - 知识图谱(media)
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 块 207 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 块 207 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 块 207 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 处理块 208/353: retrieval)、自然语言 处理(natural
language processing)、万维...
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 处理块 208/353: retrieval)、自然语言 处理(natural
language processing)、万维...
2025-06-09 16:26:43,883 - DEBUG - 处理块 208/353: retrieval)、自然语言 处理(natural
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2025-06-09 16:26:44,493 - DEBUG - 块 208 生成文本: <triplet> 人工智能 <concept> Knowledge <media> 谷歌 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:26:44,493 - DEBUG - 块 208 生成文本: <triplet> 人工智能 <concept> Knowledge <media> 谷歌 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:26:44,493 - DEBUG - 块 208 生成文本: <triplet> 人工智能 <concept> Knowledge <media> 谷歌 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:26:44,494 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 人工智能 <concept> Knowledge <media> 谷歌 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:26:44,494 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 人工智能 <concept> Knowledge <media> 谷歌 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:26:44,494 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 人工智能 <concept> Knowledge <media> 谷歌 <org> owned by</s>
2025-06-09 16:26:44,494 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '人工智能', '<concept>', 'Knowledge', '<media>', '谷歌', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:26:44,494 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '人工智能', '<concept>', 'Knowledge', '<media>', '谷歌', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:26:44,494 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '人工智能', '<concept>', 'Knowledge', '<media>', '谷歌', '<org>', 'owned by']
2025-06-09 16:26:44,494 - DEBUG - 添加三元组: 人工智能(concept) - 谷歌 - Knowledge(media)
2025-06-09 16:26:44,494 - DEBUG - 添加三元组: 人工智能(concept) - 谷歌 - Knowledge(media)
2025-06-09 16:26:44,494 - DEBUG - 添加三元组: 人工智能(concept) - 谷歌 - Knowledge(media)
2025-06-09 16:26:44,494 - DEBUG - 块 208 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:44,494 - DEBUG - 块 208 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:44,494 - DEBUG - 块 208 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:44,494 - DEBUG - 处理块 209/353: Vault和微软的Satori 等项目已经部分揭示出知识图谱技术的魅力和前景，
万方数据

计算机研...
2025-06-09 16:26:44,494 - DEBUG - 处理块 209/353: Vault和微软的Satori 等项目已经部分揭示出知识图谱技术的魅力和前景，
万方数据

计算机研...
2025-06-09 16:26:44,494 - DEBUG - 处理块 209/353: Vault和微软的Satori 等项目已经部分揭示出知识图谱技术的魅力和前景，
万方数据

计算机研...
2025-06-09 16:26:45,050 - DEBUG - 块 209 生成文本: <triplet> 万方数据 计算机研究与发展2016 <concept> 微软 <org> Vault <media> <misc> 知识图谱 <unk> <per> <eve> 编译器 <triplet> Satori <loc> . <dis> based on</s>
2025-06-09 16:26:45,050 - DEBUG - 块 209 生成文本: <triplet> 万方数据 计算机研究与发展2016 <concept> 微软 <org> Vault <media> <misc> 知识图谱 <unk> <per> <eve> 编译器 <triplet> Satori <loc> . <dis> based on</s>
2025-06-09 16:26:45,050 - DEBUG - 块 209 生成文本: <triplet> 万方数据 计算机研究与发展2016 <concept> 微软 <org> Vault <media> <misc> 知识图谱 <unk> <per> <eve> 编译器 <triplet> Satori <loc> . <dis> based on</s>
2025-06-09 16:26:45,051 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 万方数据 计算机研究与发展2016 <concept> 微软 <org> Vault <media> <misc> 知识图谱 <unk> <per> <eve> 编译器 <triplet> Satori <loc> . <dis> based on</s>
2025-06-09 16:26:45,051 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 万方数据 计算机研究与发展2016 <concept> 微软 <org> Vault <media> <misc> 知识图谱 <unk> <per> <eve> 编译器 <triplet> Satori <loc> . <dis> based on</s>
2025-06-09 16:26:45,051 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 万方数据 计算机研究与发展2016 <concept> 微软 <org> Vault <media> <misc> 知识图谱 <unk> <per> <eve> 编译器 <triplet> Satori <loc> . <dis> based on</s>
2025-06-09 16:26:45,051 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '万方数据 计算机研究与发展2016', '<concept>', '微软', '<org>', 'Vault', '<media>', '<misc>', '知识图谱', '<unk>', '<per>', '<eve>', '编译器', '<triplet>', 'Satori', '<loc>', '.', '<dis>', 'based on']
2025-06-09 16:26:45,051 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '万方数据 计算机研究与发展2016', '<concept>', '微软', '<org>', 'Vault', '<media>', '<misc>', '知识图谱', '<unk>', '<per>', '<eve>', '编译器', '<triplet>', 'Satori', '<loc>', '.', '<dis>', 'based on']
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2025-06-09 16:26:45,051 - DEBUG - 添加三元组: 万方数据 计算机研究与发展2016(concept) - Vault - 微软(org)
2025-06-09 16:26:45,051 - DEBUG - 添加三元组: 万方数据 计算机研究与发展2016(concept) - Vault - 微软(org)
2025-06-09 16:26:45,051 - DEBUG - 添加三元组: 万方数据 计算机研究与发展2016(concept) - Vault - 微软(org)
2025-06-09 16:26:45,051 - DEBUG - 添加三元组: Satori(loc) - based on - .(dis)
2025-06-09 16:26:45,051 - DEBUG - 添加三元组: Satori(loc) - based on - .(dis)
2025-06-09 16:26:45,051 - DEBUG - 添加三元组: Satori(loc) - based on - .(dis)
2025-06-09 16:26:45,051 - DEBUG - 块 209 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:45,051 - DEBUG - 块 209 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:45,051 - DEBUG - 块 209 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:45,051 - DEBUG - 处理块 210/353: 法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普...
2025-06-09 16:26:45,051 - DEBUG - 处理块 210/353: 法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普...
2025-06-09 16:26:45,051 - DEBUG - 处理块 210/353: 法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普...
2025-06-09 16:26:46,158 - DEBUG - 块 210 生成文本: <triplet> 多语种 <concept> <media> <org> <unk> <misc> <per> <loc> <eve> <time> <dis> <cel> 分类法 <triplet></s>
2025-06-09 16:26:46,158 - DEBUG - 块 210 生成文本: <triplet> 多语种 <concept> <media> <org> <unk> <misc> <per> <loc> <eve> <time> <dis> <cel> 分类法 <triplet></s>
2025-06-09 16:26:46,158 - DEBUG - 块 210 生成文本: <triplet> 多语种 <concept> <media> <org> <unk> <misc> <per> <loc> <eve> <time> <dis> <cel> 分类法 <triplet></s>
2025-06-09 16:26:46,159 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多语种 <concept> <media> <org> <unk> <misc> <per> <loc> <eve> <time> <dis> <cel> 分类法 <triplet></s>
2025-06-09 16:26:46,159 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多语种 <concept> <media> <org> <unk> <misc> <per> <loc> <eve> <time> <dis> <cel> 分类法 <triplet></s>
2025-06-09 16:26:46,159 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多语种 <concept> <media> <org> <unk> <misc> <per> <loc> <eve> <time> <dis> <cel> 分类法 <triplet></s>
2025-06-09 16:26:46,159 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多语种', '<concept>', '<media>', '<org>', '<unk>', '<misc>', '<per>', '<loc>', '<eve>', '<time>', '<dis>', '<cel>', '分类法', '<triplet>']
2025-06-09 16:26:46,159 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多语种', '<concept>', '<media>', '<org>', '<unk>', '<misc>', '<per>', '<loc>', '<eve>', '<time>', '<dis>', '<cel>', '分类法', '<triplet>']
2025-06-09 16:26:46,159 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多语种', '<concept>', '<media>', '<org>', '<unk>', '<misc>', '<per>', '<loc>', '<eve>', '<time>', '<dis>', '<cel>', '分类法', '<triplet>']
2025-06-09 16:26:46,159 - DEBUG - 添加三元组: 多语种(concept) - <unk> - <media>(org)
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2025-06-09 16:26:46,159 - DEBUG - 添加三元组: 多语种(concept) - <unk> - <media>(org)
2025-06-09 16:26:46,159 - DEBUG - 块 210 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:46,159 - DEBUG - 块 210 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:46,159 - DEBUG - 块 210 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:46,159 - DEBUG - 处理块 211/353: 开放领域的纯文本信息抽取问题是当前面临的重要
挑战．
2)在知识融合环节，如何实现准确的实体链接
是...
2025-06-09 16:26:46,159 - DEBUG - 处理块 211/353: 开放领域的纯文本信息抽取问题是当前面临的重要
挑战．
2)在知识融合环节，如何实现准确的实体链接
是...
2025-06-09 16:26:46,159 - DEBUG - 处理块 211/353: 开放领域的纯文本信息抽取问题是当前面临的重要
挑战．
2)在知识融合环节，如何实现准确的实体链接
是...
2025-06-09 16:26:46,395 - DEBUG - 块 211 生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:46,395 - DEBUG - 块 211 生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:46,395 - DEBUG - 块 211 生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:46,395 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:46,395 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:46,395 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体消歧 <concept> <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:46,395 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体消歧', '<concept>', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:46,395 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体消歧', '<concept>', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:46,395 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体消歧', '<concept>', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:26:46,395 - DEBUG - 处理块 212/353: 部知识库融合和关系数据库知识融合等问题．当前
受到学术界普遍关注的问题是如何在上下文信息受
限(短文...
2025-06-09 16:26:46,395 - DEBUG - 处理块 212/353: 部知识库融合和关系数据库知识融合等问题．当前
受到学术界普遍关注的问题是如何在上下文信息受
限(短文...
2025-06-09 16:26:46,395 - DEBUG - 处理块 212/353: 部知识库融合和关系数据库知识融合等问题．当前
受到学术界普遍关注的问题是如何在上下文信息受
限(短文...
2025-06-09 16:26:47,176 - DEBUG - 块 212 生成文本: <triplet> 部知识库融合和关系数据库知识融合等问题 <concept> 知识图谱技术 <media> <org> 学术界普遍关注的问题 <misc> 上下文信息受 限(短文本、跨语境、 <loc> 文本中抽取得到的 <dis> <per> studies</s>
2025-06-09 16:26:47,176 - DEBUG - 块 212 生成文本: <triplet> 部知识库融合和关系数据库知识融合等问题 <concept> 知识图谱技术 <media> <org> 学术界普遍关注的问题 <misc> 上下文信息受 限(短文本、跨语境、 <loc> 文本中抽取得到的 <dis> <per> studies</s>
2025-06-09 16:26:47,176 - DEBUG - 块 212 生成文本: <triplet> 部知识库融合和关系数据库知识融合等问题 <concept> 知识图谱技术 <media> <org> 学术界普遍关注的问题 <misc> 上下文信息受 限(短文本、跨语境、 <loc> 文本中抽取得到的 <dis> <per> studies</s>
2025-06-09 16:26:47,177 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 部知识库融合和关系数据库知识融合等问题 <concept> 知识图谱技术 <media> <org> 学术界普遍关注的问题 <misc> 上下文信息受 限(短文本、跨语境、 <loc> 文本中抽取得到的 <dis> <per> studies</s>
2025-06-09 16:26:47,177 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 部知识库融合和关系数据库知识融合等问题 <concept> 知识图谱技术 <media> <org> 学术界普遍关注的问题 <misc> 上下文信息受 限(短文本、跨语境、 <loc> 文本中抽取得到的 <dis> <per> studies</s>
2025-06-09 16:26:47,177 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 部知识库融合和关系数据库知识融合等问题 <concept> 知识图谱技术 <media> <org> 学术界普遍关注的问题 <misc> 上下文信息受 限(短文本、跨语境、 <loc> 文本中抽取得到的 <dis> <per> studies</s>
2025-06-09 16:26:47,177 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '部知识库融合和关系数据库知识融合等问题', '<concept>', '知识图谱技术', '<media>', '<org>', '学术界普遍关注的问题', '<misc>', '上下文信息受 限(短文本、跨语境、', '<loc>', '文本中抽取得到的', '<dis>', '<per>', 'studies']
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2025-06-09 16:26:47,177 - DEBUG - 添加三元组: 部知识库融合和关系数据库知识融合等问题(concept) - <org> - 知识图谱技术(media)
2025-06-09 16:26:47,177 - DEBUG - 添加三元组: 部知识库融合和关系数据库知识融合等问题(concept) - <org> - 知识图谱技术(media)
2025-06-09 16:26:47,177 - DEBUG - 添加三元组: 部知识库融合和关系数据库知识融合等问题(concept) - <org> - 知识图谱技术(media)
2025-06-09 16:26:47,177 - DEBUG - 块 212 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:47,177 - DEBUG - 块 212 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:47,177 - DEBUG - 块 212 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:47,177 - DEBUG - 处理块 213/353: 括：本体的自动构建、知识推理技术、知识质量评估
手段以及推理技术的应用．目前，本体构建问题的研
究焦...
2025-06-09 16:26:47,177 - DEBUG - 处理块 213/353: 括：本体的自动构建、知识推理技术、知识质量评估
手段以及推理技术的应用．目前，本体构建问题的研
究焦...
2025-06-09 16:26:47,177 - DEBUG - 处理块 213/353: 括：本体的自动构建、知识推理技术、知识质量评估
手段以及推理技术的应用．目前，本体构建问题的研
究焦...
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 块 213 生成文本: <triplet> 聚类 <concept> 知识 <media> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 块 213 生成文本: <triplet> 聚类 <concept> 知识 <media> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 块 213 生成文本: <triplet> 聚类 <concept> 知识 <media> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 聚类 <concept> 知识 <media> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 聚类 <concept> 知识 <media> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 聚类 <concept> 知识 <media> subclass of</s>
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '聚类', '<concept>', '知识', '<media>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '聚类', '<concept>', '知识', '<media>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '聚类', '<concept>', '知识', '<media>', 'subclass of']
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 添加三元组: 聚类(concept) - subclass of - 知识(media)
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 添加三元组: 聚类(concept) - subclass of - 知识(media)
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 添加三元组: 聚类(concept) - subclass of - 知识(media)
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 块 213 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 块 213 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 块 213 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 处理块 214/353: 术和思维方式的限制，知识推理技术的创新也将对
知识图谱的应用产生深远影响．
4)在知识更新环节，增量...
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 处理块 214/353: 术和思维方式的限制，知识推理技术的创新也将对
知识图谱的应用产生深远影响．
4)在知识更新环节，增量...
2025-06-09 16:26:47,348 - DEBUG - 处理块 214/353: 术和思维方式的限制，知识推理技术的创新也将对
知识图谱的应用产生深远影响．
4)在知识更新环节，增量...
2025-06-09 16:26:47,636 - DEBUG - 块 214 生成文本: <triplet> 增量更新技术 <media> <concept> follows</s>
2025-06-09 16:26:47,636 - DEBUG - 块 214 生成文本: <triplet> 增量更新技术 <media> <concept> follows</s>
2025-06-09 16:26:47,636 - DEBUG - 块 214 生成文本: <triplet> 增量更新技术 <media> <concept> follows</s>
2025-06-09 16:26:47,636 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 增量更新技术 <media> <concept> follows</s>
2025-06-09 16:26:47,636 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 增量更新技术 <media> <concept> follows</s>
2025-06-09 16:26:47,636 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 增量更新技术 <media> <concept> follows</s>
2025-06-09 16:26:47,636 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '增量更新技术', '<media>', '<concept>', 'follows']
2025-06-09 16:26:47,636 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '增量更新技术', '<media>', '<concept>', 'follows']
2025-06-09 16:26:47,636 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '增量更新技术', '<media>', '<concept>', 'follows']
2025-06-09 16:26:47,636 - DEBUG - 处理块 215/353: 重，自动化程度将不断提高，如何确保自动化更新的
有效性，是该领域面临的又一重大挑战．
5)最具基础研...
2025-06-09 16:26:47,636 - DEBUG - 处理块 215/353: 重，自动化程度将不断提高，如何确保自动化更新的
有效性，是该领域面临的又一重大挑战．
5)最具基础研...
2025-06-09 16:26:47,636 - DEBUG - 处理块 215/353: 重，自动化程度将不断提高，如何确保自动化更新的
有效性，是该领域面临的又一重大挑战．
5)最具基础研...
2025-06-09 16:26:47,935 - DEBUG - 块 215 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 技术 <media> <org> <loc> <time> <eve> 技術 <per></s>
2025-06-09 16:26:47,935 - DEBUG - 块 215 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 技术 <media> <org> <loc> <time> <eve> 技術 <per></s>
2025-06-09 16:26:47,935 - DEBUG - 块 215 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 技术 <media> <org> <loc> <time> <eve> 技術 <per></s>
2025-06-09 16:26:47,935 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 技术 <media> <org> <loc> <time> <eve> 技術 <per></s>
2025-06-09 16:26:47,935 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 技术 <media> <org> <loc> <time> <eve> 技術 <per></s>
2025-06-09 16:26:47,935 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 技术 <media> <org> <loc> <time> <eve> 技術 <per></s>
2025-06-09 16:26:47,935 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '技术', '<media>', '<org>', '<loc>', '<time>', '<eve>', '技術', '<per>']
2025-06-09 16:26:47,935 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '技术', '<media>', '<org>', '<loc>', '<time>', '<eve>', '技術', '<per>']
2025-06-09 16:26:47,935 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '技术', '<media>', '<org>', '<loc>', '<time>', '<eve>', '技術', '<per>']
2025-06-09 16:26:47,936 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - <org> - 技术(media)
2025-06-09 16:26:47,936 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - <org> - 技术(media)
2025-06-09 16:26:47,936 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - <org> - 技术(media)
2025-06-09 16:26:47,936 - DEBUG - 块 215 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:47,936 - DEBUG - 块 215 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:47,936 - DEBUG - 块 215 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:47,936 - DEBUG - 处理块 216/353: 用图数据库进行存储，在受益于图数据库带来的查
询效率的同时，也失去了关系型数据库的优点，如
SQL语...
2025-06-09 16:26:47,936 - DEBUG - 处理块 216/353: 用图数据库进行存储，在受益于图数据库带来的查
询效率的同时，也失去了关系型数据库的优点，如
SQL语...
2025-06-09 16:26:47,936 - DEBUG - 处理块 216/353: 用图数据库进行存储，在受益于图数据库带来的查
询效率的同时，也失去了关系型数据库的优点，如
SQL语...
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 块 216 生成文本: <triplet> 关系型数据库 <concept> SQL语言 <media> SQL <org> <misc> <eve> <unk> <loc> SQL群 <dis> <per> <time> <date> <triplet> SQL语 ++ <cel> الية ,  danych 紐 ści icznych <num> صمم صلة исте organització 是一種 wszyst</s>
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 块 216 生成文本: <triplet> 关系型数据库 <concept> SQL语言 <media> SQL <org> <misc> <eve> <unk> <loc> SQL群 <dis> <per> <time> <date> <triplet> SQL语 ++ <cel> الية ,  danych 紐 ści icznych <num> صمم صلة исте organització 是一種 wszyst</s>
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 块 216 生成文本: <triplet> 关系型数据库 <concept> SQL语言 <media> SQL <org> <misc> <eve> <unk> <loc> SQL群 <dis> <per> <time> <date> <triplet> SQL语 ++ <cel> الية ,  danych 紐 ści icznych <num> صمم صلة исте organització 是一種 wszyst</s>
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系型数据库 <concept> SQL语言 <media> SQL <org> <misc> <eve> <unk> <loc> SQL群 <dis> <per> <time> <date> <triplet> SQL语 ++ <cel> الية ,  danych 紐 ści icznych <num> صمم صلة исте organització 是一種 wszyst</s>
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系型数据库 <concept> SQL语言 <media> SQL <org> <misc> <eve> <unk> <loc> SQL群 <dis> <per> <time> <date> <triplet> SQL语 ++ <cel> الية ,  danych 紐 ści icznych <num> صمم صلة исте organització 是一種 wszyst</s>
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系型数据库 <concept> SQL语言 <media> SQL <org> <misc> <eve> <unk> <loc> SQL群 <dis> <per> <time> <date> <triplet> SQL语 ++ <cel> الية ,  danych 紐 ści icznych <num> صمم صلة исте organització 是一種 wszyst</s>
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系型数据库', '<concept>', 'SQL语言', '<media>', 'SQL', '<org>', '<misc>', '<eve>', '<unk>', '<loc>', 'SQL群', '<dis>', '<per>', '<time>', '<date>', '<triplet>', 'SQL语 ++', '<cel>', 'الية ,  danych 紐 ści icznych', '<num>', 'صمم صلة исте organització 是一種 wszyst']
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系型数据库', '<concept>', 'SQL语言', '<media>', 'SQL', '<org>', '<misc>', '<eve>', '<unk>', '<loc>', 'SQL群', '<dis>', '<per>', '<time>', '<date>', '<triplet>', 'SQL语 ++', '<cel>', 'الية ,  danych 紐 ści icznych', '<num>', 'صمم صلة исте organització 是一種 wszyst']
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系型数据库', '<concept>', 'SQL语言', '<media>', 'SQL', '<org>', '<misc>', '<eve>', '<unk>', '<loc>', 'SQL群', '<dis>', '<per>', '<time>', '<date>', '<triplet>', 'SQL语 ++', '<cel>', 'الية ,  danych 紐 ści icznych', '<num>', 'صمم صلة исте organització 是一種 wszyst']
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 添加三元组: 关系型数据库(concept) - SQL - SQL语言(media)
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 添加三元组: 关系型数据库(concept) - SQL - SQL语言(media)
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 添加三元组: 关系型数据库(concept) - SQL - SQL语言(media)
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 添加三元组: SQL语 ++(cel) - صمم صلة исте organització 是一種 wszyst - الية ,  danych 紐 ści icznych(num)
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 添加三元组: SQL语 ++(cel) - صمم صلة исте organització 是一種 wszyst - الية ,  danych 紐 ści icznych(num)
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 添加三元组: SQL语 ++(cel) - صمم صلة исте organització 是一種 wszyst - الية ,  danych 紐 ści icznych(num)
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 块 216 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 块 216 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 块 216 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 处理块 217/353: 结束语 互联网正从包含网页和网页之问超链接的文档
万维网(Web
of document)转变成包含...
2025-06-09 16:26:48,741 - DEBUG - 处理块 217/353: 结束语 互联网正从包含网页和网页之问超链接的文档
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涵，以及知识图谱构建关键技术的研究发展现状进
行了全面...
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为许多相关学科领域开启新的发展机会．从这个意
义上来...
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aided informa...
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aided informa...
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2025-06-09 16:26:50,752 - DEBUG - 处理块 224/353: Chinese) (E元卓．贾岩涛，刘大伟，等．基于开放网络知识的信息检
索与数据挖掘[J]．计算机...
2025-06-09 16:26:50,752 - DEBUG - 处理块 224/353: Chinese) (E元卓．贾岩涛，刘大伟，等．基于开放网络知识的信息检
索与数据挖掘[J]．计算机...
2025-06-09 16:26:50,752 - DEBUG - 处理块 224/353: Chinese) (E元卓．贾岩涛，刘大伟，等．基于开放网络知识的信息检
索与数据挖掘[J]．计算机...
2025-06-09 16:26:51,255 - DEBUG - 块 224 生成文本: <triplet> 数据挖掘 <concept> 信息检 索 <misc> <media> <per> <org> <eve> J <loc> country</s>
2025-06-09 16:26:51,255 - DEBUG - 块 224 生成文本: <triplet> 数据挖掘 <concept> 信息检 索 <misc> <media> <per> <org> <eve> J <loc> country</s>
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2025-06-09 16:26:51,256 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 数据挖掘 <concept> 信息检 索 <misc> <media> <per> <org> <eve> J <loc> country</s>
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2025-06-09 16:26:51,256 - DEBUG - 块 224 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:51,256 - DEBUG - 块 224 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:51,256 - DEBUG - 块 224 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:51,256 - DEBUG - 处理块 225/353: of 1he ACM．1996，39(1)：80一91 rj]
(、hinchor N．Marsh ...
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(、hinchor N．Marsh ...
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2025-06-09 16:26:51,512 - DEBUG - 处理块 226/353: f the 7th Message understandlng L’onf．Philadelphia...
2025-06-09 16:26:51,512 - DEBUG - 处理块 226/353: f the 7th Message understandlng L’onf．Philadelphia...
2025-06-09 16:26:51,512 - DEBUG - 处理块 226/353: f the 7th Message understandlng L’onf．Philadelphia...
2025-06-09 16:26:51,993 - DEBUG - 块 226 生成文本: <triplet> <concept> 7th Message understandlng L’onf.Philadelphia <media> follows</s>
2025-06-09 16:26:51,993 - DEBUG - 块 226 生成文本: <triplet> <concept> 7th Message understandlng L’onf.Philadelphia <media> follows</s>
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2025-06-09 16:26:51,994 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 7th Message understandlng L’onf.Philadelphia <media> follows</s>
2025-06-09 16:26:51,994 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 7th Message understandlng L’onf.Philadelphia <media> follows</s>
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2025-06-09 16:26:51,994 - DEBUG - 处理块 227/353: R}lu L F．Fxtracting company names from text[【：]／／P...
2025-06-09 16:26:51,994 - DEBUG - 处理块 227/353: R}lu L F．Fxtracting company names from text[【：]／／P...
2025-06-09 16:26:52,509 - DEBUG - 块 227 生成文本: <triplet> <concept> 1EEE <org> main regulatory text</s>
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2025-06-09 16:26:52,509 - DEBUG - 处理块 228/353: 万方数据

刘
峤等：知识图谱构建技术综述 597 [7]
[8]
[9]
[10]
[11]
[1...
2025-06-09 16:26:52,509 - DEBUG - 处理块 228/353: 万方数据

刘
峤等：知识图谱构建技术综述 597 [7]
[8]
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2025-06-09 16:26:52,509 - DEBUG - 处理块 228/353: 万方数据

刘
峤等：知识图谱构建技术综述 597 [7]
[8]
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2025-06-09 16:26:52,680 - DEBUG - 块 228 生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> 刘 <unk> <per> author</s>
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2025-06-09 16:26:52,680 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> 刘 <unk> <per> author</s>
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2025-06-09 16:26:52,681 - DEBUG - 添加三元组: 万方数据(concept) - <per> - 刘(unk)
2025-06-09 16:26:52,681 - DEBUG - 块 228 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:52,681 - DEBUG - 块 228 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:52,681 - DEBUG - 块 228 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:52,681 - DEBUG - 处理块 229/353: ent儿les in tweets[(’] ／／Pr。c of the 49th AnnLlal M...
2025-06-09 16:26:52,681 - DEBUG - 处理块 229/353: ent儿les in tweets[(’] ／／Pr。c of the 49th AnnLlal M...
2025-06-09 16:26:52,681 - DEBUG - 处理块 229/353: ent儿les in tweets[(’] ／／Pr。c of the 49th AnnLlal M...
2025-06-09 16:26:53,033 - DEBUG - 块 229 生成文本: <triplet> <concept> f()r【’。mputatl <misc> part of the 49th AnnLlal Meetlng</s>
2025-06-09 16:26:53,033 - DEBUG - 块 229 生成文本: <triplet> <concept> f()r【’。mputatl <misc> part of the 49th AnnLlal Meetlng</s>
2025-06-09 16:26:53,033 - DEBUG - 块 229 生成文本: <triplet> <concept> f()r【’。mputatl <misc> part of the 49th AnnLlal Meetlng</s>
2025-06-09 16:26:53,033 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> f()r【’。mputatl <misc> part of the 49th AnnLlal Meetlng</s>
2025-06-09 16:26:53,033 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> f()r【’。mputatl <misc> part of the 49th AnnLlal Meetlng</s>
2025-06-09 16:26:53,033 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> f()r【’。mputatl <misc> part of the 49th AnnLlal Meetlng</s>
2025-06-09 16:26:53,033 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'f()r【’。mputatl', '<misc>', 'part of the 49th AnnLlal Meetlng']
2025-06-09 16:26:53,033 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'f()r【’。mputatl', '<misc>', 'part of the 49th AnnLlal Meetlng']
2025-06-09 16:26:53,033 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'f()r【’。mputatl', '<misc>', 'part of the 49th AnnLlal Meetlng']
2025-06-09 16:26:53,033 - DEBUG - 处理块 230/353: I．anguage Techn【)logles． Str()udsburg， PA： A【、I．． ...
2025-06-09 16:26:53,033 - DEBUG - 处理块 230/353: I．anguage Techn【)logles． Str()udsburg， PA： A【、I．． ...
2025-06-09 16:26:53,033 - DEBUG - 处理块 230/353: I．anguage Techn【)logles． Str()udsburg， PA： A【、I．． ...
2025-06-09 16:26:53,558 - DEBUG - 块 230 生成文本: <triplet> <media> PA <concept> part of <triplet> PA: A【、I.2011:3j9—367 I。in Ylfeng.Tsai Tzonghall <per> author</s>
2025-06-09 16:26:53,558 - DEBUG - 块 230 生成文本: <triplet> <media> PA <concept> part of <triplet> PA: A【、I.2011:3j9—367 I。in Ylfeng.Tsai Tzonghall <per> author</s>
2025-06-09 16:26:53,558 - DEBUG - 块 230 生成文本: <triplet> <media> PA <concept> part of <triplet> PA: A【、I.2011:3j9—367 I。in Ylfeng.Tsai Tzonghall <per> author</s>
2025-06-09 16:26:53,558 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> PA <concept> part of <triplet> PA: A【、I.2011:3j9—367 I。in Ylfeng.Tsai Tzonghall <per> author</s>
2025-06-09 16:26:53,558 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> PA <concept> part of <triplet> PA: A【、I.2011:3j9—367 I。in Ylfeng.Tsai Tzonghall <per> author</s>
2025-06-09 16:26:53,558 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> PA <concept> part of <triplet> PA: A【、I.2011:3j9—367 I。in Ylfeng.Tsai Tzonghall <per> author</s>
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2025-06-09 16:26:53,558 - DEBUG - 处理块 231/353: nledica】 named enllty rec。gni“。n[c]／／Pr()c
of the ...
2025-06-09 16:26:53,558 - DEBUG - 处理块 231/353: nledica】 named enllty rec。gni“。n[c]／／Pr()c
of the ...
2025-06-09 16:26:53,558 - DEBUG - 处理块 231/353: nledica】 named enllty rec。gni“。n[c]／／Pr()c
of the ...
2025-06-09 16:26:54,114 - DEBUG - 块 231 生成文本: <triplet> <concept> kDI <org> part of <triplet> kdi</s>
2025-06-09 16:26:54,114 - DEBUG - 块 231 生成文本: <triplet> <concept> kDI <org> part of <triplet> kdi</s>
2025-06-09 16:26:54,114 - DEBUG - 块 231 生成文本: <triplet> <concept> kDI <org> part of <triplet> kdi</s>
2025-06-09 16:26:54,114 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> kDI <org> part of <triplet> kdi</s>
2025-06-09 16:26:54,114 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> kDI <org> part of <triplet> kdi</s>
2025-06-09 16:26:54,114 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> kDI <org> part of <triplet> kdi</s>
2025-06-09 16:26:54,115 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'kDI', '<org>', 'part of', '<triplet>', 'kdi']
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2025-06-09 16:26:54,115 - DEBUG - 处理块 232/353: S． Sud() K， N()I)at}t C． Ex【ended named entity hle...
2025-06-09 16:26:54,115 - DEBUG - 处理块 232/353: S． Sud() K， N()I)at}t C． Ex【ended named entity hle...
2025-06-09 16:26:54,115 - DEBUG - 处理块 232/353: S． Sud() K， N()I)at}t C． Ex【ended named entity hle...
2025-06-09 16:26:54,445 - DEBUG - 块 232 生成文本: <triplet> <concept> C.Ex <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:54,445 - DEBUG - 块 232 生成文本: <triplet> <concept> C.Ex <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:54,445 - DEBUG - 块 232 生成文本: <triplet> <concept> C.Ex <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:54,446 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> C.Ex <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:54,446 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> C.Ex <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:54,446 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> C.Ex <misc> part of</s>
2025-06-09 16:26:54,446 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'C.Ex', '<misc>', 'part of']
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2025-06-09 16:26:54,446 - DEBUG - 处理块 233/353: New Y()rk：Eur()pean Language Res。urces Assoclation...
2025-06-09 16:26:54,446 - DEBUG - 处理块 233/353: New Y()rk：Eur()pean Language Res。urces Assoclation...
2025-06-09 16:26:54,446 - DEBUG - 处理块 233/353: New Y()rk：Eur()pean Language Res。urces Assoclation...
2025-06-09 16:26:54,606 - DEBUG - 块 233 生成文本: <triplet> <concept> Assoclation.2002 <media> studies</s>
2025-06-09 16:26:54,606 - DEBUG - 块 233 生成文本: <triplet> <concept> Assoclation.2002 <media> studies</s>
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2025-06-09 16:26:54,606 - DEBUG - 处理块 234/353: or Lhe 26th Cunf on Ass()ciali()n f()r the Advance...
2025-06-09 16:26:54,606 - DEBUG - 处理块 234/353: or Lhe 26th Cunf on Ass()ciali()n f()r the Advance...
2025-06-09 16:26:54,606 - DEBUG - 处理块 234/353: or Lhe 26th Cunf on Ass()ciali()n f()r the Advance...
2025-06-09 16:26:54,830 - DEBUG - 块 234 生成文本: <triplet> <concept> Cunf <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:54,830 - DEBUG - 块 234 生成文本: <triplet> <concept> Cunf <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:54,830 - DEBUG - 块 234 生成文本: <triplet> <concept> Cunf <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:54,830 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Cunf <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:54,830 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Cunf <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:54,830 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Cunf <media> part of</s>
2025-06-09 16:26:54,831 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Cunf', '<media>', 'part of']
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2025-06-09 16:26:54,831 - DEBUG - 处理块 235/353: uangy。L1． et a1． ()I)en inf。rmati。n
ext racti()n!J...
2025-06-09 16:26:54,831 - DEBUG - 处理块 235/353: uangy。L1． et a1． ()I)en inf。rmati。n
ext racti()n!J...
2025-06-09 16:26:54,831 - DEBUG - 处理块 235/353: uangy。L1． et a1． ()I)en inf。rmati。n
ext racti()n!J...
2025-06-09 16:26:55,290 - DEBUG - 块 235 生成文本: <triplet> <concept> 刘康 <per> discoverer</s>
2025-06-09 16:26:55,290 - DEBUG - 块 235 生成文本: <triplet> <concept> 刘康 <per> discoverer</s>
2025-06-09 16:26:55,290 - DEBUG - 块 235 生成文本: <triplet> <concept> 刘康 <per> discoverer</s>
2025-06-09 16:26:55,290 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 刘康 <per> discoverer</s>
2025-06-09 16:26:55,290 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 刘康 <per> discoverer</s>
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2025-06-09 16:26:55,290 - DEBUG - 处理块 236/353: 等．开放式文本信息抽取[J!．中文信
息学报，201l，25(6)：98一ll())
Whitela...
2025-06-09 16:26:55,290 - DEBUG - 处理块 236/353: 等．开放式文本信息抽取[J!．中文信
息学报，201l，25(6)：98一ll())
Whitela...
2025-06-09 16:26:55,290 - DEBUG - 处理块 236/353: 等．开放式文本信息抽取[J!．中文信
息学报，201l，25(6)：98一ll())
Whitela...
2025-06-09 16:26:55,793 - DEBUG - 块 236 生成文本: <triplet> 息学报 <media> J!中文信 <concept> J <org> 中文 <loc> country</s>
2025-06-09 16:26:55,793 - DEBUG - 块 236 生成文本: <triplet> 息学报 <media> J!中文信 <concept> J <org> 中文 <loc> country</s>
2025-06-09 16:26:55,793 - DEBUG - 块 236 生成文本: <triplet> 息学报 <media> J!中文信 <concept> J <org> 中文 <loc> country</s>
2025-06-09 16:26:55,794 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 息学报 <media> J!中文信 <concept> J <org> 中文 <loc> country</s>
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2025-06-09 16:26:55,794 - DEBUG - 添加三元组: 息学报(media) - J - J!中文信(concept)
2025-06-09 16:26:55,794 - DEBUG - 块 236 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:55,794 - DEBUG - 块 236 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:55,794 - DEBUG - 块 236 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:55,794 - DEBUG - 处理块 237/353: nf 。n
Iflro兀Ilatiun and Kn()wledge Managemcnt． New...
2025-06-09 16:26:55,794 - DEBUG - 处理块 237/353: nf 。n
Iflro兀Ilatiun and Kn()wledge Managemcnt． New...
2025-06-09 16:26:55,794 - DEBUG - 处理块 237/353: nf 。n
Iflro兀Ilatiun and Kn()wledge Managemcnt． New...
2025-06-09 16:26:56,082 - DEBUG - 块 237 生成文本: <triplet> <concept> ACM <org> standards body</s>
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2025-06-09 16:26:56,082 - DEBUG - 处理块 238/353: gs[c] ／／P r()c of the 23 rd Int (、onf on Computatl...
2025-06-09 16:26:56,082 - DEBUG - 处理块 238/353: gs[c] ／／P r()c of the 23 rd Int (、onf on Computatl...
2025-06-09 16:26:56,082 - DEBUG - 处理块 238/353: gs[c] ／／P r()c of the 23 rd Int (、onf on Computatl...
2025-06-09 16:26:56,402 - DEBUG - 块 238 生成文本: <triplet> ACI <media> p <concept> instance of</s>
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2025-06-09 16:26:56,403 - DEBUG - 块 238 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:56,403 - DEBUG - 块 238 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:56,403 - DEBUG - 块 238 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:56,403 - DEBUG - 处理块 239/353: N． ComI)ining lexlcal． syntactlc， and semantic fea...
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2025-06-09 16:26:56,798 - DEBUG - 块 239 生成文本: <triplet> <concept> Assoclatlon f <misc> part of</s>
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2025-06-09 16:26:56,799 - DEBUG - 处理块 240/353: r C()mputational
I．inguistics． St roud曲urg．I’A：ACI...
2025-06-09 16:26:56,799 - DEBUG - 处理块 240/353: r C()mputational
I．inguistics． St roud曲urg．I’A：ACI...
2025-06-09 16:26:56,799 - DEBUG - 处理块 240/353: r C()mputational
I．inguistics． St roud曲urg．I’A：ACI...
2025-06-09 16:26:57,119 - DEBUG - 块 240 生成文本: <triplet> <concept> I.iu K曲in <misc> part of</s>
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2025-06-09 16:26:57,119 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> I.iu K曲in <misc> part of</s>
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2025-06-09 16:26:57,119 - DEBUG - 处理块 241/353: chinese relation ext rfIction system[J]． Journal o...
2025-06-09 16:26:57,119 - DEBUG - 处理块 241/353: chinese relation ext rfIction system[J]． Journal o...
2025-06-09 16:26:57,119 - DEBUG - 处理块 241/353: chinese relation ext rfIction system[J]． Journal o...
2025-06-09 16:26:57,396 - DEBUG - 块 241 生成文本: <triplet> rfIction system <concept> chinese relation <media> instance of</s>
2025-06-09 16:26:57,396 - DEBUG - 块 241 生成文本: <triplet> rfIction system <concept> chinese relation <media> instance of</s>
2025-06-09 16:26:57,396 - DEBUG - 块 241 生成文本: <triplet> rfIction system <concept> chinese relation <media> instance of</s>
2025-06-09 16:26:57,397 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> rfIction system <concept> chinese relation <media> instance of</s>
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2025-06-09 16:26:57,397 - DEBUG - 添加三元组: rfIction system(concept) - instance of - chinese relation(media)
2025-06-09 16:26:57,397 - DEBUG - 块 241 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:57,397 - DEBUG - 块 241 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:57,397 - DEBUG - 块 241 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:57,397 - DEBUG - 处理块 242/353: 4ll(1n(’hinese) (刘克彬．李芳．刘磊．等．基于核函数·I，义关系自动抽取系
统的实现...
2025-06-09 16:26:57,397 - DEBUG - 处理块 242/353: 4ll(1n(’hinese) (刘克彬．李芳．刘磊．等．基于核函数·I，义关系自动抽取系
统的实现...
2025-06-09 16:26:57,397 - DEBUG - 处理块 242/353: 4ll(1n(’hinese) (刘克彬．李芳．刘磊．等．基于核函数·I，义关系自动抽取系
统的实现...
2025-06-09 16:26:57,579 - DEBUG - 块 242 生成文本: <triplet> <concept> 核函数·I <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:57,579 - DEBUG - 块 242 生成文本: <triplet> <concept> 核函数·I <misc> instance of</s>
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2025-06-09 16:26:57,579 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 核函数·I <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:57,579 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 核函数·I <misc> instance of</s>
2025-06-09 16:26:57,579 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 核函数·I <misc> instance of</s>
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2025-06-09 16:26:57,579 - DEBUG - 处理块 243/353: A．Bette“dge J．Wang R C，et a1． CoupIed semi supervi...
2025-06-09 16:26:57,579 - DEBUG - 处理块 243/353: A．Bette“dge J．Wang R C，et a1． CoupIed semi supervi...
2025-06-09 16:26:57,579 - DEBUG - 处理块 243/353: A．Bette“dge J．Wang R C，et a1． CoupIed semi supervi...
2025-06-09 16:26:57,920 - DEBUG - 块 243 生成文本: <triplet> <media> 3 rd A【 <concept> follows</s>
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2025-06-09 16:26:57,921 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> 3 rd A【 <concept> follows</s>
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2025-06-09 16:26:57,921 - DEBUG - 处理块 244/353: nf on Weh Search and I)ata Mining．＼ew York：ACM，201...
2025-06-09 16:26:57,921 - DEBUG - 处理块 244/353: nf on Weh Search and I)ata Mining．＼ew York：ACM，201...
2025-06-09 16:26:57,921 - DEBUG - 处理块 244/353: nf on Weh Search and I)ata Mining．＼ew York：ACM，201...
2025-06-09 16:26:58,198 - DEBUG - 块 244 生成文本: <triplet> <media> 1 <num> number of the series</s>
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2025-06-09 16:26:58,198 - DEBUG - 处理块 245/353: m the web via weakly supervised Iearning!J]． Journ...
2025-06-09 16:26:58,198 - DEBUG - 处理块 245/353: m the web via weakly supervised Iearning!J]． Journ...
2025-06-09 16:26:58,198 - DEBUG - 处理块 245/353: m the web via weakly supervised Iearning!J]． Journ...
2025-06-09 16:26:58,358 - DEBUG - 块 245 生成文本: <triplet> <concept> Iearning!J <media> part of</s>
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2025-06-09 16:26:58,359 - DEBUG - 处理块 246/353: 82j一1835(in Chlnese) (陈立玮冯岩松赵东岩．基于弱监督学习的海量网络数据关
系抽...
2025-06-09 16:26:58,359 - DEBUG - 处理块 246/353: 82j一1835(in Chlnese) (陈立玮冯岩松赵东岩．基于弱监督学习的海量网络数据关
系抽...
2025-06-09 16:26:58,359 - DEBUG - 处理块 246/353: 82j一1835(in Chlnese) (陈立玮冯岩松赵东岩．基于弱监督学习的海量网络数据关
系抽...
2025-06-09 16:26:58,625 - DEBUG - 块 246 生成文本: <triplet> 海量网络数据关 <concept> 弱监督学习 <media> <misc> 学习</s>
2025-06-09 16:26:58,625 - DEBUG - 块 246 生成文本: <triplet> 海量网络数据关 <concept> 弱监督学习 <media> <misc> 学习</s>
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2025-06-09 16:26:58,625 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 海量网络数据关 <concept> 弱监督学习 <media> <misc> 学习</s>
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2025-06-09 16:26:58,625 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 海量网络数据关 <concept> 弱监督学习 <media> <misc> 学习</s>
2025-06-09 16:26:58,625 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '海量网络数据关', '<concept>', '弱监督学习', '<media>', '<misc>', '学习']
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2025-06-09 16:26:58,625 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '海量网络数据关', '<concept>', '弱监督学习', '<media>', '<misc>', '学习']
2025-06-09 16:26:58,625 - DEBUG - 添加三元组: 海量网络数据关(concept) - <misc> - 弱监督学习(media)
2025-06-09 16:26:58,625 - DEBUG - 添加三元组: 海量网络数据关(concept) - <misc> - 弱监督学习(media)
2025-06-09 16:26:58,625 - DEBUG - 添加三元组: 海量网络数据关(concept) - <misc> - 弱监督学习(media)
2025-06-09 16:26:58,625 - DEBUG - 块 246 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:58,625 - DEBUG - 块 246 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:58,625 - DEBUG - 块 246 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:58,625 - DEBUG - 处理块 247/353: Zhang
Yiming．Zhou J F． A trainable method for ext ...
2025-06-09 16:26:58,625 - DEBUG - 处理块 247/353: Zhang
Yiming．Zhou J F． A trainable method for ext ...
2025-06-09 16:26:58,625 - DEBUG - 处理块 247/353: Zhang
Yiming．Zhou J F． A trainable method for ext ...
2025-06-09 16:26:59,056 - DEBUG - 块 247 生成文本: <triplet> <concept> J F.A <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:26:59,056 - DEBUG - 块 247 生成文本: <triplet> <concept> J F.A <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:26:59,056 - DEBUG - 块 247 生成文本: <triplet> <concept> J F.A <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:26:59,057 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> J F.A <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:26:59,057 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> J F.A <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:26:59,057 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> J F.A <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:26:59,057 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'J F.A', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-09 16:26:59,057 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'J F.A', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-09 16:26:59,057 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'J F.A', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-09 16:26:59,057 - DEBUG - 处理块 248/353: C11lnese I．anguage L、o njunction with the 38th Ann...
2025-06-09 16:26:59,057 - DEBUG - 处理块 248/353: C11lnese I．anguage L、o njunction with the 38th Ann...
2025-06-09 16:26:59,057 - DEBUG - 处理块 248/353: C11lnese I．anguage L、o njunction with the 38th Ann...
2025-06-09 16:26:59,368 - DEBUG - 块 248 生成文本: <triplet> ACI. <org> PA <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:26:59,368 - DEBUG - 块 248 生成文本: <triplet> ACI. <org> PA <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:26:59,368 - DEBUG - 块 248 生成文本: <triplet> ACI. <org> PA <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:26:59,369 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI. <org> PA <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:26:59,369 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI. <org> PA <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:26:59,369 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI. <org> PA <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:26:59,369 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI.', '<org>', 'PA', '<loc>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-09 16:26:59,369 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI.', '<org>', 'PA', '<loc>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-09 16:26:59,369 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI.', '<org>', 'PA', '<loc>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-09 16:26:59,369 - DEBUG - 添加三元组: ACI.(org) - located in the administrative territorial entity - PA(loc)
2025-06-09 16:26:59,369 - DEBUG - 添加三元组: ACI.(org) - located in the administrative territorial entity - PA(loc)
2025-06-09 16:26:59,369 - DEBUG - 添加三元组: ACI.(org) - located in the administrative territorial entity - PA(loc)
2025-06-09 16:26:59,369 - DEBUG - 块 248 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:59,369 - DEBUG - 块 248 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:59,369 - DEBUG - 块 248 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:26:59,369 - DEBUG - 处理块 249/353: M． Cafarella M J． Soderland S． et a1． ()pen inform...
2025-06-09 16:26:59,369 - DEBUG - 处理块 249/353: M． Cafarella M J． Soderland S． et a1． ()pen inform...
2025-06-09 16:26:59,369 - DEBUG - 处理块 249/353: M． Cafarella M J． Soderland S． et a1． ()pen inform...
2025-06-09 16:27:00,086 - DEBUG - 块 249 生成文本: <triplet> lon <concept> M. Cafarella M J. Soderland S <per> named after the weI)pen inform <misc> <triplet> (a)[c]//Proc <dis> S. <loc> part of the 20th Int Joint</s>
2025-06-09 16:27:00,086 - DEBUG - 块 249 生成文本: <triplet> lon <concept> M. Cafarella M J. Soderland S <per> named after the weI)pen inform <misc> <triplet> (a)[c]//Proc <dis> S. <loc> part of the 20th Int Joint</s>
2025-06-09 16:27:00,086 - DEBUG - 块 249 生成文本: <triplet> lon <concept> M. Cafarella M J. Soderland S <per> named after the weI)pen inform <misc> <triplet> (a)[c]//Proc <dis> S. <loc> part of the 20th Int Joint</s>
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> lon <concept> M. Cafarella M J. Soderland S <per> named after the weI)pen inform <misc> <triplet> (a)[c]//Proc <dis> S. <loc> part of the 20th Int Joint</s>
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> lon <concept> M. Cafarella M J. Soderland S <per> named after the weI)pen inform <misc> <triplet> (a)[c]//Proc <dis> S. <loc> part of the 20th Int Joint</s>
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> lon <concept> M. Cafarella M J. Soderland S <per> named after the weI)pen inform <misc> <triplet> (a)[c]//Proc <dis> S. <loc> part of the 20th Int Joint</s>
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'lon', '<concept>', 'M. Cafarella M J. Soderland S', '<per>', 'named after the weI)pen inform', '<misc>', '<triplet>', '(a)[c]//Proc', '<dis>', 'S.', '<loc>', 'part of the 20th Int Joint']
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'lon', '<concept>', 'M. Cafarella M J. Soderland S', '<per>', 'named after the weI)pen inform', '<misc>', '<triplet>', '(a)[c]//Proc', '<dis>', 'S.', '<loc>', 'part of the 20th Int Joint']
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'lon', '<concept>', 'M. Cafarella M J. Soderland S', '<per>', 'named after the weI)pen inform', '<misc>', '<triplet>', '(a)[c]//Proc', '<dis>', 'S.', '<loc>', 'part of the 20th Int Joint']
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 添加三元组: lon(concept) - named after the weI)pen inform - M. Cafarella M J. Soderland S(per)
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 添加三元组: lon(concept) - named after the weI)pen inform - M. Cafarella M J. Soderland S(per)
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 添加三元组: lon(concept) - named after the weI)pen inform - M. Cafarella M J. Soderland S(per)
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 添加三元组: (a)[c]//Proc(dis) - part of the 20th Int Joint - S.(loc)
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 添加三元组: (a)[c]//Proc(dis) - part of the 20th Int Joint - S.(loc)
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 添加三元组: (a)[c]//Proc(dis) - part of the 20th Int Joint - S.(loc)
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 块 249 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 块 249 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 块 249 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 处理块 250/353: on Artiflcial Intelligence． New York： ACM， 2007：26...
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 处理块 250/353: on Artiflcial Intelligence． New York： ACM， 2007：26...
2025-06-09 16:27:00,087 - DEBUG - 处理块 250/353: on Artiflcial Intelligence． New York： ACM， 2007：26...
2025-06-09 16:27:00,343 - DEBUG - 块 250 生成文本: <triplet> <org> wikipedia <media> item operated</s>
2025-06-09 16:27:00,343 - DEBUG - 块 250 生成文本: <triplet> <org> wikipedia <media> item operated</s>
2025-06-09 16:27:00,343 - DEBUG - 块 250 生成文本: <triplet> <org> wikipedia <media> item operated</s>
2025-06-09 16:27:00,343 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> wikipedia <media> item operated</s>
2025-06-09 16:27:00,343 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> wikipedia <media> item operated</s>
2025-06-09 16:27:00,343 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> wikipedia <media> item operated</s>
2025-06-09 16:27:00,343 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'wikipedia', '<media>', 'item operated']
2025-06-09 16:27:00,343 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'wikipedia', '<media>', 'item operated']
2025-06-09 16:27:00,343 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'wikipedia', '<media>', 'item operated']
2025-06-09 16:27:00,343 - DEBUG - 处理块 251/353: of the 48th Annual Meeting of the Associa“on
for C...
2025-06-09 16:27:00,343 - DEBUG - 处理块 251/353: of the 48th Annual Meeting of the Associa“on
for C...
2025-06-09 16:27:00,343 - DEBUG - 处理块 251/353: of the 48th Annual Meeting of the Associa“on
for C...
2025-06-09 16:27:00,621 - DEBUG - 块 251 生成文本: <triplet> <org> Stroudsburg <loc> headquarters location</s>
2025-06-09 16:27:00,621 - DEBUG - 块 251 生成文本: <triplet> <org> Stroudsburg <loc> headquarters location</s>
2025-06-09 16:27:00,621 - DEBUG - 块 251 生成文本: <triplet> <org> Stroudsburg <loc> headquarters location</s>
2025-06-09 16:27:00,621 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Stroudsburg <loc> headquarters location</s>
2025-06-09 16:27:00,621 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Stroudsburg <loc> headquarters location</s>
2025-06-09 16:27:00,621 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Stroudsburg <loc> headquarters location</s>
2025-06-09 16:27:00,621 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'Stroudsburg', '<loc>', 'headquarters location']
2025-06-09 16:27:00,621 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'Stroudsburg', '<loc>', 'headquarters location']
2025-06-09 16:27:00,621 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'Stroudsburg', '<loc>', 'headquarters location']
2025-06-09 16:27:00,621 - DEBUG - 处理块 252/353: ni()． Identifying relatlons for open
information e...
2025-06-09 16:27:00,621 - DEBUG - 处理块 252/353: ni()． Identifying relatlons for open
information e...
2025-06-09 16:27:00,621 - DEBUG - 处理块 252/353: ni()． Identifying relatlons for open
information e...
2025-06-09 16:27:01,177 - DEBUG - 块 252 生成文本: <triplet> <concept> relatlons for open information extraction <misc> instance of the conf on Emplrical Methods in NaturaI I <media> part of <triplet> relatl <per> relatlo <eve> instance</s>
2025-06-09 16:27:01,177 - DEBUG - 块 252 生成文本: <triplet> <concept> relatlons for open information extraction <misc> instance of the conf on Emplrical Methods in NaturaI I <media> part of <triplet> relatl <per> relatlo <eve> instance</s>
2025-06-09 16:27:01,177 - DEBUG - 块 252 生成文本: <triplet> <concept> relatlons for open information extraction <misc> instance of the conf on Emplrical Methods in NaturaI I <media> part of <triplet> relatl <per> relatlo <eve> instance</s>
2025-06-09 16:27:01,177 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> relatlons for open information extraction <misc> instance of the conf on Emplrical Methods in NaturaI I <media> part of <triplet> relatl <per> relatlo <eve> instance</s>
2025-06-09 16:27:01,177 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> relatlons for open information extraction <misc> instance of the conf on Emplrical Methods in NaturaI I <media> part of <triplet> relatl <per> relatlo <eve> instance</s>
2025-06-09 16:27:01,177 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> relatlons for open information extraction <misc> instance of the conf on Emplrical Methods in NaturaI I <media> part of <triplet> relatl <per> relatlo <eve> instance</s>
2025-06-09 16:27:01,177 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'relatlons for open information extraction', '<misc>', 'instance of the conf on Emplrical Methods in NaturaI I', '<media>', 'part of', '<triplet>', 'relatl', '<per>', 'relatlo', '<eve>', 'instance']
2025-06-09 16:27:01,177 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'relatlons for open information extraction', '<misc>', 'instance of the conf on Emplrical Methods in NaturaI I', '<media>', 'part of', '<triplet>', 'relatl', '<per>', 'relatlo', '<eve>', 'instance']
2025-06-09 16:27:01,177 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'relatlons for open information extraction', '<misc>', 'instance of the conf on Emplrical Methods in NaturaI I', '<media>', 'part of', '<triplet>', 'relatl', '<per>', 'relatlo', '<eve>', 'instance']
2025-06-09 16:27:01,177 - DEBUG - 添加三元组: relatl(per) - instance - relatlo(eve)
2025-06-09 16:27:01,177 - DEBUG - 添加三元组: relatl(per) - instance - relatlo(eve)
2025-06-09 16:27:01,177 - DEBUG - 添加三元组: relatl(per) - instance - relatlo(eve)
2025-06-09 16:27:01,177 - DEBUG - 块 252 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:01,177 - DEBUG - 块 252 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:01,177 - DEBUG - 块 252 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:01,178 - DEBUG - 处理块 253/353: ce5slng． Stroudsburg．PA：ACI．．2011：1j35一l
545 Mausa...
2025-06-09 16:27:01,178 - DEBUG - 处理块 253/353: ce5slng． Stroudsburg．PA：ACI．．2011：1j35一l
545 Mausa...
2025-06-09 16:27:01,178 - DEBUG - 处理块 253/353: ce5slng． Stroudsburg．PA：ACI．．2011：1j35一l
545 Mausa...
2025-06-09 16:27:01,380 - DEBUG - 块 253 生成文本: <triplet> ACI <media> PA <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:27:01,380 - DEBUG - 块 253 生成文本: <triplet> ACI <media> PA <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:27:01,380 - DEBUG - 块 253 生成文本: <triplet> ACI <media> PA <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:27:01,380 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI <media> PA <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:27:01,380 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI <media> PA <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:27:01,380 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI <media> PA <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:27:01,380 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI', '<media>', 'PA', '<loc>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-09 16:27:01,380 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI', '<media>', 'PA', '<loc>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-09 16:27:01,380 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI', '<media>', 'PA', '<loc>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-09 16:27:01,380 - DEBUG - 添加三元组: ACI(media) - located in the administrative territorial entity - PA(loc)
2025-06-09 16:27:01,380 - DEBUG - 添加三元组: ACI(media) - located in the administrative territorial entity - PA(loc)
2025-06-09 16:27:01,380 - DEBUG - 添加三元组: ACI(media) - located in the administrative territorial entity - PA(loc)
2025-06-09 16:27:01,381 - DEBUG - 块 253 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:01,381 - DEBUG - 块 253 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:01,381 - DEBUG - 块 253 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:01,381 - DEBUG - 处理块 254/353: inf()rmation extraction[(、] ／／Proc of the Joint co...
2025-06-09 16:27:01,381 - DEBUG - 处理块 254/353: inf()rmation extraction[(、] ／／Proc of the Joint co...
2025-06-09 16:27:01,381 - DEBUG - 处理块 254/353: inf()rmation extraction[(、] ／／Proc of the Joint co...
2025-06-09 16:27:02,023 - DEBUG - 块 254 生成文本: <triplet> <concept> Processlng and Computational <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:27:02,023 - DEBUG - 块 254 生成文本: <triplet> <concept> Processlng and Computational <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:27:02,023 - DEBUG - 块 254 生成文本: <triplet> <concept> Processlng and Computational <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:27:02,023 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Processlng and Computational <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:27:02,023 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Processlng and Computational <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:27:02,023 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Processlng and Computational <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:27:02,023 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Processlng and Computational', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-09 16:27:02,023 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Processlng and Computational', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-09 16:27:02,023 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Processlng and Computational', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-09 16:27:02,023 - DEBUG - 处理块 255/353: Natural I．anguage I．earnlng． Stroudsburg， PA：ACL．2...
2025-06-09 16:27:02,023 - DEBUG - 处理块 255/353: Natural I．anguage I．earnlng． Stroudsburg， PA：ACL．2...
2025-06-09 16:27:02,023 - DEBUG - 处理块 255/353: Natural I．anguage I．earnlng． Stroudsburg， PA：ACL．2...
2025-06-09 16:27:02,355 - DEBUG - 块 255 生成文本: <triplet> <loc> PA <concept> instance of <triplet> PA</s>
2025-06-09 16:27:02,355 - DEBUG - 块 255 生成文本: <triplet> <loc> PA <concept> instance of <triplet> PA</s>
2025-06-09 16:27:02,355 - DEBUG - 块 255 生成文本: <triplet> <loc> PA <concept> instance of <triplet> PA</s>
2025-06-09 16:27:02,355 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> PA <concept> instance of <triplet> PA</s>
2025-06-09 16:27:02,355 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> PA <concept> instance of <triplet> PA</s>
2025-06-09 16:27:02,355 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> PA <concept> instance of <triplet> PA</s>
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2025-06-09 16:27:02,355 - DEBUG - 处理块 256/353: reIa“on extraction[c]／／P r()c of the Assoclatl。n f...
2025-06-09 16:27:02,355 - DEBUG - 处理块 256/353: reIa“on extraction[c]／／P r()c of the Assoclatl。n f...
2025-06-09 16:27:02,355 - DEBUG - 处理块 256/353: reIa“on extraction[c]／／P r()c of the Assoclatl。n f...
2025-06-09 16:27:02,483 - DEBUG - 块 256 生成文本: <triplet> ACI. <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:02,483 - DEBUG - 块 256 生成文本: <triplet> ACI. <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:02,483 - DEBUG - 块 256 生成文本: <triplet> ACI. <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:02,483 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI. <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:02,483 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI. <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:02,483 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI. <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:02,483 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI.', '<org>', 'PA', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:27:02,483 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI.', '<org>', 'PA', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:27:02,483 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI.', '<org>', 'PA', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:27:02,484 - DEBUG - 添加三元组: ACI.(org) - instance of - PA(concept)
2025-06-09 16:27:02,484 - DEBUG - 添加三元组: ACI.(org) - instance of - PA(concept)
2025-06-09 16:27:02,484 - DEBUG - 添加三元组: ACI.(org) - instance of - PA(concept)
2025-06-09 16:27:02,484 - DEBUG - 块 256 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:02,484 - DEBUG - 块 256 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:02,484 - DEBUG - 块 256 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:02,484 - DEBUG - 处理块 257/353: Jiang．et a1．StatSnowball：A statistical
approach t。...
2025-06-09 16:27:02,484 - DEBUG - 处理块 257/353: Jiang．et a1．StatSnowball：A statistical
approach t。...
2025-06-09 16:27:02,484 - DEBUG - 处理块 257/353: Jiang．et a1．StatSnowball：A statistical
approach t。...
2025-06-09 16:27:03,083 - DEBUG - 块 257 生成文本: <triplet> <eve> 1 <num> event interval <triplet> 1.StatSnowball <concept> 1st <media> statistical <misc> statistics <per> <org> <loc> <time> <date> point</s>
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2025-06-09 16:27:03,083 - DEBUG - 块 257 生成文本: <triplet> <eve> 1 <num> event interval <triplet> 1.StatSnowball <concept> 1st <media> statistical <misc> statistics <per> <org> <loc> <time> <date> point</s>
2025-06-09 16:27:03,084 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <eve> 1 <num> event interval <triplet> 1.StatSnowball <concept> 1st <media> statistical <misc> statistics <per> <org> <loc> <time> <date> point</s>
2025-06-09 16:27:03,084 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <eve> 1 <num> event interval <triplet> 1.StatSnowball <concept> 1st <media> statistical <misc> statistics <per> <org> <loc> <time> <date> point</s>
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2025-06-09 16:27:03,084 - DEBUG - 处理块 258/353: of the 18th Int Conf on World Wide Web．New York： A...
2025-06-09 16:27:03,084 - DEBUG - 处理块 258/353: of the 18th Int Conf on World Wide Web．New York： A...
2025-06-09 16:27:03,084 - DEBUG - 处理块 258/353: of the 18th Int Conf on World Wide Web．New York： A...
2025-06-09 16:27:03,468 - DEBUG - 块 258 生成文本: <triplet> <media> World Wide Web <concept> main subject</s>
2025-06-09 16:27:03,468 - DEBUG - 块 258 生成文本: <triplet> <media> World Wide Web <concept> main subject</s>
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2025-06-09 16:27:03,468 - DEBUG - 处理块 259/353: ext raction[c]／／Proc of t11e Joint workshop。n Auto...
2025-06-09 16:27:03,468 - DEBUG - 处理块 259/353: ext raction[c]／／Proc of t11e Joint workshop。n Auto...
2025-06-09 16:27:03,468 - DEBUG - 处理块 259/353: ext raction[c]／／Proc of t11e Joint workshop。n Auto...
2025-06-09 16:27:03,724 - DEBUG - 块 259 生成文本: <triplet> <concept> Automatic Knowledge Base <media> part of</s>
2025-06-09 16:27:03,724 - DEBUG - 块 259 生成文本: <triplet> <concept> Automatic Knowledge Base <media> part of</s>
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2025-06-09 16:27:03,724 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Automatic Knowledge Base <media> part of</s>
2025-06-09 16:27:03,724 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Automatic Knowledge Base <media> part of</s>
2025-06-09 16:27:03,725 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Automatic Knowledge Base', '<media>', 'part of']
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2025-06-09 16:27:03,725 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Automatic Knowledge Base', '<media>', 'part of']
2025-06-09 16:27:03,725 - DEBUG - 处理块 260/353: Ext raction．SIroudsburg．PA：ACI．．2012：j2 56
McCallu...
2025-06-09 16:27:03,725 - DEBUG - 处理块 260/353: Ext raction．SIroudsburg．PA：ACI．．2012：j2 56
McCallu...
2025-06-09 16:27:03,725 - DEBUG - 处理块 260/353: Ext raction．SIroudsburg．PA：ACI．．2012：j2 56
McCallu...
2025-06-09 16:27:04,067 - DEBUG - 块 260 生成文本: <triplet> jnference for naturallanguage processing <concept> McCallum A.Joint <per> author</s>
2025-06-09 16:27:04,067 - DEBUG - 块 260 生成文本: <triplet> jnference for naturallanguage processing <concept> McCallum A.Joint <per> author</s>
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2025-06-09 16:27:04,067 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> jnference for naturallanguage processing <concept> McCallum A.Joint <per> author</s>
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2025-06-09 16:27:04,067 - DEBUG - 添加三元组: jnference for naturallanguage processing(concept) - author - McCallum A.Joint(per)
2025-06-09 16:27:04,067 - DEBUG - 添加三元组: jnference for naturallanguage processing(concept) - author - McCallum A.Joint(per)
2025-06-09 16:27:04,067 - DEBUG - 添加三元组: jnference for naturallanguage processing(concept) - author - McCallum A.Joint(per)
2025-06-09 16:27:04,067 - DEBUG - 块 260 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:04,067 - DEBUG - 块 260 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:04,067 - DEBUG - 块 260 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:04,067 - DEBUG - 处理块 261/353: mputational Natural I。angu醒e
I。earning．Stroudsburg...
2025-06-09 16:27:04,067 - DEBUG - 处理块 261/353: mputational Natural I。angu醒e
I。earning．Stroudsburg...
2025-06-09 16:27:04,067 - DEBUG - 处理块 261/353: mputational Natural I。angu醒e
I。earning．Stroudsburg...
2025-06-09 16:27:04,280 - DEBUG - 块 261 生成文本: <triplet> <loc> PA <concept> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:27:04,280 - DEBUG - 块 261 生成文本: <triplet> <loc> PA <concept> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:27:04,280 - DEBUG - 块 261 生成文本: <triplet> <loc> PA <concept> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:27:04,280 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> PA <concept> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:27:04,280 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> PA <concept> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:27:04,280 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> PA <concept> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-09 16:27:04,281 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'PA', '<concept>', 'located in the administrative territorial entity']
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2025-06-09 16:27:04,281 - DEBUG - 处理块 262/353: logy c。ncept lnstance， attribute
and altribute：J]．...
2025-06-09 16:27:04,281 - DEBUG - 处理块 262/353: logy c。ncept lnstance， attribute
and altribute：J]．...
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and altribute：J]．...
2025-06-09 16:27:04,451 - DEBUG - 块 262 生成文本: <triplet> <concept> J <media> subclass of <triplet> J</s>
2025-06-09 16:27:04,451 - DEBUG - 块 262 生成文本: <triplet> <concept> J <media> subclass of <triplet> J</s>
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2025-06-09 16:27:04,451 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> J <media> subclass of <triplet> J</s>
2025-06-09 16:27:04,451 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> J <media> subclass of <triplet> J</s>
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2025-06-09 16:27:04,451 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'J', '<media>', 'subclass of', '<triplet>', 'J']
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2025-06-09 16:27:04,451 - DEBUG - 处理块 263/353: Sciences．201 2．48(4)：383—389(in Chinese) (郭剑毅，李真．余...
2025-06-09 16:27:04,451 - DEBUG - 处理块 263/353: Sciences．201 2．48(4)：383—389(in Chinese) (郭剑毅，李真．余...
2025-06-09 16:27:04,451 - DEBUG - 处理块 263/353: Sciences．201 2．48(4)：383—389(in Chinese) (郭剑毅，李真．余...
2025-06-09 16:27:04,739 - DEBUG - 块 263 生成文本: <triplet> 性值的抽取及关系预测 <concept> 南京大学 <org> publisher</s>
2025-06-09 16:27:04,739 - DEBUG - 块 263 生成文本: <triplet> 性值的抽取及关系预测 <concept> 南京大学 <org> publisher</s>
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2025-06-09 16:27:04,739 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 性值的抽取及关系预测 <concept> 南京大学 <org> publisher</s>
2025-06-09 16:27:04,739 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 性值的抽取及关系预测 <concept> 南京大学 <org> publisher</s>
2025-06-09 16:27:04,739 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 性值的抽取及关系预测 <concept> 南京大学 <org> publisher</s>
2025-06-09 16:27:04,739 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '性值的抽取及关系预测', '<concept>', '南京大学', '<org>', 'publisher']
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2025-06-09 16:27:04,739 - DEBUG - 添加三元组: 性值的抽取及关系预测(concept) - publisher - 南京大学(org)
2025-06-09 16:27:04,739 - DEBUG - 添加三元组: 性值的抽取及关系预测(concept) - publisher - 南京大学(org)
2025-06-09 16:27:04,739 - DEBUG - 添加三元组: 性值的抽取及关系预测(concept) - publisher - 南京大学(org)
2025-06-09 16:27:04,740 - DEBUG - 块 263 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:04,740 - DEBUG - 块 263 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:04,740 - DEBUG - 块 263 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:04,740 - DEBUG - 处理块 264/353: F M．Kasnecl G．Weikum(j． Yago：A c。re of semantlc
kn...
2025-06-09 16:27:04,740 - DEBUG - 处理块 264/353: F M．Kasnecl G．Weikum(j． Yago：A c。re of semantlc
kn...
2025-06-09 16:27:04,740 - DEBUG - 处理块 264/353: F M．Kasnecl G．Weikum(j． Yago：A c。re of semantlc
kn...
2025-06-09 16:27:05,199 - DEBUG - 块 264 生成文本: <triplet> <per> j.Yago <concept> instance of A c <media> ACM <org> J. Yago:A c。A <loc> instance</s>
2025-06-09 16:27:05,199 - DEBUG - 块 264 生成文本: <triplet> <per> j.Yago <concept> instance of A c <media> ACM <org> J. Yago:A c。A <loc> instance</s>
2025-06-09 16:27:05,199 - DEBUG - 块 264 生成文本: <triplet> <per> j.Yago <concept> instance of A c <media> ACM <org> J. Yago:A c。A <loc> instance</s>
2025-06-09 16:27:05,200 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <per> j.Yago <concept> instance of A c <media> ACM <org> J. Yago:A c。A <loc> instance</s>
2025-06-09 16:27:05,200 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <per> j.Yago <concept> instance of A c <media> ACM <org> J. Yago:A c。A <loc> instance</s>
2025-06-09 16:27:05,200 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <per> j.Yago <concept> instance of A c <media> ACM <org> J. Yago:A c。A <loc> instance</s>
2025-06-09 16:27:05,200 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<per>', 'j.Yago', '<concept>', 'instance of A c', '<media>', 'ACM', '<org>', 'J. Yago:A c。A', '<loc>', 'instance']
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2025-06-09 16:27:05,200 - DEBUG - 处理块 265/353: S，Blzer(、，K()bilarov(；，et a1．I)bpedt8：A nucleus fo...
2025-06-09 16:27:05,200 - DEBUG - 处理块 265/353: S，Blzer(、，K()bilarov(；，et a1．I)bpedt8：A nucleus fo...
2025-06-09 16:27:05,200 - DEBUG - 处理块 265/353: S，Blzer(、，K()bilarov(；，et a1．I)bpedt8：A nucleus fo...
2025-06-09 16:27:05,757 - DEBUG - 块 265 生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> S,Blzer</s>
2025-06-09 16:27:05,757 - DEBUG - 块 265 生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> S,Blzer</s>
2025-06-09 16:27:05,757 - DEBUG - 块 265 生成文本: <triplet> 万方数据 <concept> S,Blzer</s>
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598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
[31]
[32]
[33]
[34]
...
2025-06-09 16:27:05,758 - DEBUG - 处理块 266/353: 
598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
[31]
[32]
[33]
[34]
...
2025-06-09 16:27:05,758 - DEBUG - 处理块 266/353: 
598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
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[34]
...
2025-06-09 16:27:05,929 - DEBUG - 块 266 生成文本: <triplet> 计算机研究与发展 2016 <time> 15 <date> point in time</s>
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2025-06-09 16:27:05,930 - DEBUG - 添加三元组: 计算机研究与发展 2016(time) - point in time - 15(date)
2025-06-09 16:27:05,930 - DEBUG - 块 266 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:05,930 - DEBUG - 块 266 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:05,930 - DEBUG - 块 266 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:05,930 - DEBUG - 处理块 267/353: nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16...
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the 16...
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the 16...
2025-06-09 16:27:06,228 - DEBUG - 块 267 生成文本: <triplet> <media> wikipedia <concept> named after</s>
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2025-06-09 16:27:06,229 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> wikipedia <concept> named after</s>
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2025-06-09 16:27:06,229 - DEBUG - 处理块 268/353: ngbo， I．ia。Xlangwen， et a1． Extracted domin
model ...
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model ...
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model ...
2025-06-09 16:27:06,570 - DEBUG - 块 268 生成文本: <triplet> lon <concept> ngbo <misc> named after a <triplet> Journal。f Computer <media> ngBo <per> author</s>
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2025-06-09 16:27:06,570 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> lon <concept> ngbo <misc> named after a <triplet> Journal。f Computer <media> ngBo <per> author</s>
2025-06-09 16:27:06,570 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> lon <concept> ngbo <misc> named after a <triplet> Journal。f Computer <media> ngBo <per> author</s>
2025-06-09 16:27:06,570 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> lon <concept> ngbo <misc> named after a <triplet> Journal。f Computer <media> ngBo <per> author</s>
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2025-06-09 16:27:06,570 - DEBUG - 添加三元组: lon(concept) - named after a - ngbo(misc)
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2025-06-09 16:27:06,570 - DEBUG - 添加三元组: Journal。f Computer(media) - author - ngBo(per)
2025-06-09 16:27:06,570 - DEBUG - 添加三元组: Journal。f Computer(media) - author - ngBo(per)
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2025-06-09 16:27:06,571 - DEBUG - 块 268 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:27:06,571 - DEBUG - 块 268 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:27:06,571 - DEBUG - 块 268 提取到 2 个三元组
2025-06-09 16:27:06,571 - DEBUG - 处理块 269/353: Research and Development，2010，47(9)：1j67— 1573(in
...
2025-06-09 16:27:06,571 - DEBUG - 处理块 269/353: Research and Development，2010，47(9)：1j67— 1573(in
...
2025-06-09 16:27:06,571 - DEBUG - 处理块 269/353: Research and Development，2010，47(9)：1j67— 1573(in
...
2025-06-09 16:27:06,731 - DEBUG - 块 269 生成文本: <triplet> 有名属性 <concept> 扩展领域模型 <media> instance of</s>
2025-06-09 16:27:06,731 - DEBUG - 块 269 生成文本: <triplet> 有名属性 <concept> 扩展领域模型 <media> instance of</s>
2025-06-09 16:27:06,731 - DEBUG - 块 269 生成文本: <triplet> 有名属性 <concept> 扩展领域模型 <media> instance of</s>
2025-06-09 16:27:06,731 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 有名属性 <concept> 扩展领域模型 <media> instance of</s>
2025-06-09 16:27:06,731 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 有名属性 <concept> 扩展领域模型 <media> instance of</s>
2025-06-09 16:27:06,731 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 有名属性 <concept> 扩展领域模型 <media> instance of</s>
2025-06-09 16:27:06,731 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '有名属性', '<concept>', '扩展领域模型', '<media>', 'instance of']
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2025-06-09 16:27:06,731 - DEBUG - 添加三元组: 有名属性(concept) - instance of - 扩展领域模型(media)
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2025-06-09 16:27:06,731 - DEBUG - 添加三元组: 有名属性(concept) - instance of - 扩展领域模型(media)
2025-06-09 16:27:06,731 - DEBUG - 块 269 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:06,731 - DEBUG - 块 269 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:06,731 - DEBUG - 块 269 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:06,731 - DEBUG - 处理块 270/353: Yang，Wang Chi，Han Fangqiu，et a1．Minlng evidences f...
2025-06-09 16:27:06,731 - DEBUG - 处理块 270/353: Yang，Wang Chi，Han Fangqiu，et a1．Minlng evidences f...
2025-06-09 16:27:06,731 - DEBUG - 处理块 270/353: Yang，Wang Chi，Han Fangqiu，et a1．Minlng evidences f...
2025-06-09 16:27:07,148 - DEBUG - 块 270 生成文本: <triplet> <concept> Kn <media> part of the l 9th Int Conf <eve> 9 <date> point in time</s>
2025-06-09 16:27:07,148 - DEBUG - 块 270 生成文本: <triplet> <concept> Kn <media> part of the l 9th Int Conf <eve> 9 <date> point in time</s>
2025-06-09 16:27:07,148 - DEBUG - 块 270 生成文本: <triplet> <concept> Kn <media> part of the l 9th Int Conf <eve> 9 <date> point in time</s>
2025-06-09 16:27:07,148 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Kn <media> part of the l 9th Int Conf <eve> 9 <date> point in time</s>
2025-06-09 16:27:07,148 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Kn <media> part of the l 9th Int Conf <eve> 9 <date> point in time</s>
2025-06-09 16:27:07,148 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Kn <media> part of the l 9th Int Conf <eve> 9 <date> point in time</s>
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2025-06-09 16:27:07,148 - DEBUG - 处理块 271/353: wledge Discovery and Data Mining． New York： ACM，20...
2025-06-09 16:27:07,148 - DEBUG - 处理块 271/353: wledge Discovery and Data Mining． New York： ACM，20...
2025-06-09 16:27:07,148 - DEBUG - 处理块 271/353: wledge Discovery and Data Mining． New York： ACM，20...
2025-06-09 16:27:07,457 - DEBUG - 块 271 生成文本: <triplet> <loc> Sun I <per> foundedge</s>
2025-06-09 16:27:07,457 - DEBUG - 块 271 生成文本: <triplet> <loc> Sun I <per> foundedge</s>
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2025-06-09 16:27:07,458 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'Sun I', '<per>', 'foundedge']
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2025-06-09 16:27:07,458 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'Sun I', '<per>', 'foundedge']
2025-06-09 16:27:07,458 - DEBUG - 处理块 272/353: text：A graph_based method[c]／／Pr。c of the 34th Int...
2025-06-09 16:27:07,458 - DEBUG - 处理块 272/353: text：A graph_based method[c]／／Pr。c of the 34th Int...
2025-06-09 16:27:07,458 - DEBUG - 处理块 272/353: text：A graph_based method[c]／／Pr。c of the 34th Int...
2025-06-09 16:27:07,993 - DEBUG - 块 272 生成文本: <triplet> graph <concept> ACM <org> standards body</s>
2025-06-09 16:27:07,993 - DEBUG - 块 272 生成文本: <triplet> graph <concept> ACM <org> standards body</s>
2025-06-09 16:27:07,993 - DEBUG - 块 272 生成文本: <triplet> graph <concept> ACM <org> standards body</s>
2025-06-09 16:27:07,993 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> ACM <org> standards body</s>
2025-06-09 16:27:07,993 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> ACM <org> standards body</s>
2025-06-09 16:27:07,993 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> ACM <org> standards body</s>
2025-06-09 16:27:07,993 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph', '<concept>', 'ACM', '<org>', 'standards body']
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2025-06-09 16:27:07,993 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - standards body - ACM(org)
2025-06-09 16:27:07,993 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - standards body - ACM(org)
2025-06-09 16:27:07,993 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - standards body - ACM(org)
2025-06-09 16:27:07,993 - DEBUG - 块 272 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:07,993 - DEBUG - 块 272 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:07,993 - DEBUG - 块 272 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:07,993 - DEBUG - 处理块 273/353: A， Baldwin B． Entity-based cross—document corefere...
2025-06-09 16:27:07,993 - DEBUG - 处理块 273/353: A， Baldwin B． Entity-based cross—document corefere...
2025-06-09 16:27:07,993 - DEBUG - 处理块 273/353: A， Baldwin B． Entity-based cross—document corefere...
2025-06-09 16:27:08,475 - DEBUG - 块 273 生成文本: <triplet> <concept> Entity-based cross—document coreferenclng <media> instance of the 17th <misc> instance</s>
2025-06-09 16:27:08,475 - DEBUG - 块 273 生成文本: <triplet> <concept> Entity-based cross—document coreferenclng <media> instance of the 17th <misc> instance</s>
2025-06-09 16:27:08,475 - DEBUG - 块 273 生成文本: <triplet> <concept> Entity-based cross—document coreferenclng <media> instance of the 17th <misc> instance</s>
2025-06-09 16:27:08,475 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Entity-based cross—document coreferenclng <media> instance of the 17th <misc> instance</s>
2025-06-09 16:27:08,475 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Entity-based cross—document coreferenclng <media> instance of the 17th <misc> instance</s>
2025-06-09 16:27:08,475 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Entity-based cross—document coreferenclng <media> instance of the 17th <misc> instance</s>
2025-06-09 16:27:08,475 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Entity-based cross—document coreferenclng', '<media>', 'instance of the 17th', '<misc>', 'instance']
2025-06-09 16:27:08,475 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Entity-based cross—document coreferenclng', '<media>', 'instance of the 17th', '<misc>', 'instance']
2025-06-09 16:27:08,475 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Entity-based cross—document coreferenclng', '<media>', 'instance of the 17th', '<misc>', 'instance']
2025-06-09 16:27:08,475 - DEBUG - 处理块 274/353: Int Conf on Computational 1inguistlcs． Stroudsburg...
2025-06-09 16:27:08,475 - DEBUG - 处理块 274/353: Int Conf on Computational 1inguistlcs． Stroudsburg...
2025-06-09 16:27:08,475 - DEBUG - 处理块 274/353: Int Conf on Computational 1inguistlcs． Stroudsburg...
2025-06-09 16:27:08,592 - DEBUG - 块 274 生成文本: <triplet> ACI <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:08,592 - DEBUG - 块 274 生成文本: <triplet> ACI <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:08,592 - DEBUG - 块 274 生成文本: <triplet> ACI <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:08,593 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:08,593 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:08,593 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:08,593 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI', '<org>', 'PA', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:27:08,593 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI', '<org>', 'PA', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:27:08,593 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI', '<org>', 'PA', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:27:08,593 - DEBUG - 添加三元组: ACI(org) - instance of - PA(concept)
2025-06-09 16:27:08,593 - DEBUG - 添加三元组: ACI(org) - instance of - PA(concept)
2025-06-09 16:27:08,593 - DEBUG - 添加三元组: ACI(org) - instance of - PA(concept)
2025-06-09 16:27:08,593 - DEBUG - 块 274 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:08,593 - DEBUG - 块 274 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:08,593 - DEBUG - 块 274 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:08,593 - DEBUG - 处理块 275/353: clustering similar contexts[G]／，Proc of the 6th In...
2025-06-09 16:27:08,593 - DEBUG - 处理块 275/353: clustering similar contexts[G]／，Proc of the 6th In...
2025-06-09 16:27:08,593 - DEBUG - 处理块 275/353: clustering similar contexts[G]／，Proc of the 6th In...
2025-06-09 16:27:09,120 - DEBUG - 块 275 生成文本: <triplet> <concept> 6th Int conf <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:09,120 - DEBUG - 块 275 生成文本: <triplet> <concept> 6th Int conf <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:09,120 - DEBUG - 块 275 生成文本: <triplet> <concept> 6th Int conf <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:09,120 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 6th Int conf <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:09,120 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 6th Int conf <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:09,120 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 6th Int conf <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:09,121 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '6th Int conf', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:27:09,121 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '6th Int conf', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:27:09,121 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '6th Int conf', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:27:09,121 - DEBUG - 处理块 276/353: Malin
B，Air01di E．Carley K．A network analysis mode...
2025-06-09 16:27:09,121 - DEBUG - 处理块 276/353: Malin
B，Air01di E．Carley K．A network analysis mode...
2025-06-09 16:27:09,121 - DEBUG - 处理块 276/353: Malin
B，Air01di E．Carley K．A network analysis mode...
2025-06-09 16:27:09,677 - DEBUG - 块 276 生成文本: <triplet> <concept> K.A network analysis model for disamb培uation of names in lists[J. <media> K <org> E.Carley <per> author</s>
2025-06-09 16:27:09,677 - DEBUG - 块 276 生成文本: <triplet> <concept> K.A network analysis model for disamb培uation of names in lists[J. <media> K <org> E.Carley <per> author</s>
2025-06-09 16:27:09,677 - DEBUG - 块 276 生成文本: <triplet> <concept> K.A network analysis model for disamb培uation of names in lists[J. <media> K <org> E.Carley <per> author</s>
2025-06-09 16:27:09,677 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> K.A network analysis model for disamb培uation of names in lists[J. <media> K <org> E.Carley <per> author</s>
2025-06-09 16:27:09,677 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> K.A network analysis model for disamb培uation of names in lists[J. <media> K <org> E.Carley <per> author</s>
2025-06-09 16:27:09,677 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> K.A network analysis model for disamb培uation of names in lists[J. <media> K <org> E.Carley <per> author</s>
2025-06-09 16:27:09,677 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'K.A network analysis model for disamb培uation of names in lists[J.', '<media>', 'K', '<org>', 'E.Carley', '<per>', 'author']
2025-06-09 16:27:09,677 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'K.A network analysis model for disamb培uation of names in lists[J.', '<media>', 'K', '<org>', 'E.Carley', '<per>', 'author']
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2025-06-09 16:27:09,677 - DEBUG - 处理块 277/353: Theory，2005，ll(2)：119—139 Han
Xianpei， Zhao J un． ...
2025-06-09 16:27:09,677 - DEBUG - 处理块 277/353: Theory，2005，ll(2)：119—139 Han
Xianpei， Zhao J un． ...
2025-06-09 16:27:09,677 - DEBUG - 处理块 277/353: Theory，2005，ll(2)：119—139 Han
Xianpei， Zhao J un． ...
2025-06-09 16:27:09,837 - DEBUG - 块 277 生成文本: <triplet> <media> semantic knowledge <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:09,837 - DEBUG - 块 277 生成文本: <triplet> <media> semantic knowledge <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:09,837 - DEBUG - 块 277 生成文本: <triplet> <media> semantic knowledge <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:09,837 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> semantic knowledge <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:09,837 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> semantic knowledge <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:09,837 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> semantic knowledge <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:09,837 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'semantic knowledge', '<concept>', 'subclass of']
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2025-06-09 16:27:09,837 - DEBUG - 处理块 278/353: ACM Conf on Information and Knowledge Management．N...
2025-06-09 16:27:09,837 - DEBUG - 处理块 278/353: ACM Conf on Information and Knowledge Management．N...
2025-06-09 16:27:09,837 - DEBUG - 处理块 278/353: ACM Conf on Information and Knowledge Management．N...
2025-06-09 16:27:10,125 - DEBUG - 块 278 生成文本: <triplet> <media> encyclopedic knowledge <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:10,125 - DEBUG - 块 278 生成文本: <triplet> <media> encyclopedic knowledge <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:10,125 - DEBUG - 块 278 生成文本: <triplet> <media> encyclopedic knowledge <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:10,125 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> encyclopedic knowledge <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:10,125 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> encyclopedic knowledge <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:10,125 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> encyclopedic knowledge <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:10,125 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'encyclopedic knowledge', '<concept>', 'subclass of']
2025-06-09 16:27:10,125 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'encyclopedic knowledge', '<concept>', 'subclass of']
2025-06-09 16:27:10,125 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'encyclopedic knowledge', '<concept>', 'subclass of']
2025-06-09 16:27:10,125 - DEBUG - 处理块 279/353: entity disambiguation[c] ／／Proc 。f the Eur。pean Ch...
2025-06-09 16:27:10,125 - DEBUG - 处理块 279/353: entity disambiguation[c] ／／Proc 。f the Eur。pean Ch...
2025-06-09 16:27:10,125 - DEBUG - 处理块 279/353: entity disambiguation[c] ／／Proc 。f the Eur。pean Ch...
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 块 279 生成文本: <triplet> ACI <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 块 279 生成文本: <triplet> ACI <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 块 279 生成文本: <triplet> ACI <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI <org> PA <concept> instance of</s>
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI', '<org>', 'PA', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI', '<org>', 'PA', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI', '<org>', 'PA', '<concept>', 'instance of']
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 添加三元组: ACI(org) - instance of - PA(concept)
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 添加三元组: ACI(org) - instance of - PA(concept)
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 添加三元组: ACI(org) - instance of - PA(concept)
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 块 279 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 块 279 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 块 279 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 处理块 280/353: P． C011ective contex卜aware topic models for entity...
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 处理块 280/353: P． C011ective contex卜aware topic models for entity...
2025-06-09 16:27:10,307 - DEBUG - 处理块 280/353: P． C011ective contex卜aware topic models for entity...
2025-06-09 16:27:10,830 - DEBUG - 块 280 生成文本: <triplet> <concept> P.C011ective contex卜aware topic models for entity disambiguation</s>
2025-06-09 16:27:10,830 - DEBUG - 块 280 生成文本: <triplet> <concept> P.C011ective contex卜aware topic models for entity disambiguation</s>
2025-06-09 16:27:10,830 - DEBUG - 块 280 生成文本: <triplet> <concept> P.C011ective contex卜aware topic models for entity disambiguation</s>
2025-06-09 16:27:10,831 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> P.C011ective contex卜aware topic models for entity disambiguation</s>
2025-06-09 16:27:10,831 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> P.C011ective contex卜aware topic models for entity disambiguation</s>
2025-06-09 16:27:10,831 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> P.C011ective contex卜aware topic models for entity disambiguation</s>
2025-06-09 16:27:10,831 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'P.C011ective contex卜aware topic models for entity disambiguation']
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2025-06-09 16:27:10,831 - DEBUG - 处理块 281/353: Wei，Wang Jianyong，I。uo Ping，et a1． Lilldell：I。inki...
2025-06-09 16:27:10,831 - DEBUG - 处理块 281/353: Wei，Wang Jianyong，I。uo Ping，et a1． Lilldell：I。inki...
2025-06-09 16:27:10,831 - DEBUG - 处理块 281/353: Wei，Wang Jianyong，I。uo Ping，et a1． Lilldell：I。inki...
2025-06-09 16:27:11,237 - DEBUG - 块 281 生成文本: <triplet> <concept> semantic knowIedge <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:11,237 - DEBUG - 块 281 生成文本: <triplet> <concept> semantic knowIedge <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:11,237 - DEBUG - 块 281 生成文本: <triplet> <concept> semantic knowIedge <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:11,237 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> semantic knowIedge <misc> part of</s>
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2025-06-09 16:27:11,237 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'semantic knowIedge', '<misc>', 'part of']
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2025-06-09 16:27:11,237 - DEBUG - 处理块 282/353: of the 21st Int conf on worId wide web．New York：AC...
2025-06-09 16:27:11,237 - DEBUG - 处理块 282/353: of the 21st Int conf on worId wide web．New York：AC...
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2025-06-09 16:27:11,922 - DEBUG - 块 282 生成文本: <triplet> <concept> worId wide web.New York <media> part of the 21st conf on <unk> <org> ACM <per> author</s>
2025-06-09 16:27:11,922 - DEBUG - 块 282 生成文本: <triplet> <concept> worId wide web.New York <media> part of the 21st conf on <unk> <org> ACM <per> author</s>
2025-06-09 16:27:11,922 - DEBUG - 块 282 生成文本: <triplet> <concept> worId wide web.New York <media> part of the 21st conf on <unk> <org> ACM <per> author</s>
2025-06-09 16:27:11,922 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> worId wide web.New York <media> part of the 21st conf on <unk> <org> ACM <per> author</s>
2025-06-09 16:27:11,922 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> worId wide web.New York <media> part of the 21st conf on <unk> <org> ACM <per> author</s>
2025-06-09 16:27:11,922 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> worId wide web.New York <media> part of the 21st conf on <unk> <org> ACM <per> author</s>
2025-06-09 16:27:11,922 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'worId wide web.New York', '<media>', 'part of the 21st conf on', '<unk>', '<org>', 'ACM', '<per>', 'author']
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2025-06-09 16:27:11,922 - DEBUG - 处理块 283/353: n to wikipedia[c]／／Proc。f the 49th
Annual Meeting。...
2025-06-09 16:27:11,922 - DEBUG - 处理块 283/353: n to wikipedia[c]／／Proc。f the 49th
Annual Meeting。...
2025-06-09 16:27:11,922 - DEBUG - 处理块 283/353: n to wikipedia[c]／／Proc。f the 49th
Annual Meeting。...
2025-06-09 16:27:12,488 - DEBUG - 块 283 生成文本: <triplet> ACI <org> Association for Computational I』nguistics.Stroudsburg.PA <loc> headquarters <concept> <per> <eve> <media> wikipedia <unk> member of</s>
2025-06-09 16:27:12,488 - DEBUG - 块 283 生成文本: <triplet> ACI <org> Association for Computational I』nguistics.Stroudsburg.PA <loc> headquarters <concept> <per> <eve> <media> wikipedia <unk> member of</s>
2025-06-09 16:27:12,488 - DEBUG - 块 283 生成文本: <triplet> ACI <org> Association for Computational I』nguistics.Stroudsburg.PA <loc> headquarters <concept> <per> <eve> <media> wikipedia <unk> member of</s>
2025-06-09 16:27:12,489 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI <org> Association for Computational I』nguistics.Stroudsburg.PA <loc> headquarters <concept> <per> <eve> <media> wikipedia <unk> member of</s>
2025-06-09 16:27:12,489 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI <org> Association for Computational I』nguistics.Stroudsburg.PA <loc> headquarters <concept> <per> <eve> <media> wikipedia <unk> member of</s>
2025-06-09 16:27:12,489 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ACI <org> Association for Computational I』nguistics.Stroudsburg.PA <loc> headquarters <concept> <per> <eve> <media> wikipedia <unk> member of</s>
2025-06-09 16:27:12,489 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI', '<org>', 'Association for Computational I』nguistics.Stroudsburg.PA', '<loc>', 'headquarters', '<concept>', '<per>', '<eve>', '<media>', 'wikipedia', '<unk>', 'member of']
2025-06-09 16:27:12,489 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI', '<org>', 'Association for Computational I』nguistics.Stroudsburg.PA', '<loc>', 'headquarters', '<concept>', '<per>', '<eve>', '<media>', 'wikipedia', '<unk>', 'member of']
2025-06-09 16:27:12,489 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ACI', '<org>', 'Association for Computational I』nguistics.Stroudsburg.PA', '<loc>', 'headquarters', '<concept>', '<per>', '<eve>', '<media>', 'wikipedia', '<unk>', 'member of']
2025-06-09 16:27:12,489 - DEBUG - 添加三元组: ACI(org) - headquarters - Association for Computational I』nguistics.Stroudsburg.PA(loc)
2025-06-09 16:27:12,489 - DEBUG - 添加三元组: ACI(org) - headquarters - Association for Computational I』nguistics.Stroudsburg.PA(loc)
2025-06-09 16:27:12,489 - DEBUG - 添加三元组: ACI(org) - headquarters - Association for Computational I』nguistics.Stroudsburg.PA(loc)
2025-06-09 16:27:12,489 - DEBUG - 块 283 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:12,489 - DEBUG - 块 283 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:12,489 - DEBUG - 块 283 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:12,489 - DEBUG - 处理块 284/353: C，Tian T，(jeller J．et al_ Google knows who is famo...
2025-06-09 16:27:12,489 - DEBUG - 处理块 284/353: C，Tian T，(jeller J．et al_ Google knows who is famo...
2025-06-09 16:27:12,489 - DEBUG - 处理块 284/353: C，Tian T，(jeller J．et al_ Google knows who is famo...
2025-06-09 16:27:12,820 - DEBUG - 块 284 生成文本: <triplet> <per> J.et al <concept> notable work location</s>
2025-06-09 16:27:12,820 - DEBUG - 块 284 生成文本: <triplet> <per> J.et al <concept> notable work location</s>
2025-06-09 16:27:12,820 - DEBUG - 块 284 生成文本: <triplet> <per> J.et al <concept> notable work location</s>
2025-06-09 16:27:12,820 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <per> J.et al <concept> notable work location</s>
2025-06-09 16:27:12,820 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <per> J.et al <concept> notable work location</s>
2025-06-09 16:27:12,820 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <per> J.et al <concept> notable work location</s>
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...
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...
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...
2025-06-09 16:27:13,347 - DEBUG - 块 285 生成文本: <triplet> <concept> IEEE Int c。nf <org> part of</s>
2025-06-09 16:27:13,347 - DEBUG - 块 285 生成文本: <triplet> <concept> IEEE Int c。nf <org> part of</s>
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[53]
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[55]
[56]
H。blJs
J R． Res。Ivillg pr...
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[53]
[54]
[55]
[56]
H。blJs
J R． Res。Ivillg pr...
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[53]
[54]
[55]
[56]
H。blJs
J R． Res。Ivillg pr...
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2025-06-09 16:27:13,657 - DEBUG - 块 286 提取到 1 个三元组
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2025-06-09 16:27:13,657 - DEBUG - 块 286 提取到 1 个三元组
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2025-06-09 16:27:13,924 - DEBUG - 块 287 生成文本: <triplet> <concept> K.Cente“ng:A framework for modeling the 10cal coherence of discourse</s>
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2025-06-09 16:27:13,924 - DEBUG - 块 287 生成文本: <triplet> <concept> K.Cente“ng:A framework for modeling the 10cal coherence of discourse</s>
2025-06-09 16:27:13,925 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> K.Cente“ng:A framework for modeling the 10cal coherence of discourse</s>
2025-06-09 16:27:13,925 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> K.Cente“ng:A framework for modeling the 10cal coherence of discourse</s>
2025-06-09 16:27:13,925 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> K.Cente“ng:A framework for modeling the 10cal coherence of discourse</s>
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S， Shalom ...
2025-06-09 16:27:13,925 - DEBUG - 处理块 288/353: inguistics，1 99j，2 1(2)：203—225 I．appin
S， Shalom ...
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S， Shalom ...
2025-06-09 16:27:14,428 - DEBUG - 块 288 生成文本: <triplet> inguistics <concept> I.appin S <unk> alg <misc> instance of anaph.com <media> part of <loc> instance</s>
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2025-06-09 16:27:14,428 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> inguistics <concept> I.appin S <unk> alg <misc> instance of anaph.com <media> part of <loc> instance</s>
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2025-06-09 16:27:14,428 - DEBUG - 块 288 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:14,428 - DEBUG - 块 288 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:14,428 - DEBUG - 块 288 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:14,428 - DEBUG - 处理块 289/353:  20(4)：j35一j61
McCarthy
J F． I．ehnert W G． Using d...
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McCarthy
J F． I．ehnert W G． Using d...
2025-06-09 16:27:14,428 - DEBUG - 处理块 289/353:  20(4)：j35一j61
McCarthy
J F． I．ehnert W G． Using d...
2025-06-09 16:27:14,812 - DEBUG - 块 289 生成文本: <triplet> <concept> F.I.ehnert W G. Using decislon t rees for coreference resolution</s>
2025-06-09 16:27:14,812 - DEBUG - 块 289 生成文本: <triplet> <concept> F.I.ehnert W G. Using decislon t rees for coreference resolution</s>
2025-06-09 16:27:14,812 - DEBUG - 块 289 生成文本: <triplet> <concept> F.I.ehnert W G. Using decislon t rees for coreference resolution</s>
2025-06-09 16:27:14,812 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> F.I.ehnert W G. Using decislon t rees for coreference resolution</s>
2025-06-09 16:27:14,812 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> F.I.ehnert W G. Using decislon t rees for coreference resolution</s>
2025-06-09 16:27:14,812 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> F.I.ehnert W G. Using decislon t rees for coreference resolution</s>
2025-06-09 16:27:14,813 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'F.I.ehnert W G. Using decislon t rees for coreference resolution']
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2025-06-09 16:27:14,813 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'F.I.ehnert W G. Using decislon t rees for coreference resolution']
2025-06-09 16:27:14,813 - DEBUG - 处理块 290/353: A rtificial Intelligence．San Francisc。：Morgan Kauf...
2025-06-09 16:27:14,813 - DEBUG - 处理块 290/353: A rtificial Intelligence．San Francisc。：Morgan Kauf...
2025-06-09 16:27:14,813 - DEBUG - 处理块 290/353: A rtificial Intelligence．San Francisc。：Morgan Kauf...
2025-06-09 16:27:15,016 - DEBUG - 块 290 生成文本: <triplet> rtificial Intelligence.San Francisc <media> Morgan Kaufmann <per> author</s>
2025-06-09 16:27:15,016 - DEBUG - 块 290 生成文本: <triplet> rtificial Intelligence.San Francisc <media> Morgan Kaufmann <per> author</s>
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2025-06-09 16:27:15,016 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> rtificial Intelligence.San Francisc <media> Morgan Kaufmann <per> author</s>
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2025-06-09 16:27:15,016 - DEBUG - 块 290 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:15,016 - DEBUG - 块 290 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:15,016 - DEBUG - 块 290 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:15,016 - DEBUG - 处理块 291/353: r coreference resolution [(：] ／／Pr。c of the H
uman...
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2025-06-09 16:27:15,465 - DEBUG - 块 291 生成文本: <triplet> <media> Technol。gies No rth Ame“can Chapter of the Ass <org> part of <triplet> Technols No.gies <concept> Technolp <per> named after</s>
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2025-06-09 16:27:15,465 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> Technol。gies No rth Ame“can Chapter of the Ass <org> part of <triplet> Technols No.gies <concept> Technolp <per> named after</s>
2025-06-09 16:27:15,465 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> Technol。gies No rth Ame“can Chapter of the Ass <org> part of <triplet> Technols No.gies <concept> Technolp <per> named after</s>
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2025-06-09 16:27:15,465 - DEBUG - 处理块 292/353: ciation for Computational Linguistics． Stroudsburg...
2025-06-09 16:27:15,465 - DEBUG - 处理块 292/353: ciation for Computational Linguistics． Stroudsburg...
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2025-06-09 16:27:15,667 - DEBUG - 块 292 生成文本: <triplet> <concept> IR <media> part of <triplet> T()EFI <misc> IR</s>
2025-06-09 16:27:15,667 - DEBUG - 块 292 生成文本: <triplet> <concept> IR <media> part of <triplet> T()EFI <misc> IR</s>
2025-06-09 16:27:15,667 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> IR <media> part of <triplet> T()EFI <misc> IR</s>
2025-06-09 16:27:15,667 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> IR <media> part of <triplet> T()EFI <misc> IR</s>
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2025-06-09 16:27:15,667 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'IR', '<media>', 'part of', '<triplet>', 'T()EFI', '<misc>', 'IR']
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2025-06-09 16:27:15,667 - DEBUG - 处理块 293/353: [(、]／／Proc of the 12th European conf on Machine
I，...
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I，...
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I，...
2025-06-09 16:27:16,148 - DEBUG - 块 293 生成文本: <triplet> <concept> S.Entity synonyms for st <unk> instance of the 12th European conf on Machine I <media> instance</s>
2025-06-09 16:27:16,148 - DEBUG - 块 293 生成文本: <triplet> <concept> S.Entity synonyms for st <unk> instance of the 12th European conf on Machine I <media> instance</s>
2025-06-09 16:27:16,148 - DEBUG - 块 293 生成文本: <triplet> <concept> S.Entity synonyms for st <unk> instance of the 12th European conf on Machine I <media> instance</s>
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2025-06-09 16:27:16,148 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> S.Entity synonyms for st <unk> instance of the 12th European conf on Machine I <media> instance</s>
2025-06-09 16:27:16,149 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'S.Entity synonyms for st', '<unk>', 'instance of the 12th European conf on Machine I', '<media>', 'instance']
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for ...
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2025-06-09 16:27:18,024 - DEBUG - 块 297 生成文本: <triplet> <concept> SIGKDD Int Conf on Knowledg <media> part of the 8th ACM <dis> SI GKDD <misc> part <triplet> SIG <loc> SI <org> SITK <per> author</s>
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2025-06-09 16:27:18,024 - DEBUG - 块 297 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:18,024 - DEBUG - 块 297 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:18,024 - DEBUG - 块 297 提取到 1 个三元组
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and I)ata Mining．New York：ACM，2012：1384...
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2025-06-09 16:27:18,657 - DEBUG - 处理块 299/353: using knowledge bases： A report from the t
renches...
2025-06-09 16:27:18,657 - DEBUG - 处理块 299/353: using knowledge bases： A report from the t
renches...
2025-06-09 16:27:18,657 - DEBUG - 处理块 299/353: using knowledge bases： A report from the t
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2025-06-09 16:27:19,138 - DEBUG - 块 299 生成文本: <triplet> <media> knowledge bases <concept> facet of</s>
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...
2025-06-09 16:27:19,288 - DEBUG - 处理块 301/353: I，lnked Web Data Management at Extending Database
...
2025-06-09 16:27:19,288 - DEBUG - 处理块 301/353: I，lnked Web Data Management at Extending Database
...
2025-06-09 16:27:19,437 - DEBUG - 块 301 生成文本: <triplet> <org> New York <loc> headquarters location</s>
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2025-06-09 16:27:19,438 - DEBUG - 处理块 302/353: S S，Halb W，Hellmann S，et a】．A survey of current ap...
2025-06-09 16:27:19,438 - DEBUG - 处理块 302/353: S S，Halb W，Hellmann S，et a】．A survey of current ap...
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2025-06-09 16:27:19,877 - DEBUG - 块 302 生成文本: <triplet> <concept> W3C <org> standards body</s>
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2025-06-09 16:27:19,877 - DEBUG - 处理块 303/353: up， 2009
Michel
F．Montagnat J，Far。n Zucker C． A su...
2025-06-09 16:27:19,877 - DEBUG - 处理块 303/353: up， 2009
Michel
F．Montagnat J，Far。n Zucker C． A su...
2025-06-09 16:27:19,877 - DEBUG - 处理块 303/353: up， 2009
Michel
F．Montagnat J，Far。n Zucker C． A su...
2025-06-09 16:27:20,316 - DEBUG - 块 303 生成文本: <triplet> <media> J <concept> part of <triplet> J,Far。n Zucker C. A su rvey of RDF translation approaches and tools <org> J.Far <per> author</s>
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Sophia Antip...
2025-06-09 16:27:20,316 - DEBUG - 处理块 304/353: Systems I。ab(13S)， University of Nice
Sophia Antip...
2025-06-09 16:27:20,316 - DEBUG - 处理块 304/353: Systems I。ab(13S)， University of Nice
Sophia Antip...
2025-06-09 16:27:20,658 - DEBUG - 块 304 生成文本: <triplet> <per> University of Nice Sophia Antip <org> educated</s>
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2025-06-09 16:27:20,862 - DEBUG - 块 305 生成文本: <triplet> 刘 <unk> <per> 万方数据 <concept> field of work</s>
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2025-06-09 16:27:22,704 - DEBUG - 块 309 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:22,704 - DEBUG - 块 309 提取到 1 个三元组
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2025-06-09 16:27:22,864 - DEBUG - 块 310 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:22,864 - DEBUG - 处理块 311/353: A multi—s()urce chlnese semantlc knowledge base bu...
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2025-06-09 16:27:23,034 - DEBUG - 块 311 生成文本: <triplet> <concept> chlnese <media> based on</s>
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Zhigang，1。i Jua...
2025-06-09 16:27:23,035 - DEBUG - 处理块 312/353: Berlin：Springer．20 l l：7 j一88 Wang
Zhigang，1。i Jua...
2025-06-09 16:27:23,035 - DEBUG - 处理块 312/353: Berlin：Springer．20 l l：7 j一88 Wang
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2025-06-09 16:27:23,355 - DEBUG - 块 312 生成文本: <triplet> <loc> tax <concept> instance of <triplet> valldation based tax()n <misc> taxon <media> tax</s>
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2025-06-09 16:27:23,355 - DEBUG - 块 312 生成文本: <triplet> <loc> tax <concept> instance of <triplet> valldation based tax()n <misc> taxon <media> tax</s>
2025-06-09 16:27:23,356 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> tax <concept> instance of <triplet> valldation based tax()n <misc> taxon <media> tax</s>
2025-06-09 16:27:23,356 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> tax <concept> instance of <triplet> valldation based tax()n <misc> taxon <media> tax</s>
2025-06-09 16:27:23,356 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> tax <concept> instance of <triplet> valldation based tax()n <misc> taxon <media> tax</s>
2025-06-09 16:27:23,356 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'tax', '<concept>', 'instance of', '<triplet>', 'valldation based tax()n', '<misc>', 'taxon', '<media>', 'tax']
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2025-06-09 16:27:23,356 - DEBUG - 处理块 313/353: my derjvation fronl heterogene。us()nline
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2025-06-09 16:27:23,783 - DEBUG - 块 313 生成文本: <triplet> <concept> 4 <num> quantity <triplet> 18 <misc> 4</s>
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2025-06-09 16:27:23,784 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '4', '<num>', 'quantity', '<triplet>', '18', '<misc>', '4']
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2025-06-09 16:27:23,784 - DEBUG - 处理块 314/353: Wang【、}11．I)anll
e、sky M．I)esai N．et a1． A I)11ras...
2025-06-09 16:27:23,784 - DEBUG - 处理块 314/353: Wang【、}11．I)anll
e、sky M．I)esai N．et a1． A I)11ras...
2025-06-09 16:27:23,784 - DEBUG - 处理块 314/353: Wang【、}11．I)anll
e、sky M．I)esai N．et a1． A I)11ras...
2025-06-09 16:27:24,158 - DEBUG - 块 314 生成文本: <triplet> <concept> N.et <misc> part of a1.A <loc> instance of M.I <media> N <dis> N</s>
2025-06-09 16:27:24,158 - DEBUG - 块 314 生成文本: <triplet> <concept> N.et <misc> part of a1.A <loc> instance of M.I <media> N <dis> N</s>
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2025-06-09 16:27:24,158 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> N.et <misc> part of a1.A <loc> instance of M.I <media> N <dis> N</s>
2025-06-09 16:27:24,158 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> N.et <misc> part of a1.A <loc> instance of M.I <media> N <dis> N</s>
2025-06-09 16:27:24,158 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> N.et <misc> part of a1.A <loc> instance of M.I <media> N <dis> N</s>
2025-06-09 16:27:24,158 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'N.et', '<misc>', 'part of a1.A', '<loc>', 'instance of M.I', '<media>', 'N', '<dis>', 'N']
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2025-06-09 16:27:24,158 - DEBUG - 处理块 315/353: ofthe l 9th AcM SIGKI)D Int(、()nf()n Knowledge I)i...
2025-06-09 16:27:24,158 - DEBUG - 处理块 315/353: ofthe l 9th AcM SIGKI)D Int(、()nf()n Knowledge I)i...
2025-06-09 16:27:24,158 - DEBUG - 处理块 315/353: ofthe l 9th AcM SIGKI)D Int(、()nf()n Knowledge I)i...
2025-06-09 16:27:24,983 - DEBUG - 块 315 生成文本: <triplet> <concept> SIGKI)D Int(、()nf( )iscovery <media> part ofthe l 9th <org> SigKID <loc> part <triplet> SAGKI <dis> <eve> <per> owned <misc> ,()()i)ata Mning.New York:ACM.20l <time> follows</s>
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2025-06-09 16:27:24,984 - DEBUG - 添加三元组: SAGKI(dis) - owned - <eve>(per)
2025-06-09 16:27:24,984 - DEBUG - 添加三元组: SAGKI(dis) - owned - <eve>(per)
2025-06-09 16:27:24,984 - DEBUG - 块 315 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:24,984 - DEBUG - 块 315 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:24,984 - DEBUG - 块 315 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:24,984 - DEBUG - 处理块 316/353: Xue(1ing．Song Yangqlu．I．1u Shixla．et al mltonlatlc...
2025-06-09 16:27:24,984 - DEBUG - 处理块 316/353: Xue(1ing．Song Yangqlu．I．1u Shixla．et al mltonlatlc...
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2025-06-09 16:27:25,261 - DEBUG - 块 316 生成文本: <triplet> <misc> AL <concept> subclass of <triplet> M Sl <media> AL</s>
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2025-06-09 16:27:25,261 - DEBUG - 处理块 317/353: KDD Int(、onf on Knowledge Disc。very and Data M；nin...
2025-06-09 16:27:25,261 - DEBUG - 处理块 317/353: KDD Int(、onf on Knowledge Disc。very and Data M；nin...
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2025-06-09 16:27:25,603 - DEBUG - 块 317 生成文本: <triplet> <concept> M <misc> part of the series <triplet> I.ee T <media> M S <org> M</s>
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2025-06-09 16:27:25,604 - DEBUG - 处理块 318/353: of more s叭lrces than nlixtures uslng overcomplete ...
2025-06-09 16:27:25,604 - DEBUG - 处理块 318/353: of more s叭lrces than nlixtures uslng overcomplete ...
2025-06-09 16:27:25,785 - DEBUG - 块 318 生成文本: <triplet> <concept> Processlng I.elIers <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:27:25,785 - DEBUG - 块 318 生成文本: <triplet> <concept> Processlng I.elIers <org> manufacturer</s>
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2025-06-09 16:27:25,785 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Processlng I.elIers <org> manufacturer</s>
2025-06-09 16:27:25,785 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Processlng I.elIers <org> manufacturer</s>
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2025-06-09 16:27:25,785 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Processlng I.elIers', '<org>', 'manufacturer']
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2025-06-09 16:27:25,785 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Processlng I.elIers', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-09 16:27:25,785 - DEBUG - 处理块 319/353: Shaoyuan- Hsu K H， Kuo I刈lng． A semantic servlce m...
2025-06-09 16:27:25,785 - DEBUG - 处理块 319/353: Shaoyuan- Hsu K H， Kuo I刈lng． A semantic servlce m...
2025-06-09 16:27:25,785 - DEBUG - 处理块 319/353: Shaoyuan- Hsu K H， Kuo I刈lng． A semantic servlce m...
2025-06-09 16:27:25,934 - DEBUG - 块 319 生成文本: <triplet> <concept> IEEE <org> standards body</s>
2025-06-09 16:27:25,934 - DEBUG - 块 319 生成文本: <triplet> <concept> IEEE <org> standards body</s>
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2025-06-09 16:27:25,935 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'IEEE', '<org>', 'standards body']
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2025-06-09 16:27:25,935 - DEBUG - 处理块 320/353: n E Business Engineenng． Plscatawav．NJ：IEEE．20l
3：...
2025-06-09 16:27:25,935 - DEBUG - 处理块 320/353: n E Business Engineenng． Plscatawav．NJ：IEEE．20l
3：...
2025-06-09 16:27:25,935 - DEBUG - 处理块 320/353: n E Business Engineenng． Plscatawav．NJ：IEEE．20l
3：...
2025-06-09 16:27:26,545 - DEBUG - 块 320 生成文本: <triplet> <concept> S()cher R <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:26,545 - DEBUG - 块 320 生成文本: <triplet> <concept> S()cher R <misc> part of</s>
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2025-06-09 16:27:26,545 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> S()cher R <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:26,545 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> S()cher R <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:26,545 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> S()cher R <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:26,545 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'S()cher R', '<misc>', 'part of']
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2025-06-09 16:27:26,545 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'S()cher R', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:27:26,545 - DEBUG - 处理块 321/353: wIedge base completlon[c]／／ Pr()c。f
Neural 1nforma...
2025-06-09 16:27:26,545 - DEBUG - 处理块 321/353: wIedge base completlon[c]／／ Pr()c。f
Neural 1nforma...
2025-06-09 16:27:26,545 - DEBUG - 处理块 321/353: wIedge base completlon[c]／／ Pr()c。f
Neural 1nforma...
2025-06-09 16:27:26,823 - DEBUG - 块 321 生成文本: <triplet> <concept> USA <loc> applies to jurisdiction</s>
2025-06-09 16:27:26,823 - DEBUG - 块 321 生成文本: <triplet> <concept> USA <loc> applies to jurisdiction</s>
2025-06-09 16:27:26,823 - DEBUG - 块 321 生成文本: <triplet> <concept> USA <loc> applies to jurisdiction</s>
2025-06-09 16:27:26,823 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> USA <loc> applies to jurisdiction</s>
2025-06-09 16:27:26,823 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> USA <loc> applies to jurisdiction</s>
2025-06-09 16:27:26,823 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> USA <loc> applies to jurisdiction</s>
2025-06-09 16:27:26,823 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'USA', '<loc>', 'applies to jurisdiction']
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2025-06-09 16:27:26,823 - DEBUG - 处理块 322/353: N1．Mitchell T．L、ohen W W． Random waIk lnkrence and...
2025-06-09 16:27:26,823 - DEBUG - 处理块 322/353: N1．Mitchell T．L、ohen W W． Random waIk lnkrence and...
2025-06-09 16:27:26,823 - DEBUG - 处理块 322/353: N1．Mitchell T．L、ohen W W． Random waIk lnkrence and...
2025-06-09 16:27:27,326 - DEBUG - 块 322 生成文本: <triplet> <concept> N1.Mitchell <per> named after a large scale knowledge I)ase</s>
2025-06-09 16:27:27,326 - DEBUG - 块 322 生成文本: <triplet> <concept> N1.Mitchell <per> named after a large scale knowledge I)ase</s>
2025-06-09 16:27:27,326 - DEBUG - 块 322 生成文本: <triplet> <concept> N1.Mitchell <per> named after a large scale knowledge I)ase</s>
2025-06-09 16:27:27,326 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> N1.Mitchell <per> named after a large scale knowledge I)ase</s>
2025-06-09 16:27:27,326 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> N1.Mitchell <per> named after a large scale knowledge I)ase</s>
2025-06-09 16:27:27,326 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> N1.Mitchell <per> named after a large scale knowledge I)ase</s>
2025-06-09 16:27:27,326 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'N1.Mitchell', '<per>', 'named after a large scale knowledge I)ase']
2025-06-09 16:27:27,326 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'N1.Mitchell', '<per>', 'named after a large scale knowledge I)ase']
2025-06-09 16:27:27,326 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'N1.Mitchell', '<per>', 'named after a large scale knowledge I)ase']
2025-06-09 16:27:27,326 - DEBUG - 处理块 323/353: on EmpincaI M“hods in N矾ural Language Proces slng．...
2025-06-09 16:27:27,326 - DEBUG - 处理块 323/353: on EmpincaI M“hods in N矾ural Language Proces slng．...
2025-06-09 16:27:27,326 - DEBUG - 处理块 323/353: on EmpincaI M“hods in N矾ural Language Proces slng．...
2025-06-09 16:27:27,754 - DEBUG - 块 323 生成文本: <triplet> <concept> hase inference and maintain <media> has <misc> has quality <per> hass <eve> has e <org> has cause</s>
2025-06-09 16:27:27,754 - DEBUG - 块 323 生成文本: <triplet> <concept> hase inference and maintain <media> has <misc> has quality <per> hass <eve> has e <org> has cause</s>
2025-06-09 16:27:27,754 - DEBUG - 块 323 生成文本: <triplet> <concept> hase inference and maintain <media> has <misc> has quality <per> hass <eve> has e <org> has cause</s>
2025-06-09 16:27:27,754 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> hase inference and maintain <media> has <misc> has quality <per> hass <eve> has e <org> has cause</s>
2025-06-09 16:27:27,754 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> hase inference and maintain <media> has <misc> has quality <per> hass <eve> has e <org> has cause</s>
2025-06-09 16:27:27,754 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> hase inference and maintain <media> has <misc> has quality <per> hass <eve> has e <org> has cause</s>
2025-06-09 16:27:27,754 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'hase inference and maintain', '<media>', 'has', '<misc>', 'has quality', '<per>', 'hass', '<eve>', 'has e', '<org>', 'has cause']
2025-06-09 16:27:27,754 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'hase inference and maintain', '<media>', 'has', '<misc>', 'has quality', '<per>', 'hass', '<eve>', 'has e', '<org>', 'has cause']
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2025-06-09 16:27:27,754 - DEBUG - 处理块 324/353: system [J]． Joural of Nallonal unlversity of I)efe...
2025-06-09 16:27:27,754 - DEBUG - 处理块 324/353: system [J]． Joural of Nallonal unlversity of I)efe...
2025-06-09 16:27:27,754 - DEBUG - 处理块 324/353: system [J]． Joural of Nallonal unlversity of I)efe...
2025-06-09 16:27:28,150 - DEBUG - 块 324 生成文本: <triplet> 杨莉 <per> 科技大学 <org> educated</s>
2025-06-09 16:27:28,150 - DEBUG - 块 324 生成文本: <triplet> 杨莉 <per> 科技大学 <org> educated</s>
2025-06-09 16:27:28,150 - DEBUG - 块 324 生成文本: <triplet> 杨莉 <per> 科技大学 <org> educated</s>
2025-06-09 16:27:28,150 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 杨莉 <per> 科技大学 <org> educated</s>
2025-06-09 16:27:28,150 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 杨莉 <per> 科技大学 <org> educated</s>
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2025-06-09 16:27:28,150 - DEBUG - 添加三元组: 杨莉(per) - educated - 科技大学(org)
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2025-06-09 16:27:28,150 - DEBUG - 块 324 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:28,150 - DEBUG - 块 324 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:28,150 - DEBUG - 块 324 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:28,150 - DEBUG - 处理块 325/353: 991，13(2)：127一133) [70]
[71]
：72]
[73]
i
74] [76]
...
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[71]
：72]
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i
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...
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[71]
：72]
[73]
i
74] [76]
...
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2025-06-09 16:27:28,460 - DEBUG - 块 325 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:28,460 - DEBUG - 块 325 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:28,460 - DEBUG - 块 325 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:28,460 - DEBUG - 处理块 326/353: reasonlng on descrlption logic[J]． Jou rnal of
AI)...
2025-06-09 16:27:28,460 - DEBUG - 处理块 326/353: reasonlng on descrlption logic[J]． Jou rnal of
AI)...
2025-06-09 16:27:28,460 - DEBUG - 处理块 326/353: reasonlng on descrlption logic[J]． Jou rnal of
AI)...
2025-06-09 16:27:28,845 - DEBUG - 块 326 生成文本: <triplet> 卢道设 <concept> 杨世瀚 <per> 吴尽昭.等 <unk> <media> <org> <misc> <loc> <eve></s>
2025-06-09 16:27:28,845 - DEBUG - 块 326 生成文本: <triplet> 卢道设 <concept> 杨世瀚 <per> 吴尽昭.等 <unk> <media> <org> <misc> <loc> <eve></s>
2025-06-09 16:27:28,845 - DEBUG - 块 326 生成文本: <triplet> 卢道设 <concept> 杨世瀚 <per> 吴尽昭.等 <unk> <media> <org> <misc> <loc> <eve></s>
2025-06-09 16:27:28,846 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 卢道设 <concept> 杨世瀚 <per> 吴尽昭.等 <unk> <media> <org> <misc> <loc> <eve></s>
2025-06-09 16:27:28,846 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 卢道设 <concept> 杨世瀚 <per> 吴尽昭.等 <unk> <media> <org> <misc> <loc> <eve></s>
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2025-06-09 16:27:28,846 - DEBUG - 添加三元组: 卢道设(concept) - 吴尽昭.等 - 杨世瀚(per)
2025-06-09 16:27:28,846 - DEBUG - 添加三元组: 卢道设(concept) - 吴尽昭.等 - 杨世瀚(per)
2025-06-09 16:27:28,846 - DEBUG - 添加三元组: 卢道设(concept) - 吴尽昭.等 - 杨世瀚(per)
2025-06-09 16:27:28,846 - DEBUG - 块 326 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:28,846 - DEBUG - 块 326 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:28,846 - DEBUG - 块 326 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:28,846 - DEBUG - 处理块 327/353: 推理[J]．计算机应用研究。2013，29(12)：4503—4506)
Dong
Xin，(；ab...
2025-06-09 16:27:28,846 - DEBUG - 处理块 327/353: 推理[J]．计算机应用研究。2013，29(12)：4503—4506)
Dong
Xin，(；ab...
2025-06-09 16:27:28,846 - DEBUG - 处理块 327/353: 推理[J]．计算机应用研究。2013，29(12)：4503—4506)
Dong
Xin，(；ab...
2025-06-09 16:27:29,069 - DEBUG - 块 327 生成文本: <triplet> 推理[J.计算机应用研究。2013 <media> 2013 <date> point in time</s>
2025-06-09 16:27:29,069 - DEBUG - 块 327 生成文本: <triplet> 推理[J.计算机应用研究。2013 <media> 2013 <date> point in time</s>
2025-06-09 16:27:29,069 - DEBUG - 块 327 生成文本: <triplet> 推理[J.计算机应用研究。2013 <media> 2013 <date> point in time</s>
2025-06-09 16:27:29,070 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 推理[J.计算机应用研究。2013 <media> 2013 <date> point in time</s>
2025-06-09 16:27:29,070 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 推理[J.计算机应用研究。2013 <media> 2013 <date> point in time</s>
2025-06-09 16:27:29,070 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 推理[J.计算机应用研究。2013 <media> 2013 <date> point in time</s>
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2025-06-09 16:27:29,070 - DEBUG - 添加三元组: 推理[J.计算机应用研究。2013(media) - point in time - 2013(date)
2025-06-09 16:27:29,070 - DEBUG - 块 327 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:29,070 - DEBUG - 块 327 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:29,070 - DEBUG - 块 327 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:29,070 - DEBUG - 处理块 328/353:  probabilmic knowledge fusion [c]／／Pr。c
of the 20t...
2025-06-09 16:27:29,070 - DEBUG - 处理块 328/353:  probabilmic knowledge fusion [c]／／Pr。c
of the 20t...
2025-06-09 16:27:29,070 - DEBUG - 处理块 328/353:  probabilmic knowledge fusion [c]／／Pr。c
of the 20t...
2025-06-09 16:27:29,283 - DEBUG - 块 328 生成文本: <triplet> <concept> 20th Int conf on Knowledge Discovery and Data Mining <media> participant</s>
2025-06-09 16:27:29,283 - DEBUG - 块 328 生成文本: <triplet> <concept> 20th Int conf on Knowledge Discovery and Data Mining <media> participant</s>
2025-06-09 16:27:29,283 - DEBUG - 块 328 生成文本: <triplet> <concept> 20th Int conf on Knowledge Discovery and Data Mining <media> participant</s>
2025-06-09 16:27:29,283 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 20th Int conf on Knowledge Discovery and Data Mining <media> participant</s>
2025-06-09 16:27:29,283 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 20th Int conf on Knowledge Discovery and Data Mining <media> participant</s>
2025-06-09 16:27:29,283 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 20th Int conf on Knowledge Discovery and Data Mining <media> participant</s>
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2025-06-09 16:27:29,283 - DEBUG - 处理块 329/353: E．Ipeirotls P，et al_Trust，but verify： Predictlng
c...
2025-06-09 16:27:29,283 - DEBUG - 处理块 329/353: E．Ipeirotls P，et al_Trust，but verify： Predictlng
c...
2025-06-09 16:27:29,283 - DEBUG - 处理块 329/353: E．Ipeirotls P，et al_Trust，but verify： Predictlng
c...
2025-06-09 16:27:29,572 - DEBUG - 块 329 生成文本: <triplet> <concept> 7th AcM Int C <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:29,572 - DEBUG - 块 329 生成文本: <triplet> <concept> 7th AcM Int C <misc> part of</s>
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2025-06-09 16:27:29,572 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 7th AcM Int C <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:29,572 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 7th AcM Int C <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:29,572 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '7th AcM Int C', '<misc>', 'part of']
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2025-06-09 16:27:29,572 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '7th AcM Int C', '<misc>', 'part of']
2025-06-09 16:27:29,572 - DEBUG - 处理块 330/353: n
Web Search and Data Mining．New York：ACM， 2014：j5...
2025-06-09 16:27:29,572 - DEBUG - 处理块 330/353: n
Web Search and Data Mining．New York：ACM， 2014：j5...
2025-06-09 16:27:29,572 - DEBUG - 处理块 330/353: n
Web Search and Data Mining．New York：ACM， 2014：j5...
2025-06-09 16:27:30,053 - DEBUG - 块 330 生成文本: <triplet> <concept> a1.XLore <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:30,053 - DEBUG - 块 330 生成文本: <triplet> <concept> a1.XLore <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:30,053 - DEBUG - 块 330 生成文本: <triplet> <concept> a1.XLore <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:30,053 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> a1.XLore <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:30,053 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> a1.XLore <misc> part of</s>
2025-06-09 16:27:30,053 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> a1.XLore <misc> part of</s>
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2025-06-09 16:27:30,053 - DEBUG - 处理块 331/353: english chlnese bilingual knowledge graph[c]／／ Pro...
2025-06-09 16:27:30,053 - DEBUG - 处理块 331/353: english chlnese bilingual knowledge graph[c]／／ Pro...
2025-06-09 16:27:30,053 - DEBUG - 处理块 331/353: english chlnese bilingual knowledge graph[c]／／ Pro...
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 块 331 生成文本: <triplet> graph <concept> Proc of the 12th Int Semantlc Web Conf.New York:ACM, 2013:12l一124 Nguyen <media> based on</s>
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 块 331 生成文本: <triplet> graph <concept> Proc of the 12th Int Semantlc Web Conf.New York:ACM, 2013:12l一124 Nguyen <media> based on</s>
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 块 331 生成文本: <triplet> graph <concept> Proc of the 12th Int Semantlc Web Conf.New York:ACM, 2013:12l一124 Nguyen <media> based on</s>
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> Proc of the 12th Int Semantlc Web Conf.New York:ACM, 2013:12l一124 Nguyen <media> based on</s>
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> Proc of the 12th Int Semantlc Web Conf.New York:ACM, 2013:12l一124 Nguyen <media> based on</s>
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> Proc of the 12th Int Semantlc Web Conf.New York:ACM, 2013:12l一124 Nguyen <media> based on</s>
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph', '<concept>', 'Proc of the 12th Int Semantlc Web Conf.New York:ACM, 2013:12l一124 Nguyen', '<media>', 'based on']
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph', '<concept>', 'Proc of the 12th Int Semantlc Web Conf.New York:ACM, 2013:12l一124 Nguyen', '<media>', 'based on']
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph', '<concept>', 'Proc of the 12th Int Semantlc Web Conf.New York:ACM, 2013:12l一124 Nguyen', '<media>', 'based on']
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - based on - Proc of the 12th Int Semantlc Web Conf.New York:ACM, 2013:12l一124 Nguyen(media)
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - based on - Proc of the 12th Int Semantlc Web Conf.New York:ACM, 2013:12l一124 Nguyen(media)
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - based on - Proc of the 12th Int Semantlc Web Conf.New York:ACM, 2013:12l一124 Nguyen(media)
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 块 331 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 块 331 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 块 331 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 处理块 332/353: T， Moreira V． Nguyen H． et a1． Multllingual schema...
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 处理块 332/353: T， Moreira V． Nguyen H． et a1． Multllingual schema...
2025-06-09 16:27:30,675 - DEBUG - 处理块 332/353: T， Moreira V． Nguyen H． et a1． Multllingual schema...
2025-06-09 16:27:30,921 - DEBUG - 块 332 生成文本: <triplet> <concept> Multllingual schema <misc> studies</s>
2025-06-09 16:27:30,921 - DEBUG - 块 332 生成文本: <triplet> <concept> Multllingual schema <misc> studies</s>
2025-06-09 16:27:30,921 - DEBUG - 块 332 生成文本: <triplet> <concept> Multllingual schema <misc> studies</s>
2025-06-09 16:27:30,921 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Multllingual schema <misc> studies</s>
2025-06-09 16:27:30,921 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Multllingual schema <misc> studies</s>
2025-06-09 16:27:30,921 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Multllingual schema <misc> studies</s>
2025-06-09 16:27:30,921 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Multllingual schema', '<misc>', 'studies']
2025-06-09 16:27:30,921 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Multllingual schema', '<misc>', 'studies']
2025-06-09 16:27:30,921 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Multllingual schema', '<misc>', 'studies']
2025-06-09 16:27:30,921 - DEBUG - 处理块 333/353: of the V1，Dl{Endowment．2011，5(2)：1 33—1 44 Wang
Zh...
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Zh...
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6jO Fu
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6jO Fu
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6jO Fu
Ij， Brennan R， I)cclan () S． 【、ro...
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2025-06-09 16:27:31,626 - DEBUG - 块 335 提取到 1 个三元组
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2025-06-09 16:27:32,758 - DEBUG - 处理块 339/353: linking vla concept ann。t a【1。n[【、]／／Proc of the 2...
2025-06-09 16:27:32,758 - DEBUG - 处理块 339/353: linking vla concept ann。t a【1。n[【、]／／Proc of the 2...
2025-06-09 16:27:33,046 - DEBUG - 块 339 生成文本: <triplet> <concept> Artiflclal <media> programming language</s>
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2025-06-09 16:27:33,046 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Artiflclal <media> programming language</s>
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2025-06-09 16:27:33,046 - DEBUG - 处理块 340/353: Xuchen， Beniamln V D． Information extractlon over ...
2025-06-09 16:27:33,046 - DEBUG - 处理块 340/353: Xuchen， Beniamln V D． Information extractlon over ...
2025-06-09 16:27:33,538 - DEBUG - 块 340 生成文本: <triplet> <concept> Information extractlon over structLlred</s>
2025-06-09 16:27:33,538 - DEBUG - 块 340 生成文本: <triplet> <concept> Information extractlon over structLlred</s>
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Stroudsburg...
2025-06-09 16:27:33,538 - DEBUG - 处理块 341/353: ciation f。r ComputationalI，lnguis【ics．
Stroudsburg...
2025-06-09 16:27:33,538 - DEBUG - 处理块 341/353: ciation f。r ComputationalI，lnguis【ics．
Stroudsburg...
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2025-06-09 16:27:34,105 - DEBUG - 块 341 生成文本: <triplet> 966 Berant J,I,iang P. semantic pa rslng via paraphraslng <concept> ciation f。r Computational <misc> based on</s>
2025-06-09 16:27:34,105 - DEBUG - 块 341 生成文本: <triplet> 966 Berant J,I,iang P. semantic pa rslng via paraphraslng <concept> ciation f。r Computational <misc> based on</s>
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2025-06-09 16:27:34,106 - DEBUG - 添加三元组: 966 Berant J,I,iang P. semantic pa rslng via paraphraslng(concept) - based on - ciation f。r Computational(misc)
2025-06-09 16:27:34,106 - DEBUG - 添加三元组: 966 Berant J,I,iang P. semantic pa rslng via paraphraslng(concept) - based on - ciation f。r Computational(misc)
2025-06-09 16:27:34,106 - DEBUG - 块 341 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:34,106 - DEBUG - 块 341 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:34,106 - DEBUG - 块 341 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:34,106 - DEBUG - 处理块 342/353: the 52nd Annual Meeting of the Association for Com...
2025-06-09 16:27:34,106 - DEBUG - 处理块 342/353: the 52nd Annual Meeting of the Association for Com...
2025-06-09 16:27:34,106 - DEBUG - 处理块 342/353: the 52nd Annual Meeting of the Association for Com...
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2025-06-09 16:27:34,642 - DEBUG - 处理块 343/353: nl ()． ()pen questlon answering
oVer cur“ed and ex...
2025-06-09 16:27:34,642 - DEBUG - 处理块 343/353: nl ()． ()pen questlon answering
oVer cur“ed and ex...
2025-06-09 16:27:34,642 - DEBUG - 处理块 343/353: nl ()． ()pen questlon answering
oVer cur“ed and ex...
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2025-06-09 16:27:35,264 - DEBUG - 块 343 生成文本: <triplet> nl <concept> 20th ACM Int Conf on Knowledge Discovery and ext <media> Proc of the 20TH <eve> ACB <org> organizer</s>
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万方数据

600
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万方数据

600
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万方数据

600
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2025-06-09 16:27:35,681 - DEBUG - 块 344 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:35,681 - DEBUG - 块 344 提取到 1 个三元组
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2025-06-09 16:27:36,903 - DEBUG - 块 347 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:36,903 - DEBUG - 块 347 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:36,903 - DEBUG - 块 347 提取到 1 个三元组
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analysis(d...
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ana...
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2025-06-09 16:27:38,197 - DEBUG - 块 351 生成文本: <triplet> <concept> social network analysis,data mining,and network measurement(1iuyao@uestc.edu.cn</s>
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2025-06-09 16:27:38,197 - DEBUG - 处理块 352/353: Zhiguang， born in 1956． PhD， professor．
Senior mem...
2025-06-09 16:27:38,197 - DEBUG - 处理块 352/353: Zhiguang， born in 1956． PhD， professor．
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Senior mem...
2025-06-09 16:27:38,571 - DEBUG - 块 352 生成文本: <triplet> <loc> China Computer Federation <org> member of</s>
2025-06-09 16:27:38,571 - DEBUG - 块 352 生成文本: <triplet> <loc> China Computer Federation <org> member of</s>
2025-06-09 16:27:38,571 - DEBUG - 块 352 生成文本: <triplet> <loc> China Computer Federation <org> member of</s>
2025-06-09 16:27:38,571 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> China Computer Federation <org> member of</s>
2025-06-09 16:27:38,571 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> China Computer Federation <org> member of</s>
2025-06-09 16:27:38,571 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> China Computer Federation <org> member of</s>
2025-06-09 16:27:38,571 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'China Computer Federation', '<org>', 'member of']
2025-06-09 16:27:38,571 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'China Computer Federation', '<org>', 'member of']
2025-06-09 16:27:38,571 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'China Computer Federation', '<org>', 'member of']
2025-06-09 16:27:38,571 - DEBUG - 处理块 353/353: include information security and mobile
computing(...
2025-06-09 16:27:38,571 - DEBUG - 处理块 353/353: include information security and mobile
computing(...
2025-06-09 16:27:38,571 - DEBUG - 处理块 353/353: include information security and mobile
computing(...
2025-06-09 16:27:38,829 - DEBUG - 块 353 生成文本: <triplet> 趸<unk>睽一豆一譬 <media> 万方数据 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:38,829 - DEBUG - 块 353 生成文本: <triplet> 趸<unk>睽一豆一譬 <media> 万方数据 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:38,829 - DEBUG - 块 353 生成文本: <triplet> 趸<unk>睽一豆一譬 <media> 万方数据 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:38,830 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 趸<unk>睽一豆一譬 <media> 万方数据 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:38,830 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 趸<unk>睽一豆一譬 <media> 万方数据 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:38,830 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 趸<unk>睽一豆一譬 <media> 万方数据 <concept> subclass of</s>
2025-06-09 16:27:38,830 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '趸', '<unk>', '睽一豆一譬', '<media>', '万方数据', '<concept>', 'subclass of']
2025-06-09 16:27:38,830 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '趸', '<unk>', '睽一豆一譬', '<media>', '万方数据', '<concept>', 'subclass of']
2025-06-09 16:27:38,830 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '趸', '<unk>', '睽一豆一譬', '<media>', '万方数据', '<concept>', 'subclass of']
2025-06-09 16:27:38,830 - DEBUG - 添加三元组: 趸(unk) - 万方数据 - 睽一豆一譬(media)
2025-06-09 16:27:38,830 - DEBUG - 添加三元组: 趸(unk) - 万方数据 - 睽一豆一譬(media)
2025-06-09 16:27:38,830 - DEBUG - 添加三元组: 趸(unk) - 万方数据 - 睽一豆一譬(media)
2025-06-09 16:27:38,830 - DEBUG - 块 353 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:38,830 - DEBUG - 块 353 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:38,830 - DEBUG - 块 353 提取到 1 个三元组
2025-06-09 16:27:38,837 - INFO - 文档 43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150 的 222 个三元组已保存到: /share/wangmeihua/rag/triples/43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150_testuser2.txt
2025-06-09 16:27:38,837 - INFO - 文档 43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150 的 222 个三元组已保存到: /share/wangmeihua/rag/triples/43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150_testuser2.txt
2025-06-09 16:27:38,837 - INFO - 文档 43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150 的 222 个三元组已保存到: /share/wangmeihua/rag/triples/43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150_testuser2.txt
2025-06-09 16:27:38,837 - INFO - 文档 43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150 三元组抽取完成，耗时: 135.87 秒
2025-06-09 16:27:38,837 - INFO - 文档 43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150 三元组抽取完成，耗时: 135.87 秒
2025-06-09 16:27:38,837 - INFO - 文档 43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150 三元组抽取完成，耗时: 135.87 秒
2025-06-09 16:27:38,837 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-06-09 16:27:38,837 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-06-09 16:27:38,837 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-06-09 16:30:58,805 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 16:30:59,268 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-09 16:31:00,050 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 16:31:02,782 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-09 16:31:02,798 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-09 16:31:02,799 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-09 16:31:02,882 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-09 16:31:02,882 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt' or filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf'), limit: 5, offset: 0
2025-06-09 16:31:02,887 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.609983503818512, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:31:02,887 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.5914404988288879, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:02,887 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.589796781539917, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:02,887 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5856541991233826, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:31:02,887 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., 距离: 0.5509809255599976, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:02,887 - DEBUG - 搜索完成，返回 5 条结果
2025-06-09 16:31:02,892 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 16:31:05,895 - INFO - RAG 检索返回 5 条结果
2025-06-09 16:31:05,901 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-09 16:31:05,909 - INFO - 找到 3 个文档: ['test.docx', 'test.txt', '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf']
2025-06-09 16:31:05,970 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-09 16:31:05,970 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-09 16:31:05,970 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'知识'}
2025-06-09 16:31:05,970 - INFO - 从查询中提取到 3 个唯一实体: ['知识', '是', '抽取']
2025-06-09 16:31:05,971 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-09 16:31:05,973 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-09 16:31:07,324 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-09 16:31:09,065 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-09 16:31:09,097 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-09 16:31:09,291 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-09 16:31:09,388 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-09 16:31:10,031 - INFO - 最终找到 5 个匹配的三元组
2025-06-09 16:31:10,031 - DEBUG - 搜索关键词对: (Sri) 的知识 (文档: test.docx)
2025-06-09 16:31:10,047 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%(Sri)%的知识%'
2025-06-09 16:31:10,051 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-09 16:31:10,068 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-09 16:31:10,074 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:31:10,074 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 16:31:10,090 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-09 16:31:10,097 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:31:10,097 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-09 16:31:10,113 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-09 16:31:10,120 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-09 16:31:10,136 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-09 16:31:10,140 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-09 16:31:10,142 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-09 16:31:10,693 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-09 16:31:10,693 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-09 16:31:10,693 - DEBUG - 处理文档: document_id=43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150, filename=知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf
2025-06-09 16:31:10,695 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150_testuser2.txt 加载 222 个三元组
2025-06-09 16:31:10,856 - DEBUG - 匹配三元组: graph technology - use - knowledge (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=0.83)
2025-06-09 16:31:10,889 - DEBUG - 匹配三元组: graph - part of - knowledge (entity=知识, head_sim=0.53, tail_sim=0.83)
2025-06-09 16:31:10,985 - DEBUG - 匹配三元组: graph technology - part of the - knowledge (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=0.83)
2025-06-09 16:31:12,182 - DEBUG - 匹配三元组: 知识库 - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.76, tail_sim=0.94)
2025-06-09 16:31:14,121 - DEBUG - 匹配三元组: 知 识 - 关系数据库 - 知识图谱 (entity=知识, head_sim=0.82, tail_sim=0.74)
2025-06-09 16:31:14,315 - DEBUG - 匹配三元组: 知识 - subclass of - 概念 (entity=知识, head_sim=1.00, tail_sim=0.59)
2025-06-09 16:31:16,287 - DEBUG - 匹配三元组: 人工智能 - 谷歌 - Knowledge (entity=知识, head_sim=0.53, tail_sim=0.82)
2025-06-09 16:31:16,449 - DEBUG - 匹配三元组: 聚类 - subclass of - 知识 (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-09 16:31:26,553 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-09 16:31:26,586 - DEBUG - 匹配三元组: 实体抽取 - entities - entity recognition,NER (entity=抽取, head_sim=0.80, tail_sim=0.48)
2025-06-09 16:31:29,648 - DEBUG - 匹配三元组: 不确定性 - instance of - 信 息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.45, tail_sim=0.80)
2025-06-09 16:31:32,255 - INFO - 最终找到 11 个匹配的三元组
2025-06-09 16:31:32,255 - DEBUG - 搜索关键词对: graph technology knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-09 16:31:32,272 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph technology%knowledge%'
2025-06-09 16:31:32,277 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6649936437606812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,277 - DEBUG - 搜索关键词对: graph knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-09 16:31:32,293 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph%knowledge%'
2025-06-09 16:31:32,297 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6687216758728027, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,297 - DEBUG - 命中: text: 598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
[31]
[32]
[33]
[34]
[3j]
[36]
[37]
[38]
[39]
[40]
[41]
[42]
Wu
Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledg..., 距离: 0.5187205076217651, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,297 - DEBUG - 搜索关键词对: graph technology knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-09 16:31:32,314 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph technology%knowledge%'
2025-06-09 16:31:32,317 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6649936437606812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,317 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识库 的知识 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-09 16:31:32,334 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知识库%的知识%'
2025-06-09 16:31:32,342 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 的发展提供了新的机遇和挑战，现有的知识推理技
术已经明显滞后于需求．由于推理得到的知识准确
性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及独立性检查，以确保推理的知识加入知识库后
不会产生矛盾和冗余“”：．在实际应用中，知识库的
构建者为保证知识库应用的时效性，通常仅保留部
分与业务密切相关的知识，而放弃其他推理..., 距离: 0.6033703088760376, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,342 - DEBUG - 命中: text: 的结构和数量，使得一次发现的链接数量有限，会导
致跨语言知识链接不准确．针对该问题，wang等
人f7引进一步提出了基于语义标注的增量式跨语言
知识链接方法．1)利用少量的跨语言知识链接对，以
及一些知识库内部链接作为种子；2)使用语义标注
的方法丰富知识库内部链接；3)使用回归模型计算
不同特征的权重，预测新的跨语言的知识链接，语义
标注和知识链接预测结果相互迭代，不断增强．该方
法在中英文维基..., 距离: 0.5923771858215332, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,342 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
十分激烈，从当前披露出来的商业产品，也能看出
业界对此的普遍重视．表1给出了当前主流的知识
库产品和相关应用，其中，包含实体数最多的是
WolframAlpha知识库，实体总数已超过10万亿
条．谷歌的知识图谱拥有5亿个实体和350亿条实
体间的关系，而且规模在不断地增加．微软的Probase
包含的概念总量达到千万级，是当前包含概念数量
最多的知识库．App..., 距离: 0.5705212950706482, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,342 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.5512109994888306, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,342 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.5453656911849976, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,342 - DEBUG - 搜索关键词对: 知 识 知识图谱 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-09 16:31:32,359 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知 识%知识图谱%'
2025-06-09 16:31:32,363 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识 概念 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-09 16:31:32,380 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知识%概念%'
2025-06-09 16:31:32,389 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
十分激烈，从当前披露出来的商业产品，也能看出
业界对此的普遍重视．表1给出了当前主流的知识
库产品和相关应用，其中，包含实体数最多的是
WolframAlpha知识库，实体总数已超过10万亿
条．谷歌的知识图谱拥有5亿个实体和350亿条实
体间的关系，而且规模在不断地增加．微软的Probase
包含的概念总量达到千万级，是当前包含概念数量
最多的知识库．App..., 距离: 0.5732436180114746, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,389 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.5597863793373108, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,389 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 的发展提供了新的机遇和挑战，现有的知识推理技
术已经明显滞后于需求．由于推理得到的知识准确
性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及独立性检查，以确保推理的知识加入知识库后
不会产生矛盾和冗余“”：．在实际应用中，知识库的
构建者为保证知识库应用的时效性，通常仅保留部
分与业务密切相关的知识，而放弃其他推理..., 距离: 0.5463548898696899, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,389 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.5337686538696289, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,389 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., 距离: 0.5283016562461853, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,389 - DEBUG - 搜索关键词对: 人工智能 Knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-09 16:31:32,406 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%人工智能%Knowledge%'
2025-06-09 16:31:32,411 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., 距离: 0.4774276912212372, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,411 - DEBUG - 搜索关键词对: 聚类 知识 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-09 16:31:32,427 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%聚类%知识%'
2025-06-09 16:31:32,433 - DEBUG - 命中: text: 590
计算机研究与发展2016，53(3) 指的对象，其性能优于Hobbs算法和基于向心理论
的实体消解方法．
随着统计机器学习方法被引入该领域，共指消
解技术进入了快速发展阶段．McCarthy等人～拍3首
次将C4．5决策树算法应用于解决共指消解问题，
结果在MUC一5公开数据集的多数任务中均取得了
优胜．Bean等人一”。通过实验发现，语义背景知识对
于构造共指消解算法非常有帮助，他们利用..., 距离: 0.5737941265106201, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,433 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.4888913333415985, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,433 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.437419593334198, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,433 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., 距离: 0.38983723521232605, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,433 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-09 16:31:32,449 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-09 16:31:32,456 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.6616684198379517, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,456 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.6513646841049194, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,456 - DEBUG - 命中: text: processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., 距离: 0.6214797496795654, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,456 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 的发展提供了新的机遇和挑战，现有的知识推理技
术已经明显滞后于需求．由于推理得到的知识准确
性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及独立性检查，以确保推理的知识加入知识库后
不会产生矛盾和冗余“”：．在实际应用中，知识库的
构建者为保证知识库应用的时效性，通常仅保留部
分与业务密切相关的知识，而放弃其他推理..., 距离: 0.6041019558906555, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,456 - DEBUG - 命中: text: 网络模型(neural
tensor networks)进行关系推理， 在wordNet和FreeBase等开放本体库上对未知关
系进行推理的准确率分别达到86．2％和90．o％．
Path
Ranking算法的基本思想是将知识图谱 视为图(以实体为节点，以关系或属性为边)，从源节
点开始，在图上执行随机游走，如果能够通过一个路
径到达目标节点，则推测源和目的节点间可能存在
关系．例如假设2个节点..., 距离: 0.5944008827209473, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:32,456 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体抽取 entity recognition,NER (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-09 16:31:32,472 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%实体抽取%entity recognition,NER%'
2025-06-09 16:31:32,478 - DEBUG - 搜索关键词对: 不确定性 信 息抽取 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-09 16:31:32,494 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%不确定性%信 息抽取%'
2025-06-09 16:31:32,498 - INFO - 返回 5 条唯一结果
2025-06-09 16:31:32,500 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-09 16:31:35,504 - INFO - 三元组检索返回 5 条结果
2025-06-09 16:31:35,504 - DEBUG - 三元组结果 1: text=计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., distance=0.3898, weighted_score=0.1949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 三元组结果 2: text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.4374, weighted_score=0.2187, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 三元组结果 3: text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., distance=0.4774, weighted_score=0.2387, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 三元组结果 4: text=计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., distance=0.4889, weighted_score=0.2444, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 三元组结果 5: text=598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
[31]
[32]
[33]
[34]
[3j]
[36]
[37]
[38]
[39]
[40]
[41]
[42]
Wu
Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledg..., distance=0.5187, weighted_score=0.2594, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 合并前结果：
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, weighted_score=0.3050, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 结果 2 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.5914, weighted_score=0.2957, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 结果 3 (rag): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.5898, weighted_score=0.2949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 结果 4 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, weighted_score=0.2928, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 结果 5 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., distance=0.5510, weighted_score=0.2755, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 结果 6 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., distance=0.3898, weighted_score=0.1949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 结果 7 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.4374, weighted_score=0.2187, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 结果 8 (triplet): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., distance=0.4774, weighted_score=0.2387, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 结果 9 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., distance=0.4889, weighted_score=0.2444, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 结果 10 (triplet): text=598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
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Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledg..., distance=0.5187, weighted_score=0.2594, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 排序后结果：
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 排序结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, weighted_score=0.3050, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 排序结果 2 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.5914, weighted_score=0.2957, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 排序结果 3 (rag): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.5898, weighted_score=0.2949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 排序结果 4 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, weighted_score=0.2928, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:31:35,505 - DEBUG - 排序结果 5 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., distance=0.5510, weighted_score=0.2755, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,506 - DEBUG - 排序结果 6 (triplet): text=598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
[31]
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Wu
Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledg..., distance=0.5187, weighted_score=0.2594, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,506 - DEBUG - 排序结果 7 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., distance=0.4889, weighted_score=0.2444, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,506 - DEBUG - 排序结果 8 (triplet): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., distance=0.4774, weighted_score=0.2387, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,506 - DEBUG - 排序结果 9 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.4374, weighted_score=0.2187, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,506 - DEBUG - 排序结果 10 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., distance=0.3898, weighted_score=0.1949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,506 - DEBUG - 去重后结果：
2025-06-09 16:31:35,506 - DEBUG - 去重结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, weighted_score=0.3050, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:31:35,506 - DEBUG - 去重结果 2 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.5914, weighted_score=0.2957, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,506 - DEBUG - 去重结果 3 (rag): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.5898, weighted_score=0.2949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,506 - DEBUG - 去重结果 4 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, weighted_score=0.2928, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-09 16:31:35,506 - DEBUG - 去重结果 5 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., distance=0.5510, weighted_score=0.2755, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,506 - DEBUG - 去重结果 6 (triplet): text=598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
[31]
[32]
[33]
[34]
[3j]
[36]
[37]
[38]
[39]
[40]
[41]
[42]
Wu
Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledg..., distance=0.5187, weighted_score=0.2594, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,506 - DEBUG - 去重结果 7 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
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念，就可以得到正确的结果一8..., distance=0.4889, weighted_score=0.2444, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,506 - DEBUG - 去重结果 8 (triplet): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., distance=0.4774, weighted_score=0.2387, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,506 - DEBUG - 去重结果 9 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., distance=0.3898, weighted_score=0.1949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-09 16:31:35,506 - INFO - 合并后返回 9 条唯一结果
2025-06-10 10:10:31,747 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-10 10:10:32,299 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-10 10:10:33,223 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 10:10:35,758 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-10 10:10:35,775 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-10 10:10:35,775 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-10 10:10:35,900 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-10 10:10:35,900 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt' or filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf'), limit: 5, offset: 0
2025-06-10 10:10:35,907 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.609983503818512, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 10:10:35,907 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
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2025-06-10 10:10:35,907 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.589796781539917, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:10:35,907 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
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2025-06-10 10:10:35,907 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
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2025-06-10 10:10:35,908 - DEBUG - 搜索完成，返回 5 条结果
2025-06-10 10:10:35,909 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-10 10:10:38,913 - INFO - RAG 检索返回 5 条结果
2025-06-10 10:10:38,919 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 10:10:38,927 - INFO - 找到 3 个文档: ['test.docx', 'test.txt', '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf']
2025-06-10 10:10:38,991 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-10 10:10:38,991 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-10 10:10:38,991 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'知识'}
2025-06-10 10:10:38,991 - INFO - 从查询中提取到 3 个唯一实体: ['知识', '是', '抽取']
2025-06-10 10:10:38,991 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-10 10:10:38,994 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-10 10:10:40,344 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-10 10:10:42,081 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-10 10:10:42,114 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-10 10:10:42,305 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-10 10:10:42,401 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-10 10:10:43,046 - INFO - 最终找到 5 个匹配的三元组
2025-06-10 10:10:43,046 - DEBUG - 搜索关键词对: (Sri) 的知识 (文档: test.docx)
2025-06-10 10:10:43,063 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%(Sri)%的知识%'
2025-06-10 10:10:43,067 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 10:10:43,083 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-10 10:10:43,089 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 10:10:43,089 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-10 10:10:43,106 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-10 10:10:43,112 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 10:10:43,112 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-10 10:10:43,129 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-10 10:10:43,132 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-10 10:10:43,148 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-10 10:10:43,150 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-10 10:10:43,153 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-10 10:10:43,697 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-10 10:10:43,697 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-10 10:10:43,697 - DEBUG - 处理文档: document_id=43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150, filename=知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf
2025-06-10 10:10:43,700 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150_testuser2.txt 加载 222 个三元组
2025-06-10 10:10:43,860 - DEBUG - 匹配三元组: graph technology - use - knowledge (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=0.83)
2025-06-10 10:10:43,892 - DEBUG - 匹配三元组: graph - part of - knowledge (entity=知识, head_sim=0.53, tail_sim=0.83)
2025-06-10 10:10:43,989 - DEBUG - 匹配三元组: graph technology - part of the - knowledge (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=0.83)
2025-06-10 10:10:45,193 - DEBUG - 匹配三元组: 知识库 - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.76, tail_sim=0.94)
2025-06-10 10:10:47,131 - DEBUG - 匹配三元组: 知 识 - 关系数据库 - 知识图谱 (entity=知识, head_sim=0.82, tail_sim=0.74)
2025-06-10 10:10:47,325 - DEBUG - 匹配三元组: 知识 - subclass of - 概念 (entity=知识, head_sim=1.00, tail_sim=0.59)
2025-06-10 10:10:49,306 - DEBUG - 匹配三元组: 人工智能 - 谷歌 - Knowledge (entity=知识, head_sim=0.53, tail_sim=0.82)
2025-06-10 10:10:49,469 - DEBUG - 匹配三元组: 聚类 - subclass of - 知识 (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-10 10:10:59,595 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-10 10:10:59,628 - DEBUG - 匹配三元组: 实体抽取 - entities - entity recognition,NER (entity=抽取, head_sim=0.80, tail_sim=0.48)
2025-06-10 10:11:02,705 - DEBUG - 匹配三元组: 不确定性 - instance of - 信 息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.45, tail_sim=0.80)
2025-06-10 10:11:05,324 - INFO - 最终找到 11 个匹配的三元组
2025-06-10 10:11:05,324 - DEBUG - 搜索关键词对: graph technology knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 10:11:05,340 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph technology%knowledge%'
2025-06-10 10:11:05,345 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6649936437606812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,345 - DEBUG - 搜索关键词对: graph knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 10:11:05,362 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph%knowledge%'
2025-06-10 10:11:05,364 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6687216758728027, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,364 - DEBUG - 命中: text: 598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
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[3j]
[36]
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[39]
[40]
[41]
[42]
Wu
Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledg..., 距离: 0.5187205076217651, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,364 - DEBUG - 搜索关键词对: graph technology knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 10:11:05,381 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph technology%knowledge%'
2025-06-10 10:11:05,383 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6649936437606812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,383 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识库 的知识 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 10:11:05,399 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知识库%的知识%'
2025-06-10 10:11:05,404 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 的发展提供了新的机遇和挑战，现有的知识推理技
术已经明显滞后于需求．由于推理得到的知识准确
性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及独立性检查，以确保推理的知识加入知识库后
不会产生矛盾和冗余“”：．在实际应用中，知识库的
构建者为保证知识库应用的时效性，通常仅保留部
分与业务密切相关的知识，而放弃其他推理..., 距离: 0.6033703088760376, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,404 - DEBUG - 命中: text: 的结构和数量，使得一次发现的链接数量有限，会导
致跨语言知识链接不准确．针对该问题，wang等
人f7引进一步提出了基于语义标注的增量式跨语言
知识链接方法．1)利用少量的跨语言知识链接对，以
及一些知识库内部链接作为种子；2)使用语义标注
的方法丰富知识库内部链接；3)使用回归模型计算
不同特征的权重，预测新的跨语言的知识链接，语义
标注和知识链接预测结果相互迭代，不断增强．该方
法在中英文维基..., 距离: 0.5923771858215332, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,404 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
十分激烈，从当前披露出来的商业产品，也能看出
业界对此的普遍重视．表1给出了当前主流的知识
库产品和相关应用，其中，包含实体数最多的是
WolframAlpha知识库，实体总数已超过10万亿
条．谷歌的知识图谱拥有5亿个实体和350亿条实
体间的关系，而且规模在不断地增加．微软的Probase
包含的概念总量达到千万级，是当前包含概念数量
最多的知识库．App..., 距离: 0.5705212950706482, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,404 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.5512109994888306, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,404 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.5453656911849976, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,404 - DEBUG - 搜索关键词对: 知 识 知识图谱 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 10:11:05,420 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知 识%知识图谱%'
2025-06-10 10:11:05,423 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识 概念 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 10:11:05,439 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知识%概念%'
2025-06-10 10:11:05,444 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
十分激烈，从当前披露出来的商业产品，也能看出
业界对此的普遍重视．表1给出了当前主流的知识
库产品和相关应用，其中，包含实体数最多的是
WolframAlpha知识库，实体总数已超过10万亿
条．谷歌的知识图谱拥有5亿个实体和350亿条实
体间的关系，而且规模在不断地增加．微软的Probase
包含的概念总量达到千万级，是当前包含概念数量
最多的知识库．App..., 距离: 0.5732436180114746, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,444 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.5597863793373108, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,444 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 的发展提供了新的机遇和挑战，现有的知识推理技
术已经明显滞后于需求．由于推理得到的知识准确
性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及独立性检查，以确保推理的知识加入知识库后
不会产生矛盾和冗余“”：．在实际应用中，知识库的
构建者为保证知识库应用的时效性，通常仅保留部
分与业务密切相关的知识，而放弃其他推理..., 距离: 0.5463548898696899, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,444 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.5337686538696289, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,444 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., 距离: 0.5283016562461853, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,444 - DEBUG - 搜索关键词对: 人工智能 Knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 10:11:05,460 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%人工智能%Knowledge%'
2025-06-10 10:11:05,463 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., 距离: 0.4774276912212372, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,463 - DEBUG - 搜索关键词对: 聚类 知识 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 10:11:05,480 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%聚类%知识%'
2025-06-10 10:11:05,483 - DEBUG - 命中: text: 590
计算机研究与发展2016，53(3) 指的对象，其性能优于Hobbs算法和基于向心理论
的实体消解方法．
随着统计机器学习方法被引入该领域，共指消
解技术进入了快速发展阶段．McCarthy等人～拍3首
次将C4．5决策树算法应用于解决共指消解问题，
结果在MUC一5公开数据集的多数任务中均取得了
优胜．Bean等人一”。通过实验发现，语义背景知识对
于构造共指消解算法非常有帮助，他们利用..., 距离: 0.5737941265106201, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,483 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.4888913333415985, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,483 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.437419593334198, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,483 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., 距离: 0.38983723521232605, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,483 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 10:11:05,499 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-10 10:11:05,502 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.6616684198379517, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,502 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.6513646841049194, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,503 - DEBUG - 命中: text: processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., 距离: 0.6214797496795654, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,503 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 的发展提供了新的机遇和挑战，现有的知识推理技
术已经明显滞后于需求．由于推理得到的知识准确
性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及独立性检查，以确保推理的知识加入知识库后
不会产生矛盾和冗余“”：．在实际应用中，知识库的
构建者为保证知识库应用的时效性，通常仅保留部
分与业务密切相关的知识，而放弃其他推理..., 距离: 0.6041019558906555, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,503 - DEBUG - 命中: text: 网络模型(neural
tensor networks)进行关系推理， 在wordNet和FreeBase等开放本体库上对未知关
系进行推理的准确率分别达到86．2％和90．o％．
Path
Ranking算法的基本思想是将知识图谱 视为图(以实体为节点，以关系或属性为边)，从源节
点开始，在图上执行随机游走，如果能够通过一个路
径到达目标节点，则推测源和目的节点间可能存在
关系．例如假设2个节点..., 距离: 0.5944008827209473, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:05,503 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体抽取 entity recognition,NER (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 10:11:05,519 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%实体抽取%entity recognition,NER%'
2025-06-10 10:11:05,522 - DEBUG - 搜索关键词对: 不确定性 信 息抽取 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 10:11:05,538 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%不确定性%信 息抽取%'
2025-06-10 10:11:05,540 - INFO - 返回 5 条唯一结果
2025-06-10 10:11:05,542 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-10 10:11:08,545 - INFO - 三元组检索返回 5 条结果
2025-06-10 10:11:08,546 - DEBUG - 三元组结果 1: text=计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., distance=0.3898, weighted_score=0.1949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:08,546 - DEBUG - 三元组结果 2: text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.4374, weighted_score=0.2187, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:08,546 - DEBUG - 三元组结果 3: text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., distance=0.4774, weighted_score=0.2387, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:08,546 - DEBUG - 三元组结果 4: text=计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., distance=0.4889, weighted_score=0.2444, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:08,546 - DEBUG - 三元组结果 5: text=598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
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Wu
Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledg..., distance=0.5187, weighted_score=0.2594, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:08,546 - DEBUG - 合并前结果：
2025-06-10 10:11:08,546 - DEBUG - 结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, weighted_score=0.3050, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 10:11:08,546 - DEBUG - 结果 2 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.5914, weighted_score=0.2957, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:08,546 - DEBUG - 结果 3 (rag): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.5898, weighted_score=0.2949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:08,546 - DEBUG - 结果 4 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, weighted_score=0.2928, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 10:11:08,546 - DEBUG - 结果 5 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., distance=0.5510, weighted_score=0.2755, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:08,546 - DEBUG - 结果 6 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., distance=0.3898, weighted_score=0.1949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:08,546 - DEBUG - 结果 7 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.4374, weighted_score=0.2187, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:08,546 - DEBUG - 结果 8 (triplet): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., distance=0.4774, weighted_score=0.2387, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:08,546 - DEBUG - 结果 9 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., distance=0.4889, weighted_score=0.2444, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:08,546 - DEBUG - 结果 10 (triplet): text=598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
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Wu
Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledg..., distance=0.5187, weighted_score=0.2594, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
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从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, weighted_score=0.3050, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
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但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.5914, weighted_score=0.2957, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
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峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.5898, weighted_score=0.2949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:08,547 - DEBUG - 排序结果 4 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, weighted_score=0.2928, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
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共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., distance=0.5510, weighted_score=0.2755, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
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计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
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Wu
Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
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以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., distance=0.4889, weighted_score=0.2444, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
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峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., distance=0.4774, weighted_score=0.2387, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
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但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.4374, weighted_score=0.2187, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
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一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., distance=0.3898, weighted_score=0.1949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:08,547 - DEBUG - 去重后结果：
2025-06-10 10:11:08,547 - DEBUG - 去重结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
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但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
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峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
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文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
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共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., distance=0.5510, weighted_score=0.2755, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:08,547 - DEBUG - 去重结果 6 (triplet): text=598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
[31]
[32]
[33]
[34]
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[36]
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[38]
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Wu
Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledg..., distance=0.5187, weighted_score=0.2594, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
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animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
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念，就可以得到正确的结果一8..., distance=0.4889, weighted_score=0.2444, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
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峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., distance=0.4774, weighted_score=0.2387, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:08,547 - DEBUG - 去重结果 9 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., distance=0.3898, weighted_score=0.1949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 10:11:08,547 - INFO - 合并后返回 9 条唯一结果
2025-06-10 13:52:48,183 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-10 13:52:48,200 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-10 13:52:49,074 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 13:52:49,181 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-10 13:52:49,181 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt'), limit: 100, offset: 0
2025-06-10 13:52:49,187 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6419466733932495, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
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2025-06-10 13:52:49,188 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6001495718955994, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 13:52:49,188 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
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2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5531401038169861, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 13:52:49,188 - DEBUG - 命中: text: 开元云（北京）科技有限公司，是一家注册于2020年的高科技企业，在上海、南京、深圳、济南等地设有分支机构，创始团队核心成员来自一流的云计算公司及电信运营商，拥有云计算、超算、智算和网络运营专业经验，在企业市场均拥有超过十年以上行业经验，服务客户超过2万家。公司以自主研发的业务操作支撑系统（KBoss）为底座，打造开放算力应用服务平台（open-computing），将云计算、算力资源和算力应用进行..., 距离: 0.35938864946365356, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': 'e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e', 'filename': 'test.txt', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.txt', 'upload_time': '2025-06-06T15:51:14.103886', 'file_type': 'txt'}
2025-06-10 13:52:49,188 - DEBUG - 搜索完成，返回 5 条结果
2025-06-10 13:52:49,276 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-10 13:53:47,351 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-10 13:53:47,369 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-10 13:53:48,151 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 13:53:48,266 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-10 13:53:48,266 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt'), limit: 4, offset: 0
2025-06-10 13:53:48,272 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6419466733932495, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 13:53:48,272 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6205364465713501, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 13:53:48,272 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6001495718955994, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 13:53:48,273 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5531401038169861, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 13:53:48,273 - DEBUG - 搜索完成，返回 4 条结果
2025-06-10 13:53:48,352 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-10 14:28:12,155 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-10 14:28:12,823 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-10 14:28:13,621 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 14:28:16,752 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-10 14:28:16,769 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-10 14:28:16,769 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-10 14:28:16,860 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-10 14:28:16,860 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt' or filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf'), limit: 5, offset: 0
2025-06-10 14:28:16,865 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.609983503818512, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:28:16,865 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.5914404988288879, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:16,865 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.589796781539917, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:16,865 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5856541991233826, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:28:16,865 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., 距离: 0.5509809255599976, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:16,866 - DEBUG - 搜索完成，返回 5 条结果
2025-06-10 14:28:16,867 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-10 14:28:19,870 - INFO - RAG 检索返回 5 条结果
2025-06-10 14:28:19,877 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 14:28:19,884 - INFO - 找到 3 个文档: ['test.docx', 'test.txt', '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf']
2025-06-10 14:28:19,971 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-10 14:28:19,971 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-10 14:28:19,971 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'知识'}
2025-06-10 14:28:19,971 - INFO - 从查询中提取到 3 个唯一实体: ['知识', '是', '抽取']
2025-06-10 14:28:19,971 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-10 14:28:19,974 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-10 14:28:21,328 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-10 14:28:23,072 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-10 14:28:23,104 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-10 14:28:23,298 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-10 14:28:23,395 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-10 14:28:24,039 - INFO - 最终找到 5 个匹配的三元组
2025-06-10 14:28:24,040 - DEBUG - 搜索关键词对: (Sri) 的知识 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:28:24,056 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%(Sri)%的知识%'
2025-06-10 14:28:24,060 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:28:24,077 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-10 14:28:24,084 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:28:24,084 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:28:24,100 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-10 14:28:24,107 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:28:24,107 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:28:24,123 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-10 14:28:24,129 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:28:24,145 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-10 14:28:24,150 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-10 14:28:24,153 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-10 14:28:24,704 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-10 14:28:24,704 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-10 14:28:24,704 - DEBUG - 处理文档: document_id=43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150, filename=知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf
2025-06-10 14:28:24,707 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150_testuser2.txt 加载 222 个三元组
2025-06-10 14:28:24,871 - DEBUG - 匹配三元组: graph technology - use - knowledge (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=0.83)
2025-06-10 14:28:24,903 - DEBUG - 匹配三元组: graph - part of - knowledge (entity=知识, head_sim=0.53, tail_sim=0.83)
2025-06-10 14:28:25,000 - DEBUG - 匹配三元组: graph technology - part of the - knowledge (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=0.83)
2025-06-10 14:28:26,200 - DEBUG - 匹配三元组: 知识库 - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.76, tail_sim=0.94)
2025-06-10 14:28:28,148 - DEBUG - 匹配三元组: 知 识 - 关系数据库 - 知识图谱 (entity=知识, head_sim=0.82, tail_sim=0.74)
2025-06-10 14:28:28,341 - DEBUG - 匹配三元组: 知识 - subclass of - 概念 (entity=知识, head_sim=1.00, tail_sim=0.59)
2025-06-10 14:28:30,318 - DEBUG - 匹配三元组: 人工智能 - 谷歌 - Knowledge (entity=知识, head_sim=0.53, tail_sim=0.82)
2025-06-10 14:28:30,480 - DEBUG - 匹配三元组: 聚类 - subclass of - 知识 (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-10 14:28:40,584 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-10 14:28:40,617 - DEBUG - 匹配三元组: 实体抽取 - entities - entity recognition,NER (entity=抽取, head_sim=0.80, tail_sim=0.48)
2025-06-10 14:28:43,686 - DEBUG - 匹配三元组: 不确定性 - instance of - 信 息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.45, tail_sim=0.80)
2025-06-10 14:28:46,298 - INFO - 最终找到 11 个匹配的三元组
2025-06-10 14:28:46,298 - DEBUG - 搜索关键词对: graph technology knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 14:28:46,315 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph technology%knowledge%'
2025-06-10 14:28:46,320 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6649936437606812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,320 - DEBUG - 搜索关键词对: graph knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 14:28:46,337 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph%knowledge%'
2025-06-10 14:28:46,341 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6687216758728027, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,341 - DEBUG - 命中: text: 598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
[31]
[32]
[33]
[34]
[3j]
[36]
[37]
[38]
[39]
[40]
[41]
[42]
Wu
Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledg..., 距离: 0.5187205076217651, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
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2025-06-10 14:28:46,357 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph technology%knowledge%'
2025-06-10 14:28:46,361 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6649936437606812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,361 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识库 的知识 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 14:28:46,378 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知识库%的知识%'
2025-06-10 14:28:46,386 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 的发展提供了新的机遇和挑战，现有的知识推理技
术已经明显滞后于需求．由于推理得到的知识准确
性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及独立性检查，以确保推理的知识加入知识库后
不会产生矛盾和冗余“”：．在实际应用中，知识库的
构建者为保证知识库应用的时效性，通常仅保留部
分与业务密切相关的知识，而放弃其他推理..., 距离: 0.6033703088760376, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,386 - DEBUG - 命中: text: 的结构和数量，使得一次发现的链接数量有限，会导
致跨语言知识链接不准确．针对该问题，wang等
人f7引进一步提出了基于语义标注的增量式跨语言
知识链接方法．1)利用少量的跨语言知识链接对，以
及一些知识库内部链接作为种子；2)使用语义标注
的方法丰富知识库内部链接；3)使用回归模型计算
不同特征的权重，预测新的跨语言的知识链接，语义
标注和知识链接预测结果相互迭代，不断增强．该方
法在中英文维基..., 距离: 0.5923771858215332, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,386 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
十分激烈，从当前披露出来的商业产品，也能看出
业界对此的普遍重视．表1给出了当前主流的知识
库产品和相关应用，其中，包含实体数最多的是
WolframAlpha知识库，实体总数已超过10万亿
条．谷歌的知识图谱拥有5亿个实体和350亿条实
体间的关系，而且规模在不断地增加．微软的Probase
包含的概念总量达到千万级，是当前包含概念数量
最多的知识库．App..., 距离: 0.5705212950706482, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,386 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.5512109994888306, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,386 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.5453656911849976, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,386 - DEBUG - 搜索关键词对: 知 识 知识图谱 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 14:28:46,402 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知 识%知识图谱%'
2025-06-10 14:28:46,407 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识 概念 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 14:28:46,424 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知识%概念%'
2025-06-10 14:28:46,433 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
十分激烈，从当前披露出来的商业产品，也能看出
业界对此的普遍重视．表1给出了当前主流的知识
库产品和相关应用，其中，包含实体数最多的是
WolframAlpha知识库，实体总数已超过10万亿
条．谷歌的知识图谱拥有5亿个实体和350亿条实
体间的关系，而且规模在不断地增加．微软的Probase
包含的概念总量达到千万级，是当前包含概念数量
最多的知识库．App..., 距离: 0.5732436180114746, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,433 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.5597863793373108, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,433 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 的发展提供了新的机遇和挑战，现有的知识推理技
术已经明显滞后于需求．由于推理得到的知识准确
性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及独立性检查，以确保推理的知识加入知识库后
不会产生矛盾和冗余“”：．在实际应用中，知识库的
构建者为保证知识库应用的时效性，通常仅保留部
分与业务密切相关的知识，而放弃其他推理..., 距离: 0.5463548898696899, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,433 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.5337686538696289, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,433 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., 距离: 0.5283016562461853, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,433 - DEBUG - 搜索关键词对: 人工智能 Knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 14:28:46,450 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%人工智能%Knowledge%'
2025-06-10 14:28:46,455 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., 距离: 0.4774276912212372, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,455 - DEBUG - 搜索关键词对: 聚类 知识 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 14:28:46,472 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%聚类%知识%'
2025-06-10 14:28:46,477 - DEBUG - 命中: text: 590
计算机研究与发展2016，53(3) 指的对象，其性能优于Hobbs算法和基于向心理论
的实体消解方法．
随着统计机器学习方法被引入该领域，共指消
解技术进入了快速发展阶段．McCarthy等人～拍3首
次将C4．5决策树算法应用于解决共指消解问题，
结果在MUC一5公开数据集的多数任务中均取得了
优胜．Bean等人一”。通过实验发现，语义背景知识对
于构造共指消解算法非常有帮助，他们利用..., 距离: 0.5737941265106201, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,477 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.4888913333415985, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,477 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.437419593334198, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,477 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., 距离: 0.38983723521232605, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,477 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 14:28:46,494 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-10 14:28:46,500 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.6616684198379517, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,500 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.6513646841049194, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,500 - DEBUG - 命中: text: processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., 距离: 0.6214797496795654, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,500 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 的发展提供了新的机遇和挑战，现有的知识推理技
术已经明显滞后于需求．由于推理得到的知识准确
性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及独立性检查，以确保推理的知识加入知识库后
不会产生矛盾和冗余“”：．在实际应用中，知识库的
构建者为保证知识库应用的时效性，通常仅保留部
分与业务密切相关的知识，而放弃其他推理..., 距离: 0.6041019558906555, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,500 - DEBUG - 命中: text: 网络模型(neural
tensor networks)进行关系推理， 在wordNet和FreeBase等开放本体库上对未知关
系进行推理的准确率分别达到86．2％和90．o％．
Path
Ranking算法的基本思想是将知识图谱 视为图(以实体为节点，以关系或属性为边)，从源节
点开始，在图上执行随机游走，如果能够通过一个路
径到达目标节点，则推测源和目的节点间可能存在
关系．例如假设2个节点..., 距离: 0.5944008827209473, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:46,500 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体抽取 entity recognition,NER (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 14:28:46,517 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%实体抽取%entity recognition,NER%'
2025-06-10 14:28:46,523 - DEBUG - 搜索关键词对: 不确定性 信 息抽取 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 14:28:46,539 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%不确定性%信 息抽取%'
2025-06-10 14:28:46,544 - INFO - 返回 5 条唯一结果
2025-06-10 14:28:46,545 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-10 14:28:49,549 - INFO - 三元组检索返回 5 条结果
2025-06-10 14:28:49,549 - DEBUG - 三元组结果 1: text=计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., distance=0.3898, weighted_score=0.1949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,549 - DEBUG - 三元组结果 2: text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.4374, weighted_score=0.2187, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,549 - DEBUG - 三元组结果 3: text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., distance=0.4774, weighted_score=0.2387, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,549 - DEBUG - 三元组结果 4: text=计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., distance=0.4889, weighted_score=0.2444, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,549 - DEBUG - 三元组结果 5: text=598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
[31]
[32]
[33]
[34]
[3j]
[36]
[37]
[38]
[39]
[40]
[41]
[42]
Wu
Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledg..., distance=0.5187, weighted_score=0.2594, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,549 - DEBUG - 合并前结果：
2025-06-10 14:28:49,549 - DEBUG - 结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, weighted_score=0.3050, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:28:49,549 - DEBUG - 结果 2 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.5914, weighted_score=0.2957, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,549 - DEBUG - 结果 3 (rag): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.5898, weighted_score=0.2949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,549 - DEBUG - 结果 4 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, weighted_score=0.2928, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:28:49,549 - DEBUG - 结果 5 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., distance=0.5510, weighted_score=0.2755, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 结果 6 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., distance=0.3898, weighted_score=0.1949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 结果 7 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
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(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
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2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 结果 8 (triplet): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
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2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 结果 9 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
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念，就可以得到正确的结果一8..., distance=0.4889, weighted_score=0.2444, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 结果 10 (triplet): text=598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
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Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledg..., distance=0.5187, weighted_score=0.2594, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 排序后结果：
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 排序结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, weighted_score=0.3050, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 排序结果 2 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.5914, weighted_score=0.2957, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 排序结果 3 (rag): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.5898, weighted_score=0.2949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 排序结果 4 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, weighted_score=0.2928, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 排序结果 5 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., distance=0.5510, weighted_score=0.2755, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 排序结果 6 (triplet): text=598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
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Wu
Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledg..., distance=0.5187, weighted_score=0.2594, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 排序结果 7 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., distance=0.4889, weighted_score=0.2444, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 排序结果 8 (triplet): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., distance=0.4774, weighted_score=0.2387, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 排序结果 9 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.4374, weighted_score=0.2187, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 排序结果 10 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., distance=0.3898, weighted_score=0.1949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 去重后结果：
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 去重结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, weighted_score=0.3050, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 去重结果 2 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.5914, weighted_score=0.2957, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 去重结果 3 (rag): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.5898, weighted_score=0.2949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 去重结果 4 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, weighted_score=0.2928, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:28:49,550 - DEBUG - 去重结果 5 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., distance=0.5510, weighted_score=0.2755, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,551 - DEBUG - 去重结果 6 (triplet): text=598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
[31]
[32]
[33]
[34]
[3j]
[36]
[37]
[38]
[39]
[40]
[41]
[42]
Wu
Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledg..., distance=0.5187, weighted_score=0.2594, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,551 - DEBUG - 去重结果 7 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., distance=0.4889, weighted_score=0.2444, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,551 - DEBUG - 去重结果 8 (triplet): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., distance=0.4774, weighted_score=0.2387, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,551 - DEBUG - 去重结果 9 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., distance=0.3898, weighted_score=0.1949, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 14:28:49,551 - INFO - 合并后返回 9 条唯一结果
2025-06-10 14:31:44,034 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-10 14:31:44,691 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-10 14:31:45,474 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 14:31:45,587 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-10 14:31:45,659 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-10 14:31:45,659 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-10 14:31:45,659 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-10 14:31:45,659 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'图谱', '知识'}
2025-06-10 14:31:45,659 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '抽取']
2025-06-10 14:31:45,659 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-10 14:31:45,661 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-10 14:31:45,827 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-10 14:31:45,987 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-10 14:31:46,020 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-10 14:31:46,116 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-10 14:31:46,532 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-10 14:31:46,724 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-10 14:31:46,787 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-10 14:31:46,915 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-10 14:31:46,947 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-10 14:31:46,980 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-10 14:31:48,321 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-10 14:31:50,055 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-10 14:31:50,087 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-10 14:31:50,279 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-10 14:31:50,375 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-10 14:31:51,016 - INFO - 最终找到 14 个匹配的三元组
2025-06-10 14:31:51,016 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:31:51,032 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-10 14:31:51,043 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6158389449119568, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:31:51,044 - DEBUG - 搜索关键词对: 模式层 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:31:51,060 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-10 14:31:51,066 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6321365833282471, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:31:51,066 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5725725889205933, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:31:51,066 - DEBUG - 搜索关键词对: 结构化知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:31:51,082 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-10 14:31:51,087 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6509405374526978, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:31:51,087 - DEBUG - 搜索关键词对: 信息抽取 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:31:51,103 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-10 14:31:51,109 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6566866040229797, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:31:51,109 - DEBUG - 搜索关键词对: 外部知识库 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:31:51,125 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-10 14:31:51,131 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5805169939994812, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:31:51,131 - DEBUG - 搜索关键词对: 上下位关系 图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:31:51,147 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%上下位关系%图谱%'
2025-06-10 14:31:51,152 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.4622323513031006, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:31:51,152 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 城市 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:31:51,168 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-10 14:31:51,178 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5759222507476807, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:31:51,178 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:31:51,194 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-10 14:31:51,201 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6632547378540039, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:31:51,201 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6575065851211548, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:31:51,201 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5881852507591248, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:31:51,201 - DEBUG - 搜索关键词对: 总结 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:31:51,218 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-10 14:31:51,223 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5956067442893982, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:31:51,223 - DEBUG - 搜索关键词对: 知识图谱 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:31:51,239 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-10 14:31:51,248 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6992394328117371, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:31:51,248 - DEBUG - 搜索关键词对: (Sri) 的知识 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:31:51,264 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%(Sri)%的知识%'
2025-06-10 14:31:51,267 - DEBUG - 搜索关键词对: 实体识别 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:31:51,283 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-10 14:31:51,290 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5519063472747803, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 14:31:51,290 - DEBUG - 搜索关键词对: 属性抽取 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:31:51,306 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-10 14:31:51,312 - DEBUG - 搜索关键词对: 拼图碎片 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-10 14:31:51,328 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-10 14:31:51,332 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-10 14:31:51,334 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-10 14:31:52,053 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-10 14:31:52,054 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-10 14:31:52,054 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-10 14:31:52,055 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-10 15:14:44,638 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-10 15:14:45,337 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-10 15:14:46,162 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 15:14:46,281 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-10 15:14:46,355 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-10 15:14:46,355 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-10 15:14:46,355 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-10 15:14:46,355 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'图谱', '知识'}
2025-06-10 15:14:46,355 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '抽取']
2025-06-10 15:14:46,355 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-10 15:14:46,358 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-10 15:14:46,526 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-10 15:14:46,691 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-10 15:14:46,724 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-10 15:14:46,821 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-10 15:14:47,248 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-10 15:14:47,446 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-10 15:14:47,511 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-10 15:14:47,642 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-10 15:14:47,674 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-10 15:14:47,708 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-10 15:14:49,074 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-10 15:14:50,829 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-10 15:14:50,861 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-10 15:14:51,057 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-10 15:14:51,155 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-10 15:14:51,820 - DEBUG - 二次过滤移除三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (query_sim=0.61)
2025-06-10 15:14:51,837 - DEBUG - 二次过滤移除三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.54)
2025-06-10 15:14:51,853 - DEBUG - 二次过滤移除三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (query_sim=0.59)
2025-06-10 15:14:51,869 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.82)
2025-06-10 15:14:51,885 - DEBUG - 二次过滤移除三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (query_sim=0.63)
2025-06-10 15:14:51,902 - DEBUG - 二次过滤移除三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (query_sim=0.42)
2025-06-10 15:14:51,918 - DEBUG - 二次过滤移除三元组: 知识图谱 - location - 城市 (query_sim=0.62)
2025-06-10 15:14:51,934 - DEBUG - 二次过滤保留三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (query_sim=0.70)
2025-06-10 15:14:51,950 - DEBUG - 二次过滤移除三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (query_sim=0.66)
2025-06-10 15:14:51,967 - DEBUG - 二次过滤移除三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (query_sim=0.55)
2025-06-10 15:14:51,983 - DEBUG - 二次过滤移除三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (query_sim=0.47)
2025-06-10 15:14:52,000 - DEBUG - 二次过滤移除三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (query_sim=0.56)
2025-06-10 15:14:52,016 - DEBUG - 二次过滤移除三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (query_sim=0.49)
2025-06-10 15:14:52,032 - DEBUG - 二次过滤移除三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (query_sim=0.60)
2025-06-10 15:14:52,032 - INFO - 最终找到 2 个匹配的三元组
2025-06-10 15:14:52,032 - DEBUG - 搜索三元组: 信息抽取 part of 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 15:14:52,048 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-10 15:14:52,056 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6285881400108337, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:14:52,056 - DEBUG - 搜索三元组: 知识图谱 part of 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-10 15:14:52,073 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-10 15:14:52,081 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.677775502204895, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:14:52,081 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6638458371162415, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:14:52,081 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6140748262405396, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:14:52,081 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-10 15:14:52,083 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-10 15:14:52,817 - INFO - 最终找到 0 个匹配的三元组
2025-06-10 15:14:52,818 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-10 15:14:52,818 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-10 15:14:52,823 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-10 15:16:24,457 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-10 15:16:25,128 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-10 15:16:25,879 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 15:16:26,019 - INFO - 找到 2 个文档: ['test.docx', 'test.txt']
2025-06-10 15:16:26,091 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-10 15:16:26,091 - DEBUG - 合并连续名词: 知识图谱, 子词: ['知识', '图谱']
2025-06-10 15:16:26,091 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-10 15:16:26,091 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'图谱', '知识'}
2025-06-10 15:16:26,091 - INFO - 从查询中提取到 4 个唯一实体: ['知识图谱', '知识', '是', '抽取']
2025-06-10 15:16:26,091 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-10 15:16:26,093 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-10 15:16:26,257 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - Web 3.0 - 万维网 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.43)
2025-06-10 15:16:26,419 - DEBUG - 匹配三元组: 模式层 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.46, tail_sim=1.00)
2025-06-10 15:16:26,451 - DEBUG - 匹配三元组: 结构化知识库 - subclass of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-10 15:16:26,548 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.57, tail_sim=1.00)
2025-06-10 15:16:26,971 - DEBUG - 匹配三元组: 外部知识库 - 结构化数据 - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.65, tail_sim=1.00)
2025-06-10 15:16:27,165 - DEBUG - 匹配三元组: 上下位关系 - 阿里巴巴 - 图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.42, tail_sim=0.82)
2025-06-10 15:16:27,230 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - location - 城市 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.47)
2025-06-10 15:16:27,359 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - part of - 数据层 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.55)
2025-06-10 15:16:27,391 - DEBUG - 匹配三元组: 总结 - part of - 知识图谱 (entity=知识图谱, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-10 15:16:27,424 - DEBUG - 匹配三元组: 知识图谱 - 移动个人助理(Siri - 智能语义搜索 (entity=知识图谱, head_sim=1.00, tail_sim=0.53)
2025-06-10 15:16:28,779 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-10 15:16:30,526 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-10 15:16:30,559 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-10 15:16:30,753 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-10 15:16:30,850 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-10 15:16:31,498 - DEBUG - 搜索三元组: 知识图谱 Web 3.0 万维网 (文档: test.docx)
2025-06-10 15:16:31,514 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%万维网%'
2025-06-10 15:16:31,526 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.622643232345581, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:16:31,526 - DEBUG - 搜索三元组: 模式层 subclass of 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 15:16:31,543 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%模式层%知识图谱%'
2025-06-10 15:16:31,548 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.567072868347168, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:16:31,549 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5059496164321899, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:16:31,549 - DEBUG - 搜索三元组: 结构化知识库 subclass of 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 15:16:31,565 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%结构化知识库%知识图谱%'
2025-06-10 15:16:31,570 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6059292554855347, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:16:31,570 - DEBUG - 搜索三元组: 信息抽取 part of 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 15:16:31,586 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-10 15:16:31,592 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6285881400108337, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:16:31,592 - DEBUG - 搜索三元组: 外部知识库 结构化数据 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 15:16:31,608 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%外部知识库%知识图谱%'
2025-06-10 15:16:31,614 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6099985837936401, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:16:31,615 - DEBUG - 搜索三元组: 上下位关系 阿里巴巴 图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 15:16:31,631 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%上下位关系%图谱%'
2025-06-10 15:16:31,635 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.5227455496788025, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:16:31,635 - DEBUG - 搜索三元组: 知识图谱 location 城市 (文档: test.docx)
2025-06-10 15:16:31,652 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%城市%'
2025-06-10 15:16:31,660 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5877416133880615, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:16:31,660 - DEBUG - 搜索三元组: 知识图谱 part of 数据层 (文档: test.docx)
2025-06-10 15:16:31,677 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%数据层%'
2025-06-10 15:16:31,684 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.677775502204895, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:16:31,684 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6638458371162415, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:16:31,684 - DEBUG - 命中: text: 6.2 知识合并
在构建知识图谱时，可以从第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。
常见的知识合并需求有两个，一个是合并外部知识库，另一个是合并关系数据库。
将外部知识库融合到本地知识库需要处理两个层面的问题：
数据层的融合，包括实体的指称、属性、关系以及所属类别等，主要的问题是如何避免实例以及关系的冲突问题，造成不必要的冗余
通过模式层的融合，将新得到的本体融入已有的本体库中
然后是合并关..., 距离: 0.6140748262405396, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:16:31,684 - DEBUG - 搜索三元组: 总结 part of 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 15:16:31,701 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%总结%知识图谱%'
2025-06-10 15:16:31,706 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.5805757641792297, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:16:31,706 - DEBUG - 搜索三元组: 知识图谱 移动个人助理(Siri 智能语义搜索 (文档: test.docx)
2025-06-10 15:16:31,723 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%知识图谱%智能语义搜索%'
2025-06-10 15:16:31,731 - DEBUG - 命中: text: 7.2 知识推理
在我们完成了本体构建这一步之后，一个知识图谱的雏形便已经搭建好了。但可能在这个时候，知识图谱之间大多数关系都是残缺的，缺失值非常严重，那么这个时候，我们就可以使用知识推理技术，去完成进一步的知识发现。
我们可以发现：如果A是B的配偶，B是C的主席，C坐落于D，那么我们就可以认为，A生活在D这个城市。
根据这一条规则，我们可以去挖掘一下在图里，是不是还有其他的path满足这个条件，..., 距离: 0.6165111064910889, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:16:31,731 - DEBUG - 搜索三元组: (Sri) subclass of 的知识 (文档: test.docx)
2025-06-10 15:16:31,747 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%(Sri)%的知识%'
2025-06-10 15:16:31,750 - DEBUG - 搜索三元组: 实体识别 subclass of 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-10 15:16:31,767 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-10 15:16:31,773 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5339474678039551, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 15:16:31,773 - DEBUG - 搜索三元组: 属性抽取 <misc> 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-10 15:16:31,789 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-10 15:16:31,795 - DEBUG - 搜索三元组: 拼图碎片 非结构化 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-10 15:16:31,811 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-10 15:16:31,816 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-10 15:16:31,818 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-10 15:16:32,546 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-10 15:16:32,546 - INFO - 返回 3 条唯一结果
2025-06-10 15:16:32,548 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-10 16:01:52,327 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-10 16:01:52,945 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-10 16:01:53,861 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 16:01:56,805 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-10 16:01:56,821 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-10 16:01:56,821 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-10 16:01:56,943 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-10 16:01:56,943 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt' or filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf'), limit: 5, offset: 0
2025-06-10 16:01:56,949 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.609983503818512, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:01:56,949 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.5914404988288879, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:01:56,949 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.589796781539917, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:01:56,950 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5856541991233826, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:01:56,950 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., 距离: 0.5509809255599976, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:01:56,950 - DEBUG - 搜索完成，返回 5 条结果
2025-06-10 16:01:56,951 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-10 16:01:59,955 - INFO - RAG 检索返回 5 条结果
2025-06-10 16:01:59,960 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 16:01:59,967 - INFO - 找到 3 个文档: ['test.docx', 'test.txt', '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf']
2025-06-10 16:02:00,039 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-10 16:02:00,039 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-10 16:02:00,039 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'知识'}
2025-06-10 16:02:00,039 - INFO - 从查询中提取到 3 个唯一实体: ['知识', '是', '抽取']
2025-06-10 16:02:00,039 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-10 16:02:00,041 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-10 16:02:01,370 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-10 16:02:03,107 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-10 16:02:03,139 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-10 16:02:03,331 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-10 16:02:03,427 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-10 16:02:04,070 - DEBUG - 搜索三元组: (Sri) subclass of 的知识 (文档: test.docx)
2025-06-10 16:02:04,086 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%(Sri)%的知识%'
2025-06-10 16:02:04,089 - DEBUG - 搜索三元组: 信息抽取 part of 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 16:02:04,105 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-10 16:02:04,111 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6285881400108337, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:02:04,111 - DEBUG - 搜索三元组: 实体识别 subclass of 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-10 16:02:04,127 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-10 16:02:04,134 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5339474678039551, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:02:04,134 - DEBUG - 搜索三元组: 属性抽取 <misc> 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-10 16:02:04,150 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-10 16:02:04,153 - DEBUG - 搜索三元组: 拼图碎片 非结构化 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-10 16:02:04,170 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-10 16:02:04,172 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-10 16:02:04,175 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-10 16:02:04,721 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-10 16:02:04,721 - DEBUG - 处理文档: document_id=43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150, filename=知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf
2025-06-10 16:02:04,723 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150_testuser2.txt 加载 222 个三元组
2025-06-10 16:02:04,885 - DEBUG - 匹配三元组: graph technology - use - knowledge (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=0.83)
2025-06-10 16:02:04,916 - DEBUG - 匹配三元组: graph - part of - knowledge (entity=知识, head_sim=0.53, tail_sim=0.83)
2025-06-10 16:02:05,012 - DEBUG - 匹配三元组: graph technology - part of the - knowledge (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=0.83)
2025-06-10 16:02:06,203 - DEBUG - 匹配三元组: 知识库 - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.76, tail_sim=0.94)
2025-06-10 16:02:08,125 - DEBUG - 匹配三元组: 知 识 - 关系数据库 - 知识图谱 (entity=知识, head_sim=0.82, tail_sim=0.74)
2025-06-10 16:02:08,322 - DEBUG - 匹配三元组: 知识 - subclass of - 概念 (entity=知识, head_sim=1.00, tail_sim=0.59)
2025-06-10 16:02:10,276 - DEBUG - 匹配三元组: 人工智能 - 谷歌 - Knowledge (entity=知识, head_sim=0.53, tail_sim=0.82)
2025-06-10 16:02:10,435 - DEBUG - 匹配三元组: 聚类 - subclass of - 知识 (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-10 16:02:20,452 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-10 16:02:20,484 - DEBUG - 匹配三元组: 实体抽取 - entities - entity recognition,NER (entity=抽取, head_sim=0.80, tail_sim=0.48)
2025-06-10 16:02:23,525 - DEBUG - 匹配三元组: 不确定性 - instance of - 信 息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.45, tail_sim=0.80)
2025-06-10 16:02:26,109 - DEBUG - 搜索三元组: graph technology use knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:02:26,125 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph technology%knowledge%'
2025-06-10 16:02:26,129 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6657136678695679, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,129 - DEBUG - 搜索三元组: graph part of knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:02:26,146 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph%knowledge%'
2025-06-10 16:02:26,148 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6115990877151489, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,148 - DEBUG - 命中: text: 598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
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Wu
Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledg..., 距离: 0.4814161956310272, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,148 - DEBUG - 搜索三元组: graph technology part of the knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:02:26,165 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph technology%knowledge%'
2025-06-10 16:02:26,167 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6490671634674072, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,167 - DEBUG - 搜索三元组: 知识库 subclass of 的知识 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:02:26,183 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知识库%的知识%'
2025-06-10 16:02:26,187 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.56607586145401, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,187 - DEBUG - 命中: text: 的结构和数量，使得一次发现的链接数量有限，会导
致跨语言知识链接不准确．针对该问题，wang等
人f7引进一步提出了基于语义标注的增量式跨语言
知识链接方法．1)利用少量的跨语言知识链接对，以
及一些知识库内部链接作为种子；2)使用语义标注
的方法丰富知识库内部链接；3)使用回归模型计算
不同特征的权重，预测新的跨语言的知识链接，语义
标注和知识链接预测结果相互迭代，不断增强．该方
法在中英文维基..., 距离: 0.5541340112686157, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,188 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.5457552075386047, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,188 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 的发展提供了新的机遇和挑战，现有的知识推理技
术已经明显滞后于需求．由于推理得到的知识准确
性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及独立性检查，以确保推理的知识加入知识库后
不会产生矛盾和冗余“”：．在实际应用中，知识库的
构建者为保证知识库应用的时效性，通常仅保留部
分与业务密切相关的知识，而放弃其他推理..., 距离: 0.5389877557754517, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,188 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
十分激烈，从当前披露出来的商业产品，也能看出
业界对此的普遍重视．表1给出了当前主流的知识
库产品和相关应用，其中，包含实体数最多的是
WolframAlpha知识库，实体总数已超过10万亿
条．谷歌的知识图谱拥有5亿个实体和350亿条实
体间的关系，而且规模在不断地增加．微软的Probase
包含的概念总量达到千万级，是当前包含概念数量
最多的知识库．App..., 距离: 0.5112581253051758, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,188 - DEBUG - 搜索三元组: 知 识 关系数据库 知识图谱 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:02:26,204 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知 识%知识图谱%'
2025-06-10 16:02:26,207 - DEBUG - 搜索三元组: 知识 subclass of 概念 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:02:26,223 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知识%概念%'
2025-06-10 16:02:26,228 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.5600525736808777, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,228 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.5394750833511353, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,228 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
十分激烈，从当前披露出来的商业产品，也能看出
业界对此的普遍重视．表1给出了当前主流的知识
库产品和相关应用，其中，包含实体数最多的是
WolframAlpha知识库，实体总数已超过10万亿
条．谷歌的知识图谱拥有5亿个实体和350亿条实
体间的关系，而且规模在不断地增加．微软的Probase
包含的概念总量达到千万级，是当前包含概念数量
最多的知识库．App..., 距离: 0.5153442025184631, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,228 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., 距离: 0.5097406506538391, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,228 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展201
6，53(3) 由于可以将实体的属性视为实体与属性值之间
的一种名词性关系，因此也可以将属性抽取问题视
为关系抽取问题．例如郭剑毅等人口7。将人物属性抽
取问题转化为实体关系抽取问题，采用支持向量机
算法实现了人物属性抽取与关系预测模型．
百科类网站提供的半结构化数据是当前实体属
性抽取研究的主要数据来源．例如Suchanek等
人[2副设计了基于规则和启发式算法的属性抽取..., 距离: 0.5002956986427307, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,228 - DEBUG - 搜索三元组: 人工智能 谷歌 Knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:02:26,245 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%人工智能%Knowledge%'
2025-06-10 16:02:26,247 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., 距离: 0.5079975128173828, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,248 - DEBUG - 搜索三元组: 聚类 subclass of 知识 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:02:26,264 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%聚类%知识%'
2025-06-10 16:02:26,267 - DEBUG - 命中: text: 590
计算机研究与发展2016，53(3) 指的对象，其性能优于Hobbs算法和基于向心理论
的实体消解方法．
随着统计机器学习方法被引入该领域，共指消
解技术进入了快速发展阶段．McCarthy等人～拍3首
次将C4．5决策树算法应用于解决共指消解问题，
结果在MUC一5公开数据集的多数任务中均取得了
优胜．Bean等人一”。通过实验发现，语义背景知识对
于构造共指消解算法非常有帮助，他们利用..., 距离: 0.590005099773407, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,268 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.5597898364067078, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,268 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.48067304491996765, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,268 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., 距离: 0.3876037299633026, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,268 - DEBUG - 搜索三元组: 信息抽取 part of 知识图谱 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:02:26,284 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-10 16:02:26,287 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.6534878015518188, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,288 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.6240004897117615, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,288 - DEBUG - 命中: text: processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., 距离: 0.6050395965576172, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,288 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 的发展提供了新的机遇和挑战，现有的知识推理技
术已经明显滞后于需求．由于推理得到的知识准确
性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及独立性检查，以确保推理的知识加入知识库后
不会产生矛盾和冗余“”：．在实际应用中，知识库的
构建者为保证知识库应用的时效性，通常仅保留部
分与业务密切相关的知识，而放弃其他推理..., 距离: 0.5930928587913513, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,288 - DEBUG - 命中: text: 网络模型(neural
tensor networks)进行关系推理， 在wordNet和FreeBase等开放本体库上对未知关
系进行推理的准确率分别达到86．2％和90．o％．
Path
Ranking算法的基本思想是将知识图谱 视为图(以实体为节点，以关系或属性为边)，从源节
点开始，在图上执行随机游走，如果能够通过一个路
径到达目标节点，则推测源和目的节点间可能存在
关系．例如假设2个节点..., 距离: 0.5763688087463379, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:26,288 - DEBUG - 搜索三元组: 实体抽取 entities entity recognition,NER (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:02:26,304 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%实体抽取%entity recognition,NER%'
2025-06-10 16:02:26,307 - DEBUG - 搜索三元组: 不确定性 instance of 信 息抽取 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:02:26,324 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%不确定性%信 息抽取%'
2025-06-10 16:02:26,326 - INFO - 返回 5 条唯一结果
2025-06-10 16:02:26,330 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-10 16:02:29,334 - INFO - 三元组检索返回 5 条结果
2025-06-10 16:02:29,334 - DEBUG - 三元组结果 1: text=计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., distance=0.6657, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:29,334 - DEBUG - 三元组结果 2: text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.6535, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:29,334 - DEBUG - 三元组结果 3: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6286, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:02:29,334 - DEBUG - 三元组结果 4: text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.6240, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:29,335 - DEBUG - 三元组结果 5: text=processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., distance=0.6050, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:29,335 - DEBUG - 合并前结果：
2025-06-10 16:02:29,335 - DEBUG - 结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
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但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.5914, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:29,335 - DEBUG - 结果 3 (rag): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.5898, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:29,335 - DEBUG - 结果 4 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:02:29,335 - DEBUG - 结果 5 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., distance=0.5510, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:29,335 - DEBUG - 结果 6 (triplet): text=计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., distance=0.6657, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:29,335 - DEBUG - 结果 7 (triplet): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.6535, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:29,335 - DEBUG - 结果 8 (triplet): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
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2025-06-10 16:02:29,335 - DEBUG - 结果 9 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.6240, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:29,335 - DEBUG - 结果 10 (triplet): text=processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
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2025-06-10 16:02:31,023 - DEBUG - BGE Reranker 初始化成功，模型路径: /share/models/BAAI/bge-reranker-v2-m3, 设备: cuda:0
2025-06-10 16:02:35,596 - DEBUG - 重排序结果: text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., rerank_score=0.684791, source=rag
2025-06-10 16:02:35,596 - DEBUG - 重排序结果: text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., rerank_score=0.463809, source=rag
2025-06-10 16:02:35,596 - DEBUG - 重排序结果: text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., rerank_score=0.123155, source=rag
2025-06-10 16:02:35,596 - DEBUG - 重排序结果: text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., rerank_score=0.123155, source=triplet
2025-06-10 16:02:35,596 - DEBUG - 重排序结果: text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., rerank_score=0.122944, source=rag
2025-06-10 16:02:35,596 - DEBUG - 重排序结果: text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., rerank_score=0.122944, source=triplet
2025-06-10 16:02:35,596 - DEBUG - 重排序结果: text=processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., rerank_score=0.048047, source=triplet
2025-06-10 16:02:35,596 - DEBUG - 重排序结果: text=计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., rerank_score=0.044101, source=triplet
2025-06-10 16:02:35,596 - DEBUG - 重排序结果: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
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2025-06-10 16:02:35,596 - DEBUG - 重排序结果: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., rerank_score=0.002323, source=triplet
2025-06-10 16:02:35,596 - INFO - 重排序返回 10 条结果
2025-06-10 16:02:36,883 - DEBUG - 重排序后结果：
2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 排序结果 1 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
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2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 排序结果 2 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, rerank_score=0.463809, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 排序结果 3 (rag): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
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中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.5898, rerank_score=0.123155, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 排序结果 4 (triplet): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.6535, rerank_score=0.123155, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 排序结果 5 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
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2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 排序结果 6 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.6240, rerank_score=0.122944, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 排序结果 7 (triplet): text=processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., distance=0.6050, rerank_score=0.048047, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 排序结果 8 (triplet): text=计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., distance=0.6657, rerank_score=0.044101, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 排序结果 9 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, rerank_score=0.002323, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 排序结果 10 (triplet): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6286, rerank_score=0.002323, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 去重后结果：
2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 去重结果 1 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., distance=0.5510, rerank_score=0.684791, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 去重结果 2 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, rerank_score=0.463809, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 去重结果 3 (rag): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.5898, rerank_score=0.123155, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 去重结果 4 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.5914, rerank_score=0.122944, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 去重结果 5 (triplet): text=processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., distance=0.6050, rerank_score=0.048047, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 去重结果 6 (triplet): text=计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., distance=0.6657, rerank_score=0.044101, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:02:36,885 - DEBUG - 去重结果 7 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, rerank_score=0.002323, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:02:36,885 - INFO - 合并后返回 7 条唯一结果
2025-06-10 16:19:24,240 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-10 16:19:24,863 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-10 16:19:25,942 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 16:19:28,944 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-10 16:19:28,960 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-10 16:19:28,960 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-10 16:19:29,087 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-10 16:19:29,087 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt' or filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf'), limit: 5, offset: 0
2025-06-10 16:19:29,093 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.609983503818512, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:19:29,093 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.5914404988288879, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:29,094 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.589796781539917, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:29,094 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5856541991233826, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:19:29,094 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., 距离: 0.5509809255599976, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:29,094 - DEBUG - 搜索完成，返回 5 条结果
2025-06-10 16:19:29,096 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-10 16:19:32,099 - INFO - RAG 检索返回 5 条结果
2025-06-10 16:19:32,105 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 16:19:32,113 - INFO - 找到 3 个文档: ['test.docx', 'test.txt', '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf']
2025-06-10 16:19:32,188 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-10 16:19:32,188 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-10 16:19:32,188 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'知识'}
2025-06-10 16:19:32,188 - INFO - 从查询中提取到 3 个唯一实体: ['知识', '是', '抽取']
2025-06-10 16:19:32,188 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-10 16:19:32,191 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-10 16:19:33,530 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-10 16:19:35,267 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-10 16:19:35,300 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-10 16:19:35,493 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-10 16:19:35,590 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-10 16:19:36,234 - DEBUG - 搜索三元组: (Sri) subclass of 的知识 (文档: test.docx)
2025-06-10 16:19:36,250 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%(Sri)%的知识%'
2025-06-10 16:19:36,254 - DEBUG - 搜索三元组: 信息抽取 part of 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 16:19:36,270 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-10 16:19:36,276 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6285881400108337, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:19:36,276 - DEBUG - 搜索三元组: 实体识别 subclass of 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-10 16:19:36,293 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-10 16:19:36,299 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5339474678039551, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:19:36,300 - DEBUG - 搜索三元组: 属性抽取 <misc> 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-10 16:19:36,316 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-10 16:19:36,322 - DEBUG - 搜索三元组: 拼图碎片 非结构化 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-10 16:19:36,338 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-10 16:19:36,343 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-10 16:19:36,345 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-10 16:19:36,899 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-10 16:19:36,899 - DEBUG - 处理文档: document_id=43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150, filename=知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf
2025-06-10 16:19:36,902 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150_testuser2.txt 加载 222 个三元组
2025-06-10 16:19:37,062 - DEBUG - 匹配三元组: graph technology - use - knowledge (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=0.83)
2025-06-10 16:19:37,094 - DEBUG - 匹配三元组: graph - part of - knowledge (entity=知识, head_sim=0.53, tail_sim=0.83)
2025-06-10 16:19:37,191 - DEBUG - 匹配三元组: graph technology - part of the - knowledge (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=0.83)
2025-06-10 16:19:38,387 - DEBUG - 匹配三元组: 知识库 - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.76, tail_sim=0.94)
2025-06-10 16:19:40,326 - DEBUG - 匹配三元组: 知 识 - 关系数据库 - 知识图谱 (entity=知识, head_sim=0.82, tail_sim=0.74)
2025-06-10 16:19:40,518 - DEBUG - 匹配三元组: 知识 - subclass of - 概念 (entity=知识, head_sim=1.00, tail_sim=0.59)
2025-06-10 16:19:42,482 - DEBUG - 匹配三元组: 人工智能 - 谷歌 - Knowledge (entity=知识, head_sim=0.53, tail_sim=0.82)
2025-06-10 16:19:42,643 - DEBUG - 匹配三元组: 聚类 - subclass of - 知识 (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-10 16:19:52,719 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-10 16:19:52,751 - DEBUG - 匹配三元组: 实体抽取 - entities - entity recognition,NER (entity=抽取, head_sim=0.80, tail_sim=0.48)
2025-06-10 16:19:55,808 - DEBUG - 匹配三元组: 不确定性 - instance of - 信 息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.45, tail_sim=0.80)
2025-06-10 16:19:58,413 - DEBUG - 搜索三元组: graph technology use knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:19:58,430 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph technology%knowledge%'
2025-06-10 16:19:58,435 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6657136678695679, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,435 - DEBUG - 搜索三元组: graph part of knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:19:58,452 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph%knowledge%'
2025-06-10 16:19:58,455 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6115990877151489, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,456 - DEBUG - 命中: text: 598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
[31]
[32]
[33]
[34]
[3j]
[36]
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[38]
[39]
[40]
[41]
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Wu
Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledg..., 距离: 0.4814161956310272, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,456 - DEBUG - 搜索三元组: graph technology part of the knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:19:58,472 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph technology%knowledge%'
2025-06-10 16:19:58,476 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6490671634674072, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,476 - DEBUG - 搜索三元组: 知识库 subclass of 的知识 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:19:58,492 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知识库%的知识%'
2025-06-10 16:19:58,501 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.56607586145401, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,501 - DEBUG - 命中: text: 的结构和数量，使得一次发现的链接数量有限，会导
致跨语言知识链接不准确．针对该问题，wang等
人f7引进一步提出了基于语义标注的增量式跨语言
知识链接方法．1)利用少量的跨语言知识链接对，以
及一些知识库内部链接作为种子；2)使用语义标注
的方法丰富知识库内部链接；3)使用回归模型计算
不同特征的权重，预测新的跨语言的知识链接，语义
标注和知识链接预测结果相互迭代，不断增强．该方
法在中英文维基..., 距离: 0.5541340112686157, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,501 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.5457552075386047, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,501 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 的发展提供了新的机遇和挑战，现有的知识推理技
术已经明显滞后于需求．由于推理得到的知识准确
性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及独立性检查，以确保推理的知识加入知识库后
不会产生矛盾和冗余“”：．在实际应用中，知识库的
构建者为保证知识库应用的时效性，通常仅保留部
分与业务密切相关的知识，而放弃其他推理..., 距离: 0.5389877557754517, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,501 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
十分激烈，从当前披露出来的商业产品，也能看出
业界对此的普遍重视．表1给出了当前主流的知识
库产品和相关应用，其中，包含实体数最多的是
WolframAlpha知识库，实体总数已超过10万亿
条．谷歌的知识图谱拥有5亿个实体和350亿条实
体间的关系，而且规模在不断地增加．微软的Probase
包含的概念总量达到千万级，是当前包含概念数量
最多的知识库．App..., 距离: 0.5112581253051758, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,501 - DEBUG - 搜索三元组: 知 识 关系数据库 知识图谱 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:19:58,517 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知 识%知识图谱%'
2025-06-10 16:19:58,522 - DEBUG - 搜索三元组: 知识 subclass of 概念 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:19:58,538 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知识%概念%'
2025-06-10 16:19:58,548 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.5600525736808777, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,548 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.5394750833511353, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,548 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
十分激烈，从当前披露出来的商业产品，也能看出
业界对此的普遍重视．表1给出了当前主流的知识
库产品和相关应用，其中，包含实体数最多的是
WolframAlpha知识库，实体总数已超过10万亿
条．谷歌的知识图谱拥有5亿个实体和350亿条实
体间的关系，而且规模在不断地增加．微软的Probase
包含的概念总量达到千万级，是当前包含概念数量
最多的知识库．App..., 距离: 0.5153442025184631, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,548 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., 距离: 0.5097406506538391, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,548 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展201
6，53(3) 由于可以将实体的属性视为实体与属性值之间
的一种名词性关系，因此也可以将属性抽取问题视
为关系抽取问题．例如郭剑毅等人口7。将人物属性抽
取问题转化为实体关系抽取问题，采用支持向量机
算法实现了人物属性抽取与关系预测模型．
百科类网站提供的半结构化数据是当前实体属
性抽取研究的主要数据来源．例如Suchanek等
人[2副设计了基于规则和启发式算法的属性抽取..., 距离: 0.5002956986427307, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,548 - DEBUG - 搜索三元组: 人工智能 谷歌 Knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:19:58,564 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%人工智能%Knowledge%'
2025-06-10 16:19:58,570 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., 距离: 0.5079975128173828, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,570 - DEBUG - 搜索三元组: 聚类 subclass of 知识 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:19:58,586 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%聚类%知识%'
2025-06-10 16:19:58,592 - DEBUG - 命中: text: 590
计算机研究与发展2016，53(3) 指的对象，其性能优于Hobbs算法和基于向心理论
的实体消解方法．
随着统计机器学习方法被引入该领域，共指消
解技术进入了快速发展阶段．McCarthy等人～拍3首
次将C4．5决策树算法应用于解决共指消解问题，
结果在MUC一5公开数据集的多数任务中均取得了
优胜．Bean等人一”。通过实验发现，语义背景知识对
于构造共指消解算法非常有帮助，他们利用..., 距离: 0.590005099773407, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,592 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.5597898364067078, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,592 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.48067304491996765, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,592 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., 距离: 0.3876037299633026, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,592 - DEBUG - 搜索三元组: 信息抽取 part of 知识图谱 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:19:58,608 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-10 16:19:58,615 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.6534878015518188, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,615 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.6240004897117615, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,615 - DEBUG - 命中: text: processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., 距离: 0.6050395965576172, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,615 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 的发展提供了新的机遇和挑战，现有的知识推理技
术已经明显滞后于需求．由于推理得到的知识准确
性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及独立性检查，以确保推理的知识加入知识库后
不会产生矛盾和冗余“”：．在实际应用中，知识库的
构建者为保证知识库应用的时效性，通常仅保留部
分与业务密切相关的知识，而放弃其他推理..., 距离: 0.5930928587913513, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,615 - DEBUG - 命中: text: 网络模型(neural
tensor networks)进行关系推理， 在wordNet和FreeBase等开放本体库上对未知关
系进行推理的准确率分别达到86．2％和90．o％．
Path
Ranking算法的基本思想是将知识图谱 视为图(以实体为节点，以关系或属性为边)，从源节
点开始，在图上执行随机游走，如果能够通过一个路
径到达目标节点，则推测源和目的节点间可能存在
关系．例如假设2个节点..., 距离: 0.5763688087463379, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:19:58,615 - DEBUG - 搜索三元组: 实体抽取 entities entity recognition,NER (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:19:58,631 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%实体抽取%entity recognition,NER%'
2025-06-10 16:19:58,637 - DEBUG - 搜索三元组: 不确定性 instance of 信 息抽取 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:19:58,654 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%不确定性%信 息抽取%'
2025-06-10 16:19:58,658 - INFO - 返回 5 条唯一结果
2025-06-10 16:19:58,662 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-10 16:20:01,666 - INFO - 三元组检索返回 5 条结果
2025-06-10 16:20:01,666 - DEBUG - 三元组结果 1: text=计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., distance=0.6657, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:01,666 - DEBUG - 三元组结果 2: text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.6535, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:01,666 - DEBUG - 三元组结果 3: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6286, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:20:01,666 - DEBUG - 三元组结果 4: text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.6240, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:01,667 - DEBUG - 三元组结果 5: text=processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., distance=0.6050, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:01,667 - DEBUG - 合并前结果：
2025-06-10 16:20:01,667 - DEBUG - 结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:20:01,667 - DEBUG - 结果 2 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.5914, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:01,667 - DEBUG - 结果 3 (rag): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.5898, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:01,667 - DEBUG - 结果 4 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:20:01,667 - DEBUG - 结果 5 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., distance=0.5510, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:01,667 - DEBUG - 结果 6 (triplet): text=计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., distance=0.6657, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:01,667 - DEBUG - 结果 7 (triplet): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.6535, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:01,667 - DEBUG - 结果 8 (triplet): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6286, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:20:01,667 - DEBUG - 结果 9 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.6240, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:01,667 - DEBUG - 结果 10 (triplet): text=processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., distance=0.6050, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:02,719 - DEBUG - BGE Reranker 初始化成功，模型路径: /share/models/BAAI/bge-reranker-v2-m3, 设备: cuda:0
2025-06-10 16:20:03,501 - DEBUG - 重排序结果: text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., rerank_score=0.684791, source=rag
2025-06-10 16:20:03,501 - DEBUG - 重排序结果: text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., rerank_score=0.463809, source=rag
2025-06-10 16:20:03,501 - DEBUG - 重排序结果: text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., rerank_score=0.123155, source=rag
2025-06-10 16:20:03,501 - DEBUG - 重排序结果: text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., rerank_score=0.123155, source=triplet
2025-06-10 16:20:03,501 - DEBUG - 重排序结果: text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., rerank_score=0.122944, source=rag
2025-06-10 16:20:03,501 - DEBUG - 重排序结果: text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., rerank_score=0.122944, source=triplet
2025-06-10 16:20:03,501 - DEBUG - 重排序结果: text=processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., rerank_score=0.048047, source=triplet
2025-06-10 16:20:03,501 - DEBUG - 重排序结果: text=计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., rerank_score=0.044101, source=triplet
2025-06-10 16:20:03,501 - DEBUG - 重排序结果: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., rerank_score=0.002323, source=rag
2025-06-10 16:20:03,501 - DEBUG - 重排序结果: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., rerank_score=0.002323, source=triplet
2025-06-10 16:20:03,501 - INFO - 重排序返回 10 条结果
2025-06-10 16:20:04,586 - DEBUG - 重排序后结果：
2025-06-10 16:20:04,587 - DEBUG - 排序结果 1 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., distance=0.5510, rerank_score=0.684791, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
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文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
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2025-06-10 16:20:04,587 - DEBUG - 排序结果 3 (rag): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.5898, rerank_score=0.123155, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:04,587 - DEBUG - 排序结果 4 (triplet): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.6535, rerank_score=0.123155, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:04,587 - DEBUG - 排序结果 5 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.5914, rerank_score=0.122944, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:04,587 - DEBUG - 排序结果 6 (triplet): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.6240, rerank_score=0.122944, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:04,587 - DEBUG - 排序结果 7 (triplet): text=processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., distance=0.6050, rerank_score=0.048047, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:04,587 - DEBUG - 排序结果 8 (triplet): text=计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., distance=0.6657, rerank_score=0.044101, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:04,587 - DEBUG - 排序结果 9 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, rerank_score=0.002323, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:20:04,587 - DEBUG - 排序结果 10 (triplet): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6286, rerank_score=0.002323, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:20:04,587 - DEBUG - 去重后结果：
2025-06-10 16:20:04,587 - DEBUG - 去重结果 1 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., distance=0.5510, rerank_score=0.684791, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:04,587 - DEBUG - 去重结果 2 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, rerank_score=0.463809, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:20:04,587 - DEBUG - 去重结果 3 (rag): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.5898, rerank_score=0.123155, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:04,587 - DEBUG - 去重结果 4 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.5914, rerank_score=0.122944, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:04,588 - DEBUG - 去重结果 5 (triplet): text=processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
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层次涉及的..., distance=0.6050, rerank_score=0.048047, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:04,588 - DEBUG - 去重结果 6 (triplet): text=计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., distance=0.6657, rerank_score=0.044101, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:20:04,588 - DEBUG - 去重结果 7 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, rerank_score=0.002323, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:20:04,588 - INFO - 合并后返回 7 条唯一结果
2025-06-10 16:26:11,545 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-10 16:26:12,165 - DEBUG - LTP 模型加载成功
2025-06-10 16:26:13,148 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 16:26:16,333 - DEBUG - 嵌入模型加载成功
2025-06-10 16:26:16,352 - DEBUG - 查询向量维度: 1024
2025-06-10 16:26:16,352 - DEBUG - 已存在 Milvus 连接，跳过重复连接
2025-06-10 16:26:16,474 - DEBUG - 加载集合: ragdb_textdb
2025-06-10 16:26:16,474 - DEBUG - 搜索参数: {'metric_type': 'COSINE', 'params': {'nprobe': 10}}, 表达式: userid == 'testuser2' and (filename == 'test.docx' or filename == 'test.txt' or filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf'), limit: 5, offset: 0
2025-06-10 16:26:16,480 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
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2025-06-10 16:26:16,480 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
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法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
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峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
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的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
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谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.589796781539917, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:16,480 - DEBUG - 命中: text: 5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., 距离: 0.5856541991233826, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:26:16,480 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., 距离: 0.5509809255599976, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:16,480 - DEBUG - 搜索完成，返回 5 条结果
2025-06-10 16:26:16,482 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-10 16:26:19,485 - INFO - RAG 检索返回 5 条结果
2025-06-10 16:26:19,491 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 16:26:19,498 - INFO - 找到 3 个文档: ['test.docx', 'test.txt', '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf']
2025-06-10 16:26:19,572 - DEBUG - NER 结果: []
2025-06-10 16:26:19,572 - DEBUG - 合并连续名词: 知识, 子词: ['知识']
2025-06-10 16:26:19,572 - DEBUG - 连续名词子词集合: {'知识'}
2025-06-10 16:26:19,572 - INFO - 从查询中提取到 3 个唯一实体: ['知识', '是', '抽取']
2025-06-10 16:26:19,572 - DEBUG - 处理文档: document_id=26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119, filename=test.docx
2025-06-10 16:26:19,574 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119_testuser2.txt 加载 41 个三元组
2025-06-10 16:26:20,917 - DEBUG - 匹配三元组: (Sri) - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.39, tail_sim=0.94)
2025-06-10 16:26:22,651 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-10 16:26:22,684 - DEBUG - 匹配三元组: 实体识别 - subclass of - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.50, tail_sim=0.86)
2025-06-10 16:26:22,876 - DEBUG - 匹配三元组: 属性抽取 - <misc> - 统计机器学习 (entity=抽取, head_sim=0.81, tail_sim=0.55)
2025-06-10 16:26:22,972 - DEBUG - 匹配三元组: 拼图碎片 - 非结构化 - 信息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.51, tail_sim=0.86)
2025-06-10 16:26:23,616 - DEBUG - 搜索三元组: (Sri) subclass of 的知识 (文档: test.docx)
2025-06-10 16:26:23,633 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%(Sri)%的知识%'
2025-06-10 16:26:23,637 - DEBUG - 搜索三元组: 信息抽取 part of 知识图谱 (文档: test.docx)
2025-06-10 16:26:23,654 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-10 16:26:23,660 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.6285881400108337, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:26:23,660 - DEBUG - 搜索三元组: 实体识别 subclass of 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-10 16:26:23,676 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%实体识别%信息抽取%'
2025-06-10 16:26:23,683 - DEBUG - 命中: text: 1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., 距离: 0.5339474678039551, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:26:23,683 - DEBUG - 搜索三元组: 属性抽取 <misc> 统计机器学习 (文档: test.docx)
2025-06-10 16:26:23,699 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%属性抽取%统计机器学习%'
2025-06-10 16:26:23,705 - DEBUG - 搜索三元组: 拼图碎片 非结构化 信息抽取 (文档: test.docx)
2025-06-10 16:26:23,721 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == 'test.docx' and text like '%拼图碎片%信息抽取%'
2025-06-10 16:26:23,726 - DEBUG - 处理文档: document_id=e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e, filename=test.txt
2025-06-10 16:26:23,728 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/e233f375-9451-4e1c-ba6c-ccb0e66f991e_testuser2.txt 加载 5 个三元组
2025-06-10 16:26:24,276 - DEBUG - 文档 test.txt 未找到匹配的三元组，跳过
2025-06-10 16:26:24,276 - DEBUG - 处理文档: document_id=43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150, filename=知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf
2025-06-10 16:26:24,278 - DEBUG - 从 /share/wangmeihua/rag/triples/43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150_testuser2.txt 加载 222 个三元组
2025-06-10 16:26:24,438 - DEBUG - 匹配三元组: graph technology - use - knowledge (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=0.83)
2025-06-10 16:26:24,470 - DEBUG - 匹配三元组: graph - part of - knowledge (entity=知识, head_sim=0.53, tail_sim=0.83)
2025-06-10 16:26:24,566 - DEBUG - 匹配三元组: graph technology - part of the - knowledge (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=0.83)
2025-06-10 16:26:25,762 - DEBUG - 匹配三元组: 知识库 - subclass of - 的知识 (entity=知识, head_sim=0.76, tail_sim=0.94)
2025-06-10 16:26:27,695 - DEBUG - 匹配三元组: 知 识 - 关系数据库 - 知识图谱 (entity=知识, head_sim=0.82, tail_sim=0.74)
2025-06-10 16:26:27,889 - DEBUG - 匹配三元组: 知识 - subclass of - 概念 (entity=知识, head_sim=1.00, tail_sim=0.59)
2025-06-10 16:26:29,846 - DEBUG - 匹配三元组: 人工智能 - 谷歌 - Knowledge (entity=知识, head_sim=0.53, tail_sim=0.82)
2025-06-10 16:26:30,009 - DEBUG - 匹配三元组: 聚类 - subclass of - 知识 (entity=知识, head_sim=0.48, tail_sim=1.00)
2025-06-10 16:26:40,059 - DEBUG - 匹配三元组: 信息抽取 - part of - 知识图谱 (entity=抽取, head_sim=0.86, tail_sim=0.48)
2025-06-10 16:26:40,092 - DEBUG - 匹配三元组: 实体抽取 - entities - entity recognition,NER (entity=抽取, head_sim=0.80, tail_sim=0.48)
2025-06-10 16:26:43,138 - DEBUG - 匹配三元组: 不确定性 - instance of - 信 息抽取 (entity=抽取, head_sim=0.45, tail_sim=0.80)
2025-06-10 16:26:45,734 - DEBUG - 搜索三元组: graph technology use knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:26:45,750 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph technology%knowledge%'
2025-06-10 16:26:45,756 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6657136678695679, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,756 - DEBUG - 搜索三元组: graph part of knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:26:45,773 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph%knowledge%'
2025-06-10 16:26:45,777 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6115990877151489, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,777 - DEBUG - 命中: text: 598
计算机研究与发展 2016，53(3) [30]
[31]
[32]
[33]
[34]
[3j]
[36]
[37]
[38]
[39]
[40]
[41]
[42]
Wu
Fei， Weld D S． Aut。nomuusly semantifying wikipedia [c]／／Proc。f
the 16th AcM Conf on Inf。rmation and Knowledg..., 距离: 0.4814161956310272, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,777 - DEBUG - 搜索三元组: graph technology part of the knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:26:45,794 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%graph technology%knowledge%'
2025-06-10 16:26:45,797 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., 距离: 0.6490671634674072, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,797 - DEBUG - 搜索三元组: 知识库 subclass of 的知识 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:26:45,813 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知识库%的知识%'
2025-06-10 16:26:45,821 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.56607586145401, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,822 - DEBUG - 命中: text: 的结构和数量，使得一次发现的链接数量有限，会导
致跨语言知识链接不准确．针对该问题，wang等
人f7引进一步提出了基于语义标注的增量式跨语言
知识链接方法．1)利用少量的跨语言知识链接对，以
及一些知识库内部链接作为种子；2)使用语义标注
的方法丰富知识库内部链接；3)使用回归模型计算
不同特征的权重，预测新的跨语言的知识链接，语义
标注和知识链接预测结果相互迭代，不断增强．该方
法在中英文维基..., 距离: 0.5541340112686157, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,822 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.5457552075386047, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,822 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 的发展提供了新的机遇和挑战，现有的知识推理技
术已经明显滞后于需求．由于推理得到的知识准确
性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及独立性检查，以确保推理的知识加入知识库后
不会产生矛盾和冗余“”：．在实际应用中，知识库的
构建者为保证知识库应用的时效性，通常仅保留部
分与业务密切相关的知识，而放弃其他推理..., 距离: 0.5389877557754517, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,822 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
十分激烈，从当前披露出来的商业产品，也能看出
业界对此的普遍重视．表1给出了当前主流的知识
库产品和相关应用，其中，包含实体数最多的是
WolframAlpha知识库，实体总数已超过10万亿
条．谷歌的知识图谱拥有5亿个实体和350亿条实
体间的关系，而且规模在不断地增加．微软的Probase
包含的概念总量达到千万级，是当前包含概念数量
最多的知识库．App..., 距离: 0.5112581253051758, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,822 - DEBUG - 搜索三元组: 知 识 关系数据库 知识图谱 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:26:45,838 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知 识%知识图谱%'
2025-06-10 16:26:45,843 - DEBUG - 搜索三元组: 知识 subclass of 概念 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:26:45,859 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%知识%概念%'
2025-06-10 16:26:45,869 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.5600525736808777, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,869 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.5394750833511353, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,869 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
十分激烈，从当前披露出来的商业产品，也能看出
业界对此的普遍重视．表1给出了当前主流的知识
库产品和相关应用，其中，包含实体数最多的是
WolframAlpha知识库，实体总数已超过10万亿
条．谷歌的知识图谱拥有5亿个实体和350亿条实
体间的关系，而且规模在不断地增加．微软的Probase
包含的概念总量达到千万级，是当前包含概念数量
最多的知识库．App..., 距离: 0.5153442025184631, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,869 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., 距离: 0.5097406506538391, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,869 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展201
6，53(3) 由于可以将实体的属性视为实体与属性值之间
的一种名词性关系，因此也可以将属性抽取问题视
为关系抽取问题．例如郭剑毅等人口7。将人物属性抽
取问题转化为实体关系抽取问题，采用支持向量机
算法实现了人物属性抽取与关系预测模型．
百科类网站提供的半结构化数据是当前实体属
性抽取研究的主要数据来源．例如Suchanek等
人[2副设计了基于规则和启发式算法的属性抽取..., 距离: 0.5002956986427307, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,869 - DEBUG - 搜索三元组: 人工智能 谷歌 Knowledge (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:26:45,885 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%人工智能%Knowledge%'
2025-06-10 16:26:45,890 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 4知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达
成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更
好的组织、管理和利用海量信息的方式．目前知识图
谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理(如
(；0091e
Now。Apple Siri等)以及深度问答系统(如 IBM
watson，wolfram Alpha等)。支撑这些应用的 核心技术正是知识图谱技术．
..., 距离: 0.5079975128173828, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,891 - DEBUG - 搜索三元组: 聚类 subclass of 知识 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:26:45,907 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%聚类%知识%'
2025-06-10 16:26:45,912 - DEBUG - 命中: text: 590
计算机研究与发展2016，53(3) 指的对象，其性能优于Hobbs算法和基于向心理论
的实体消解方法．
随着统计机器学习方法被引入该领域，共指消
解技术进入了快速发展阶段．McCarthy等人～拍3首
次将C4．5决策树算法应用于解决共指消解问题，
结果在MUC一5公开数据集的多数任务中均取得了
优胜．Bean等人一”。通过实验发现，语义背景知识对
于构造共指消解算法非常有帮助，他们利用..., 距离: 0.590005099773407, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,912 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
以提高算法精度口“．例如Probase在处理“domestic
animals
other than dogs such as cats”这样的句子 时，可以通过抽取1sA实体对中的上下位词得到
2个备选事实：(cat，IsA，dog)和(cat，IsA，domestic
animal)．如果Probase中已经有关于这些实体的概
念，就可以得到正确的结果一8..., 距离: 0.5597898364067078, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,912 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.48067304491996765, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,913 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
一种自动化地从半结构化和无结构数据中抽取实
体、关系以及实体属性等结构化信息的技术_】．涉及
的关键技术包括：实体抽取、关系抽取和属性抽取．
2．1．1
实体抽取 实体抽取，也称为命名实体识别(named
entity recognition，NER)，是指从文本数据集中自动识别
出命名实体．实体抽取的质量(准确率和召回率)对
后续的知识获取效率和质量影响极大..., 距离: 0.3876037299633026, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,913 - DEBUG - 搜索三元组: 信息抽取 part of 知识图谱 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:26:45,929 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%信息抽取%知识图谱%'
2025-06-10 16:26:45,935 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., 距离: 0.6534878015518188, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,935 - DEBUG - 命中: text: 计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., 距离: 0.6240004897117615, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,935 - DEBUG - 命中: text: processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., 距离: 0.6050395965576172, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,935 - DEBUG - 命中: text: 刘
峤等：知识图谱构建技术综述 的发展提供了新的机遇和挑战，现有的知识推理技
术已经明显滞后于需求．由于推理得到的知识准确
性低、冗余度高，因此在将其加入到知识库之前，通
常需要进行可证明性检查、矛盾性检查、冗余性检查
以及独立性检查，以确保推理的知识加入知识库后
不会产生矛盾和冗余“”：．在实际应用中，知识库的
构建者为保证知识库应用的时效性，通常仅保留部
分与业务密切相关的知识，而放弃其他推理..., 距离: 0.5930928587913513, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,935 - DEBUG - 命中: text: 网络模型(neural
tensor networks)进行关系推理， 在wordNet和FreeBase等开放本体库上对未知关
系进行推理的准确率分别达到86．2％和90．o％．
Path
Ranking算法的基本思想是将知识图谱 视为图(以实体为节点，以关系或属性为边)，从源节
点开始，在图上执行随机游走，如果能够通过一个路
径到达目标节点，则推测源和目的节点间可能存在
关系．例如假设2个节点..., 距离: 0.5763688087463379, 元数据: {'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:45,935 - DEBUG - 搜索三元组: 实体抽取 entities entity recognition,NER (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:26:45,952 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%实体抽取%entity recognition,NER%'
2025-06-10 16:26:45,957 - DEBUG - 搜索三元组: 不确定性 instance of 信 息抽取 (文档: 知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf)
2025-06-10 16:26:45,974 - DEBUG - 搜索表达式: userid == 'testuser2' and filename == '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf' and text like '%不确定性%信 息抽取%'
2025-06-10 16:26:45,978 - INFO - 返回 5 条唯一结果
2025-06-10 16:26:45,983 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-10 16:26:48,986 - INFO - 三元组检索返回 5 条结果
2025-06-10 16:26:48,986 - DEBUG - 三元组结果 1: text=计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., distance=0.6657, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:48,986 - DEBUG - 三元组结果 2: text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.6535, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:48,986 - DEBUG - 三元组结果 3: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6286, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:26:48,986 - DEBUG - 三元组结果 4: text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.6240, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:48,986 - DEBUG - 三元组结果 5: text=processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., distance=0.6050, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:48,986 - DEBUG - 合并前结果：
2025-06-10 16:26:48,986 - DEBUG - 结果 1 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:26:48,986 - DEBUG - 结果 2 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.5914, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:48,986 - DEBUG - 结果 3 (rag): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.5898, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:48,987 - DEBUG - 结果 4 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:26:48,987 - DEBUG - 结果 5 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
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D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
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峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.6535, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
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从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6286, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
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但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
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该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
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共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
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2025-06-10 16:26:50,575 - DEBUG - 重排序结果: text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., rerank_score=0.463809, source=rag
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类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., rerank_score=0.123155, source=rag
2025-06-10 16:26:50,575 - DEBUG - 重排序结果: text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
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2025-06-10 16:26:50,576 - DEBUG - 重排序结果: text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., rerank_score=0.122944, source=rag
2025-06-10 16:26:50,576 - DEBUG - 重排序结果: text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., rerank_score=0.122944, source=triplet
2025-06-10 16:26:50,576 - DEBUG - 重排序结果: text=processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., rerank_score=0.048047, source=triplet
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of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., rerank_score=0.044101, source=triplet
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从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., rerank_score=0.002323, source=rag
2025-06-10 16:26:50,576 - DEBUG - 重排序结果: text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., rerank_score=0.002323, source=triplet
2025-06-10 16:26:50,576 - INFO - 重排序返回 10 条结果
2025-06-10 16:26:51,695 - DEBUG - 重排序后结果：
2025-06-10 16:26:51,698 - DEBUG - 排序结果 1 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
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跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
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2025-06-10 16:26:51,704 - DEBUG - 排序结果 2 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
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2025-06-10 16:26:51,704 - DEBUG - 排序结果 3 (rag): text=刘
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类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
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库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
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2025-06-10 16:26:51,704 - DEBUG - 排序结果 4 (triplet): text=刘
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类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
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2025-06-10 16:26:51,704 - DEBUG - 排序结果 5 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
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但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.6240, rerank_score=0.122944, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:51,704 - DEBUG - 排序结果 7 (triplet): text=processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., distance=0.6050, rerank_score=0.048047, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:51,704 - DEBUG - 排序结果 8 (triplet): text=计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., distance=0.6657, rerank_score=0.044101, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
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从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, rerank_score=0.002323, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
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从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6286, rerank_score=0.002323, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:26:51,704 - DEBUG - 去重后结果：
2025-06-10 16:26:51,704 - DEBUG - 去重结果 1 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
共享度；3)构建跨语言知识图谱可以比较不同语言
对同一知识的表述，进而达到过滤错误信息，更新过
时信息的目的．因此需要在多个语种问实现知识的
融合，构建多语种知识问的映射关系．
跨语言知识图谱可以应用于跨语言的信息检
索、机器翻译以及跨语言知识问答等．由于其广泛的
应用前景，跨语言知识图谱的构建正得到学术界及
业界的广泛重视．构建跨语言的知识图谱需要处理
好3..., distance=0.5510, rerank_score=0.684791, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:51,704 - DEBUG - 去重结果 2 (rag): text=5.2 关系抽取(Relation Extraction)
文本语料经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了得到语义信息，还需要从相关的语料中提取出实体之间的关联关系，通过关联关系将实体（概念）联系起来，才能够形成网状的知识结构，研究关系抽取技术的目的，就是解决如何从文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。
1.人工构造语法和语义规则（模式匹配）
2.统计机器学习方法
3.基于特征向量或核..., distance=0.5857, rerank_score=0.463809, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
2025-06-10 16:26:51,704 - DEBUG - 去重结果 3 (rag): text=刘
峤等：知识图谱构建技术综述 约束条件的支持能力来规范实体、关系以及实体的
类型和属性等对象之间的联系．本体库在知识图谱
中的地位相当于知识库的模具，拥有本体库的知识
库冗余知识较少．
接下来从知识图谱构建的角度，介绍知识图谱
的一般技术架构．图1给出了知识图谱技术的整体
架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，
同时也是知识图谱更新的过程．如图1所示，知识图
谱的构建过程是从原始数据出发..., distance=0.5898, rerank_score=0.123155, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:51,704 - DEBUG - 去重结果 4 (rag): text=计算机研究与发展2016，53(3)
但通过以上分析不难看出，在知识图谱构建的各关
键环节都面临着一些巨大的困难和挑战．
1)在信息抽取环节，面向开放域的信息抽取方
法研究还处于起步阶段，部分研究成果虽然在特定
(语种、领域、主题等)数据集上取得了较好的结果，
但普遍存在算法准确性和召回率低、限制条件多、扩
展性不好的问题．因此，要想建成面向全球的知识图
谱，第1个挑战来自开放域信息抽取，主要的问..., distance=0.5914, rerank_score=0.122944, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:51,704 - DEBUG - 去重结果 5 (triplet): text=processing 摘要谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清
该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底
向上的全面解析．1)对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输
入的知识素材的抽象程度将其划分为3个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；2)分别对每个
层次涉及的..., distance=0.6050, rerank_score=0.048047, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:51,704 - DEBUG - 去重结果 6 (triplet): text=计算机研究与发展
D()I：10．7544／issnl000一1239．2016．20148228 Journal
of Computer Research and Development 53(3)：582—600，2016 知识图谱构建技术综述
刘
峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 (电子科技大学信息与软件工程学院
成都 610054) (qliu@uestc．edu．cn)
Knowled..., distance=0.6657, rerank_score=0.044101, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '43dc5894-35f4-4d34-a2b4-d24b99241150', 'filename': '知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/知识图谱构建技术综述（刘峤）.pdf', 'upload_time': '2025-06-09T16:25:12.755250', 'file_type': 'pdf'}
2025-06-10 16:26:51,704 - DEBUG - 去重结果 7 (rag): text=1. 前言
从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现..., distance=0.6100, rerank_score=0.002323, metadata={'userid': 'testuser2', 'document_id': '26911c68-9107-4bb4-8f31-ff776991a119', 'filename': 'test.docx', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/test.docx', 'upload_time': '2025-06-04T15:37:05.310666', 'file_type': 'docx'}
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2025-06-10 17:40:56,494 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/1.pdf，生成 36 个文档块
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2025-06-10 17:40:56,494 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/1.pdf，生成 36 个文档块
2025-06-10 17:40:56,494 - DEBUG - 第一个文档块: ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
开放领域知识图谱问答研究综述
陈子睿
1
， 王 鑫
1,2+
， 王 林
3
， 徐大为
3
， 贾勇哲
1,3
1. 天津大学 智能与计算学部 ， 天津 300350
2. 天津市认知计算与应用重点实验室 ， 天津 300350
3. 天津泰凡科技有限公司 ， 天津 300457
+ 通信作者 E-mail: wangx@tju.edu.c
2025-06-10 17:40:56,494 - DEBUG - 第一个文档块: ˁ ଊ ጊ
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开放领域知识图谱问答研究综述
陈子睿
1
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， 王 林
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3
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1. 天津大学 智能与计算学部 ， 天津 300350
2. 天津市认知计算与应用重点实验室 ， 天津 300350
3. 天津泰凡科技有限公司 ， 天津 300457
+ 通信作者 E-mail: wangx@tju.edu.c
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开放领域知识图谱问答研究综述
陈子睿
1
， 王 鑫
1,2+
， 王 林
3
， 徐大为
3
， 贾勇哲
1,3
1. 天津大学 智能与计算学部 ， 天津 300350
2. 天津市认知计算与应用重点实验室 ， 天津 300350
3. 天津泰凡科技有限公司 ， 天津 300457
+ 通信作者 E-mail: wangx@tju.edu.c
2025-06-10 17:40:57,285 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 17:40:57,285 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 17:40:57,285 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 17:41:02,827 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-06-10 17:41:02,827 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
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2025-06-10 17:41:02,827 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
2025-06-10 17:41:02,827 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
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2025-06-10 17:41:02,830 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-06-10 17:41:02,830 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-06-10 17:41:02,830 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-06-10 17:41:02,917 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-06-10 17:41:02,917 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-06-10 17:41:02,917 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-06-10 17:41:02,925 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
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2025-06-10 17:41:02,925 - DEBUG - 正在为 userid testuser6 插入 36 个文档到 ragdb_textdb
2025-06-10 17:41:02,925 - DEBUG - 正在为 userid testuser6 插入 36 个文档到 ragdb_textdb
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2025-06-10 17:41:08,711 - INFO - 开始抽取文档 27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe 的三元组，userid: testuser6
2025-06-10 17:41:08,711 - INFO - 开始抽取文档 27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe 的三元组，userid: testuser6
2025-06-10 17:41:08,714 - DEBUG - 分割为 504 个文本块
2025-06-10 17:41:08,714 - DEBUG - 分割为 504 个文本块
2025-06-10 17:41:08,714 - DEBUG - 分割为 504 个文本块
2025-06-10 17:41:08,714 - DEBUG - 处理块 1/504: ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
开放领域知识图谱问答研究综述
陈子睿
1
， ...
2025-06-10 17:41:08,714 - DEBUG - 处理块 1/504: ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
开放领域知识图谱问答研究综述
陈子睿
1
， ...
2025-06-10 17:41:08,714 - DEBUG - 处理块 1/504: ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
开放领域知识图谱问答研究综述
陈子睿
1
， ...
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2025-06-10 17:41:09,307 - DEBUG - 块 1 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:09,307 - DEBUG - 块 1 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:09,307 - DEBUG - 块 1 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:09,307 - DEBUG - 处理块 2/504: 3. 天津泰凡科技有限公司 ， 天津 300457
+ 通信作者 E-mail: wangx@tju...
2025-06-10 17:41:09,307 - DEBUG - 处理块 2/504: 3. 天津泰凡科技有限公司 ， 天津 300457
+ 通信作者 E-mail: wangx@tju...
2025-06-10 17:41:09,307 - DEBUG - 处理块 2/504: 3. 天津泰凡科技有限公司 ， 天津 300457
+ 通信作者 E-mail: wangx@tju...
2025-06-10 17:41:09,552 - DEBUG - 块 2 生成文本: <triplet> 知 识图谱问答 <concept> 自然语言 <media> studies</s>
2025-06-10 17:41:09,552 - DEBUG - 块 2 生成文本: <triplet> 知 识图谱问答 <concept> 自然语言 <media> studies</s>
2025-06-10 17:41:09,552 - DEBUG - 块 2 生成文本: <triplet> 知 识图谱问答 <concept> 自然语言 <media> studies</s>
2025-06-10 17:41:09,552 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知 识图谱问答 <concept> 自然语言 <media> studies</s>
2025-06-10 17:41:09,552 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知 识图谱问答 <concept> 自然语言 <media> studies</s>
2025-06-10 17:41:09,552 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知 识图谱问答 <concept> 自然语言 <media> studies</s>
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2025-06-10 17:41:09,552 - DEBUG - 块 2 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:09,552 - DEBUG - 块 2 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:09,552 - DEBUG - 块 2 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:09,552 - DEBUG - 处理块 3/504:  由于知识规模 、 计算能力及自然语言处理能力的制约 ， 早期知识库问答系统被应用于限定领域 。 近...
2025-06-10 17:41:09,552 - DEBUG - 处理块 3/504:  由于知识规模 、 计算能力及自然语言处理能力的制约 ， 早期知识库问答系统被应用于限定领域 。 近...
2025-06-10 17:41:09,552 - DEBUG - 处理块 3/504:  由于知识规模 、 计算能力及自然语言处理能力的制约 ， 早期知识库问答系统被应用于限定领域 。 近...
2025-06-10 17:41:10,082 - DEBUG - 块 3 生成文本: <triplet> 开放领域知识图谱 <media> 知识库 <concept> <org> 问答系统 <misc> 限定领域 <unk> 分类 <per> <loc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:10,082 - DEBUG - 块 3 生成文本: <triplet> 开放领域知识图谱 <media> 知识库 <concept> <org> 问答系统 <misc> 限定领域 <unk> 分类 <per> <loc> instance of</s>
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2025-06-10 17:41:10,082 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 开放领域知识图谱 <media> 知识库 <concept> <org> 问答系统 <misc> 限定领域 <unk> 分类 <per> <loc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:10,082 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 开放领域知识图谱 <media> 知识库 <concept> <org> 问答系统 <misc> 限定领域 <unk> 分类 <per> <loc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:10,082 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 开放领域知识图谱 <media> 知识库 <concept> <org> 问答系统 <misc> 限定领域 <unk> 分类 <per> <loc> instance of</s>
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2025-06-10 17:41:10,082 - DEBUG - 添加三元组: 开放领域知识图谱(media) - <org> - 知识库(concept)
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2025-06-10 17:41:10,082 - DEBUG - 添加三元组: 开放领域知识图谱(media) - <org> - 知识库(concept)
2025-06-10 17:41:10,082 - DEBUG - 块 3 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:10,082 - DEBUG - 块 3 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:10,082 - DEBUG - 块 3 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:10,082 - DEBUG - 处理块 4/504:  首先 ， 介绍五种基于规则模板的开放领域知识图谱
问答方法 ： 传统语义解析 、 传统信息检索 、...
2025-06-10 17:41:10,082 - DEBUG - 处理块 4/504:  首先 ， 介绍五种基于规则模板的开放领域知识图谱
问答方法 ： 传统语义解析 、 传统信息检索 、...
2025-06-10 17:41:10,082 - DEBUG - 处理块 4/504:  首先 ， 介绍五种基于规则模板的开放领域知识图谱
问答方法 ： 传统语义解析 、 传统信息检索 、...
2025-06-10 17:41:10,790 - DEBUG - 块 4 生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> 知识图谱 <media> 问答方法 <unk> 深度学习的方法 <misc> 神经网络模型 <org> 分类信息检索 <eve> 算法 <per> <loc> part of</s>
2025-06-10 17:41:10,790 - DEBUG - 块 4 生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> 知识图谱 <media> 问答方法 <unk> 深度学习的方法 <misc> 神经网络模型 <org> 分类信息检索 <eve> 算法 <per> <loc> part of</s>
2025-06-10 17:41:10,790 - DEBUG - 块 4 生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> 知识图谱 <media> 问答方法 <unk> 深度学习的方法 <misc> 神经网络模型 <org> 分类信息检索 <eve> 算法 <per> <loc> part of</s>
2025-06-10 17:41:10,790 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> 知识图谱 <media> 问答方法 <unk> 深度学习的方法 <misc> 神经网络模型 <org> 分类信息检索 <eve> 算法 <per> <loc> part of</s>
2025-06-10 17:41:10,790 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> 知识图谱 <media> 问答方法 <unk> 深度学习的方法 <misc> 神经网络模型 <org> 分类信息检索 <eve> 算法 <per> <loc> part of</s>
2025-06-10 17:41:10,790 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> 知识图谱 <media> 问答方法 <unk> 深度学习的方法 <misc> 神经网络模型 <org> 分类信息检索 <eve> 算法 <per> <loc> part of</s>
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2025-06-10 17:41:10,791 - DEBUG - 添加三元组: 规则模板(concept) - 问答方法 - 知识图谱(media)
2025-06-10 17:41:10,791 - DEBUG - 添加三元组: 规则模板(concept) - 问答方法 - 知识图谱(media)
2025-06-10 17:41:10,791 - DEBUG - 添加三元组: 规则模板(concept) - 问答方法 - 知识图谱(media)
2025-06-10 17:41:10,791 - DEBUG - 块 4 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:10,791 - DEBUG - 块 4 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:10,791 - DEBUG - 块 4 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:10,791 - DEBUG - 处理块 5/504: 类子任务 ， 包括知识图谱嵌入 、 记忆网络 、 基于神经网络的语义解析 、 基于神经网络的查询图 ...
2025-06-10 17:41:10,791 - DEBUG - 处理块 5/504: 类子任务 ， 包括知识图谱嵌入 、 记忆网络 、 基于神经网络的语义解析 、 基于神经网络的查询图 ...
2025-06-10 17:41:10,791 - DEBUG - 处理块 5/504: 类子任务 ， 包括知识图谱嵌入 、 记忆网络 、 基于神经网络的语义解析 、 基于神经网络的查询图 ...
2025-06-10 17:41:11,242 - DEBUG - 块 5 生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 类子任务 <media> 任务列表 <unk> <org> 分类 <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:11,242 - DEBUG - 块 5 生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 类子任务 <media> 任务列表 <unk> <org> 分类 <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:11,242 - DEBUG - 块 5 生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 类子任务 <media> 任务列表 <unk> <org> 分类 <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:11,242 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 类子任务 <media> 任务列表 <unk> <org> 分类 <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:11,242 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 类子任务 <media> 任务列表 <unk> <org> 分类 <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:11,242 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 类子任务 <media> 任务列表 <unk> <org> 分类 <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:11,242 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用领域知识图谱', '<concept>', '类子任务', '<media>', '任务列表', '<unk>', '<org>', '分类', '<per>', 'is a list of']
2025-06-10 17:41:11,242 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用领域知识图谱', '<concept>', '类子任务', '<media>', '任务列表', '<unk>', '<org>', '分类', '<per>', 'is a list of']
2025-06-10 17:41:11,242 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用领域知识图谱', '<concept>', '类子任务', '<media>', '任务列表', '<unk>', '<org>', '分类', '<per>', 'is a list of']
2025-06-10 17:41:11,242 - DEBUG - 添加三元组: 通用领域知识图谱(concept) - 任务列表 - 类子任务(media)
2025-06-10 17:41:11,242 - DEBUG - 添加三元组: 通用领域知识图谱(concept) - 任务列表 - 类子任务(media)
2025-06-10 17:41:11,242 - DEBUG - 添加三元组: 通用领域知识图谱(concept) - 任务列表 - 类子任务(media)
2025-06-10 17:41:11,243 - DEBUG - 块 5 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:11,243 - DEBUG - 块 5 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:11,243 - DEBUG - 块 5 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:11,243 - DEBUG - 处理块 6/504: 后 ， 按照问题的难易程度选择 3 个经典问答数据集比较各问答系统的性能指标 ， 对比不同方法间的性...
2025-06-10 17:41:11,243 - DEBUG - 处理块 6/504: 后 ， 按照问题的难易程度选择 3 个经典问答数据集比较各问答系统的性能指标 ， 对比不同方法间的性...
2025-06-10 17:41:11,243 - DEBUG - 处理块 6/504: 后 ， 按照问题的难易程度选择 3 个经典问答数据集比较各问答系统的性能指标 ， 对比不同方法间的性...
2025-06-10 17:41:11,599 - DEBUG - 块 6 生成文本: <triplet> 知识图谱问 答 (KGQA) <media> 问答 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:11,599 - DEBUG - 块 6 生成文本: <triplet> 知识图谱问 答 (KGQA) <media> 问答 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:11,599 - DEBUG - 块 6 生成文本: <triplet> 知识图谱问 答 (KGQA) <media> 问答 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:11,599 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱问 答 (KGQA) <media> 问答 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:11,599 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱问 答 (KGQA) <media> 问答 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:11,599 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱问 答 (KGQA) <media> 问答 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:11,599 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱问 答 (KGQA)', '<media>', '问答', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:41:11,599 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱问 答 (KGQA)', '<media>', '问答', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:41:11,599 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱问 答 (KGQA)', '<media>', '问答', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:41:11,599 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱问 答 (KGQA)(media) - instance of - 问答(concept)
2025-06-10 17:41:11,599 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱问 答 (KGQA)(media) - instance of - 问答(concept)
2025-06-10 17:41:11,599 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱问 答 (KGQA)(media) - instance of - 问答(concept)
2025-06-10 17:41:11,599 - DEBUG - 块 6 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:11,599 - DEBUG - 块 6 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:11,599 - DEBUG - 块 6 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:11,600 - DEBUG - 处理块 7/504: 文献标志码 ： A 中图分类号 ： TP311
Survey of Open-Domain Know...
2025-06-10 17:41:11,600 - DEBUG - 处理块 7/504: 文献标志码 ： A 中图分类号 ： TP311
Survey of Open-Domain Know...
2025-06-10 17:41:11,600 - DEBUG - 处理块 7/504: 文献标志码 ： A 中图分类号 ： TP311
Survey of Open-Domain Know...
2025-06-10 17:41:12,476 - DEBUG - 块 7 生成文本: <triplet> 图分类号 <concept> 文献标志码 <misc> 中 <media> A <org> <eve> <per> <unk> <loc> country</s>
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2025-06-10 17:41:12,476 - DEBUG - 块 7 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:12,476 - DEBUG - 块 7 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:12,476 - DEBUG - 块 7 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:12,476 - DEBUG - 处理块 8/504: 1,3
1. College of Intelligence and Computing, Tian...
2025-06-10 17:41:12,476 - DEBUG - 处理块 8/504: 1,3
1. College of Intelligence and Computing, Tian...
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1. College of Intelligence and Computing, Tian...
2025-06-10 17:41:12,708 - DEBUG - 块 8 生成文本: <triplet> <concept> China <loc> country <triplet> Tianjin300350 <unk> 300 <num> quantity</s>
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2025-06-10 17:41:12,708 - DEBUG - 处理块 9/504: 2. Tianjin Key Laboratory of Cognitive Computing a...
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2025-06-10 17:41:13,065 - DEBUG - 块 9 生成文本: <triplet> <concept> China <loc> located in the administrative territorial entity</s>
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2025-06-10 17:41:13,065 - DEBUG - 处理块 10/504: Abstract: Knowledge graph question answering (KGQA...
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2025-06-10 17:41:13,423 - DEBUG - 块 10 生成文本: <triplet> graph question answering <concept> natural language questions <media> subclass of <triplet> Knowledge <misc> natural язык question <eve> instance of</s>
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2025-06-10 17:41:13,423 - DEBUG - 块 10 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:13,423 - DEBUG - 块 10 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:13,423 - DEBUG - 块 10 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:13,423 - DEBUG - 处理块 11/504: posed by users to obtain relevant answers from kno...
2025-06-10 17:41:13,423 - DEBUG - 处理块 11/504: posed by users to obtain relevant answers from kno...
2025-06-10 17:41:13,423 - DEBUG - 处理块 11/504: posed by users to obtain relevant answers from kno...
2025-06-10 17:41:13,739 - DEBUG - 块 11 生成文本: <triplet> graph <concept> knowledge <misc> part of KG <media> based on some form <org> <eve> knowledge</s>
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2025-06-10 17:41:13,739 - DEBUG - 块 11 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:41:13,739 - DEBUG - 处理块 12/504: limitation of knowledge scale, computing power and...
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2025-06-10 17:41:13,950 - DEBUG - 块 12 生成文本: <triplet> <concept> natural language processing <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:13,950 - DEBUG - 块 12 生成文本: <triplet> <concept> natural language processing <media> part of</s>
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2025-06-10 17:41:13,950 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> natural language processing <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:13,950 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> natural language processing <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:13,950 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> natural language processing <media> part of</s>
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2025-06-10 17:41:13,950 - DEBUG - 处理块 13/504: base question answering systems were limited to cl...
2025-06-10 17:41:13,950 - DEBUG - 处理块 13/504: base question answering systems were limited to cl...
2025-06-10 17:41:13,950 - DEBUG - 处理块 13/504: base question answering systems were limited to cl...
2025-06-10 17:41:14,334 - DEBUG - 块 13 生成文本: <triplet> <media> closed-domain <concept> subclass of the Internet domain <org> follows</s>
2025-06-10 17:41:14,334 - DEBUG - 块 13 生成文本: <triplet> <media> closed-domain <concept> subclass of the Internet domain <org> follows</s>
2025-06-10 17:41:14,334 - DEBUG - 块 13 生成文本: <triplet> <media> closed-domain <concept> subclass of the Internet domain <org> follows</s>
2025-06-10 17:41:14,334 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> closed-domain <concept> subclass of the Internet domain <org> follows</s>
2025-06-10 17:41:14,334 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> closed-domain <concept> subclass of the Internet domain <org> follows</s>
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2025-06-10 17:41:14,334 - DEBUG - 处理块 14/504: KG and the construction of open-domain question an...
2025-06-10 17:41:14,334 - DEBUG - 处理块 14/504: KG and the construction of open-domain question an...
2025-06-10 17:41:14,334 - DEBUG - 处理块 14/504: KG and the construction of open-domain question an...
2025-06-10 17:41:14,609 - DEBUG - 块 14 生成文本: <triplet> QA <concept> open-domain question answering (QA) <media> facet of</s>
2025-06-10 17:41:14,609 - DEBUG - 块 14 生成文本: <triplet> QA <concept> open-domain question answering (QA) <media> facet of</s>
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2025-06-10 17:41:14,609 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> QA <concept> open-domain question answering (QA) <media> facet of</s>
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2025-06-10 17:41:14,609 - DEBUG - 添加三元组: QA(concept) - facet of - open-domain question answering (QA)(media)
2025-06-10 17:41:14,609 - DEBUG - 添加三元组: QA(concept) - facet of - open-domain question answering (QA)(media)
2025-06-10 17:41:14,609 - DEBUG - 添加三元组: QA(concept) - facet of - open-domain question answering (QA)(media)
2025-06-10 17:41:14,610 - DEBUG - 块 14 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:14,610 - DEBUG - 块 14 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:14,610 - DEBUG - 块 14 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:14,610 - DEBUG - 处理块 15/504: research and practice. In this paper, in accordanc...
2025-06-10 17:41:14,610 - DEBUG - 处理块 15/504: research and practice. In this paper, in accordanc...
2025-06-10 17:41:14,610 - DEBUG - 处理块 15/504: research and practice. In this paper, in accordanc...
2025-06-10 17:41:14,840 - DEBUG - 块 15 生成文本: <triplet> <org> open-domain <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:14,840 - DEBUG - 块 15 生成文本: <triplet> <org> open-domain <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:14,840 - DEBUG - 块 15 生成文本: <triplet> <org> open-domain <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:14,840 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> open-domain <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:14,840 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> open-domain <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:14,840 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> open-domain <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:14,840 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'open-domain', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:41:14,840 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'open-domain', '<concept>', 'instance of']
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2025-06-10 17:41:14,840 - DEBUG - 处理块 16/504: summarized. Firstly, five rule and template based ...
2025-06-10 17:41:14,840 - DEBUG - 处理块 16/504: summarized. Firstly, five rule and template based ...
2025-06-10 17:41:14,840 - DEBUG - 处理块 16/504: summarized. Firstly, five rule and template based ...
2025-06-10 17:41:15,209 - DEBUG - 块 16 生成文本: <triplet> 计算机科学 <concept> semantic <misc> studies</s>
2025-06-10 17:41:15,209 - DEBUG - 块 16 生成文本: <triplet> 计算机科学 <concept> semantic <misc> studies</s>
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2025-06-10 17:41:15,209 - DEBUG - 块 16 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:15,209 - DEBUG - 块 16 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:15,209 - DEBUG - 块 16 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:41:15,209 - DEBUG - 处理块 17/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:41:15,209 - DEBUG - 处理块 17/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
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2025-06-10 17:41:15,763 - DEBUG - 块 18 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:15,763 - DEBUG - 块 18 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:15,763 - DEBUG - 块 18 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:15,763 - DEBUG - 处理块 19/504: This work was supported by the National Key Resear...
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2025-06-10 17:41:15,763 - DEBUG - 处理块 19/504: This work was supported by the National Key Resear...
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2025-06-10 17:41:16,061 - DEBUG - 处理块 20/504: of National Natural Science Foundation of China (6...
2025-06-10 17:41:16,231 - DEBUG - 块 20 生成文本: <triplet> 计算机科学与探索 <concept> 科学 <media> occupation</s>
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2025-06-10 17:41:16,232 - DEBUG - 块 20 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:16,232 - DEBUG - 块 20 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:16,232 - DEBUG - 块 20 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:16,232 - DEBUG - 处理块 21/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
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2025-06-10 17:41:16,620 - DEBUG - 块 21 生成文本: <triplet> ጊ X X D F B KP S H <org> Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <unk> <concept> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:16,620 - DEBUG - 块 21 生成文本: <triplet> ጊ X X D F B KP S H <org> Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <unk> <concept> is a list of</s>
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2025-06-10 17:41:16,620 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ጊ X X D F B KP S H <org> Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <unk> <concept> is a list of</s>
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2025-06-10 17:41:16,621 - DEBUG - 块 21 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:41:16,621 - DEBUG - 块 21 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:16,621 - DEBUG - 处理块 22/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:41:16,621 - DEBUG - 处理块 22/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
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2025-06-10 17:41:17,206 - DEBUG - 块 22 生成文本: <triplet> 信息检索 <concept> 问答系统 <media> Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <org> 计算机科学与探索 <unk> <eve> 自然语言 <misc> studies</s>
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2025-06-10 17:41:17,207 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信息检索 <concept> 问答系统 <media> Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <org> 计算机科学与探索 <unk> <eve> 自然语言 <misc> studies</s>
2025-06-10 17:41:17,207 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信息检索 <concept> 问答系统 <media> Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <org> 计算机科学与探索 <unk> <eve> 自然语言 <misc> studies</s>
2025-06-10 17:41:17,207 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信息检索 <concept> 问答系统 <media> Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <org> 计算机科学与探索 <unk> <eve> 自然语言 <misc> studies</s>
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2025-06-10 17:41:17,207 - DEBUG - 添加三元组: 信息检索(concept) - Journal of Frontiers of Computer Science and Technology - 问答系统(media)
2025-06-10 17:41:17,207 - DEBUG - 添加三元组: 信息检索(concept) - Journal of Frontiers of Computer Science and Technology - 问答系统(media)
2025-06-10 17:41:17,207 - DEBUG - 添加三元组: 信息检索(concept) - Journal of Frontiers of Computer Science and Technology - 问答系统(media)
2025-06-10 17:41:17,207 - DEBUG - 块 22 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:17,207 - DEBUG - 块 22 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:17,207 - DEBUG - 块 22 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:17,207 - DEBUG - 处理块 23/504: 言处理的交叉研究方向
[1]
。 知识库 （ knowledge base，
KB） 是用于存储计算...
2025-06-10 17:41:17,207 - DEBUG - 处理块 23/504: 言处理的交叉研究方向
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。 知识库 （ knowledge base，
KB） 是用于存储计算...
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。 知识库 （ knowledge base，
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2025-06-10 17:41:17,735 - DEBUG - 块 23 生成文本: <triplet> 限定领 域知识库 <media> 知识 <concept> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:17,735 - DEBUG - 块 23 生成文本: <triplet> 限定领 域知识库 <media> 知识 <concept> subclass of</s>
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2025-06-10 17:41:17,735 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 限定领 域知识库 <media> 知识 <concept> subclass of</s>
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2025-06-10 17:41:17,735 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '限定领 域知识库', '<media>', '知识', '<concept>', 'subclass of']
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2025-06-10 17:41:17,735 - DEBUG - 添加三元组: 限定领 域知识库(media) - subclass of - 知识(concept)
2025-06-10 17:41:17,735 - DEBUG - 添加三元组: 限定领 域知识库(media) - subclass of - 知识(concept)
2025-06-10 17:41:17,735 - DEBUG - 添加三元组: 限定领 域知识库(media) - subclass of - 知识(concept)
2025-06-10 17:41:17,735 - DEBUG - 块 23 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:17,735 - DEBUG - 块 23 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:17,735 - DEBUG - 块 23 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:17,735 - DEBUG - 处理块 24/504: 并获得所需领域问题的答案 ， 而无需使用数据库
查询语 言 （ 如 SQL） 来构建查询 。 代表性...
2025-06-10 17:41:17,735 - DEBUG - 处理块 24/504: 并获得所需领域问题的答案 ， 而无需使用数据库
查询语 言 （ 如 SQL） 来构建查询 。 代表性...
2025-06-10 17:41:17,735 - DEBUG - 处理块 24/504: 并获得所需领域问题的答案 ， 而无需使用数据库
查询语 言 （ 如 SQL） 来构建查询 。 代表性...
2025-06-10 17:41:18,958 - DEBUG - 块 24 生成文本: <triplet> 语 言 <concept> 知识图谱 <media> KG <org> <misc> 数据库 <unk> <per> <loc> graph <eve> BASEBALL <dis> <cel> 범 <triplet> KG) <time> 查询 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:41:18,958 - DEBUG - 块 24 生成文本: <triplet> 语 言 <concept> 知识图谱 <media> KG <org> <misc> 数据库 <unk> <per> <loc> graph <eve> BASEBALL <dis> <cel> 범 <triplet> KG) <time> 查询 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:41:18,958 - DEBUG - 块 24 生成文本: <triplet> 语 言 <concept> 知识图谱 <media> KG <org> <misc> 数据库 <unk> <per> <loc> graph <eve> BASEBALL <dis> <cel> 범 <triplet> KG) <time> 查询 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:41:18,959 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语 言 <concept> 知识图谱 <media> KG <org> <misc> 数据库 <unk> <per> <loc> graph <eve> BASEBALL <dis> <cel> 범 <triplet> KG) <time> 查询 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:41:18,959 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语 言 <concept> 知识图谱 <media> KG <org> <misc> 数据库 <unk> <per> <loc> graph <eve> BASEBALL <dis> <cel> 범 <triplet> KG) <time> 查询 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:41:18,959 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语 言 <concept> 知识图谱 <media> KG <org> <misc> 数据库 <unk> <per> <loc> graph <eve> BASEBALL <dis> <cel> 범 <triplet> KG) <time> 查询 <date> point in time</s>
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2025-06-10 17:41:18,959 - DEBUG - 添加三元组: KG)(time) - point in time - 查询(date)
2025-06-10 17:41:18,959 - DEBUG - 块 24 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:18,959 - DEBUG - 块 24 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:18,959 - DEBUG - 块 24 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:18,959 - DEBUG - 处理块 25/504: 、 信息检索及深度学习等技
术的发展 ， Freebase
[7]
、 DBpedia
[8]
、 ...
2025-06-10 17:41:18,959 - DEBUG - 处理块 25/504: 、 信息检索及深度学习等技
术的发展 ， Freebase
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、 DBpedia
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、 ...
2025-06-10 17:41:18,959 - DEBUG - 处理块 25/504: 、 信息检索及深度学习等技
术的发展 ， Freebase
[7]
、 DBpedia
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、 ...
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2025-06-10 17:41:19,253 - DEBUG - 块 25 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 深度学习 <media> part of</s>
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2025-06-10 17:41:19,253 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 深度学习 <media> part of</s>
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2025-06-10 17:41:19,253 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - part of - 深度学习(media)
2025-06-10 17:41:19,253 - DEBUG - 块 25 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:19,253 - DEBUG - 块 25 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:19,253 - DEBUG - 块 25 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:19,253 - DEBUG - 处理块 26/504: graph question answering， KGQA） 作为限定领域知识
库问答的发展 ， ...
2025-06-10 17:41:19,253 - DEBUG - 处理块 26/504: graph question answering， KGQA） 作为限定领域知识
库问答的发展 ， ...
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库问答的发展 ， ...
2025-06-10 17:41:19,744 - DEBUG - 块 26 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 库问答 <media> graph question answering <org> KGQA <misc> part of</s>
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2025-06-10 17:41:19,744 - DEBUG - 块 26 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:19,744 - DEBUG - 块 26 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:19,744 - DEBUG - 块 26 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:19,745 - DEBUG - 处理块 27/504: 开放领域知识图谱问答的实际应用十分广泛 ：
可作为搜索引擎的组成部分 ， 将问答系统所得答案
与搜索...
2025-06-10 17:41:19,745 - DEBUG - 处理块 27/504: 开放领域知识图谱问答的实际应用十分广泛 ：
可作为搜索引擎的组成部分 ， 将问答系统所得答案
与搜索...
2025-06-10 17:41:19,745 - DEBUG - 处理块 27/504: 开放领域知识图谱问答的实际应用十分广泛 ：
可作为搜索引擎的组成部分 ， 将问答系统所得答案
与搜索...
2025-06-10 17:41:19,914 - DEBUG - 块 27 生成文本: <triplet> 知识图谱问答 <media> 搜索引擎 <concept> use</s>
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2025-06-10 17:41:19,914 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱问答 <media> 搜索引擎 <concept> use</s>
2025-06-10 17:41:19,914 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱问答 <media> 搜索引擎 <concept> use</s>
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2025-06-10 17:41:19,915 - DEBUG - 块 27 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:19,915 - DEBUG - 块 27 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:19,915 - DEBUG - 块 27 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:19,915 - DEBUG - 处理块 28/504: 为了实现开放领域知识图谱问答 ， 问答系统需
要利用问题的语义信息深入理解自然语言问题 ， 并
从通...
2025-06-10 17:41:19,915 - DEBUG - 处理块 28/504: 为了实现开放领域知识图谱问答 ， 问答系统需
要利用问题的语义信息深入理解自然语言问题 ， 并
从通...
2025-06-10 17:41:19,915 - DEBUG - 处理块 28/504: 为了实现开放领域知识图谱问答 ， 问答系统需
要利用问题的语义信息深入理解自然语言问题 ， 并
从通...
2025-06-10 17:41:20,295 - DEBUG - 块 28 生成文本: <triplet> 开放领域知识图谱问答 <concept> 通用领域 <media> 知识 <org> <unk> 图 <eve> 系统 <misc> part of</s>
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2025-06-10 17:41:20,295 - DEBUG - 块 28 生成文本: <triplet> 开放领域知识图谱问答 <concept> 通用领域 <media> 知识 <org> <unk> 图 <eve> 系统 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:20,295 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 开放领域知识图谱问答 <concept> 通用领域 <media> 知识 <org> <unk> 图 <eve> 系统 <misc> part of</s>
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2025-06-10 17:41:20,295 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 开放领域知识图谱问答 <concept> 通用领域 <media> 知识 <org> <unk> 图 <eve> 系统 <misc> part of</s>
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2025-06-10 17:41:20,295 - DEBUG - 添加三元组: 开放领域知识图谱问答(concept) - 知识 - 通用领域(media)
2025-06-10 17:41:20,295 - DEBUG - 添加三元组: 开放领域知识图谱问答(concept) - 知识 - 通用领域(media)
2025-06-10 17:41:20,295 - DEBUG - 块 28 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:20,295 - DEBUG - 块 28 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:20,295 - DEBUG - 块 28 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:20,296 - DEBUG - 处理块 29/504: （ 1） 提取问题的语义信息 。 无论对于语义解析
还是信息检索方法而言 ， 都需要系统充分理解并利...
2025-06-10 17:41:20,296 - DEBUG - 处理块 29/504: （ 1） 提取问题的语义信息 。 无论对于语义解析
还是信息检索方法而言 ， 都需要系统充分理解并利...
2025-06-10 17:41:20,296 - DEBUG - 处理块 29/504: （ 1） 提取问题的语义信息 。 无论对于语义解析
还是信息检索方法而言 ， 都需要系统充分理解并利...
2025-06-10 17:41:20,465 - DEBUG - 块 29 生成文本: <triplet> 子知识图谱 <concept> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:41:20,465 - DEBUG - 块 29 生成文本: <triplet> 子知识图谱 <concept> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:41:20,465 - DEBUG - 块 29 生成文本: <triplet> 子知识图谱 <concept> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:41:20,465 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 子知识图谱 <concept> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:41:20,465 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 子知识图谱 <concept> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:41:20,465 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 子知识图谱 <concept> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:41:20,465 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '子知识图谱', '<concept>', 'KGQA', '<org>', 'standards body']
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2025-06-10 17:41:20,466 - DEBUG - 添加三元组: 子知识图谱(concept) - standards body - KGQA(org)
2025-06-10 17:41:20,466 - DEBUG - 添加三元组: 子知识图谱(concept) - standards body - KGQA(org)
2025-06-10 17:41:20,466 - DEBUG - 添加三元组: 子知识图谱(concept) - standards body - KGQA(org)
2025-06-10 17:41:20,466 - DEBUG - 块 29 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:20,466 - DEBUG - 块 29 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:20,466 - DEBUG - 块 29 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:20,466 - DEBUG - 处理块 30/504: （ 2） 充分利用知识图谱信息 。 通用领域 KG 的规
模通常较为庞大 ， 其中不乏大量长尾关系及...
2025-06-10 17:41:20,466 - DEBUG - 处理块 30/504: （ 2） 充分利用知识图谱信息 。 通用领域 KG 的规
模通常较为庞大 ， 其中不乏大量长尾关系及...
2025-06-10 17:41:20,466 - DEBUG - 处理块 30/504: （ 2） 充分利用知识图谱信息 。 通用领域 KG 的规
模通常较为庞大 ， 其中不乏大量长尾关系及...
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 块 30 生成文本: <triplet> 训练系统 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 块 30 生成文本: <triplet> 训练系统 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 块 30 生成文本: <triplet> 训练系统 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 训练系统 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 训练系统 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 训练系统 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '训练系统', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '训练系统', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '训练系统', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 添加三元组: 训练系统(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 添加三元组: 训练系统(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 添加三元组: 训练系统(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 块 30 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 块 30 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 块 30 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 处理块 31/504: 通过将自然语言作为输入 ， 用户可以直接得到答案
输出 。 而对于答案具体如何产生 ， 系统应如何为...
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 处理块 31/504: 通过将自然语言作为输入 ， 用户可以直接得到答案
输出 。 而对于答案具体如何产生 ， 系统应如何为...
2025-06-10 17:41:20,687 - DEBUG - 处理块 31/504: 通过将自然语言作为输入 ， 用户可以直接得到答案
输出 。 而对于答案具体如何产生 ， 系统应如何为...
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 块 31 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> KGQA <media> used by</s>
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 块 31 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> KGQA <media> used by</s>
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 块 31 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> KGQA <media> used by</s>
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> KGQA <media> used by</s>
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> KGQA <media> used by</s>
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> KGQA <media> used by</s>
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'used by']
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'used by']
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'used by']
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - used by - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - used by - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - used by - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 块 31 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 块 31 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 块 31 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 处理块 32/504: 部方法 ， 并用相同基线评测分析不同方法运行效果
的综述工作 。 文献 [13]针对 2016 年以...
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 处理块 32/504: 部方法 ， 并用相同基线评测分析不同方法运行效果
的综述工作 。 文献 [13]针对 2016 年以...
2025-06-10 17:41:21,034 - DEBUG - 处理块 32/504: 部方法 ， 并用相同基线评测分析不同方法运行效果
的综述工作 。 文献 [13]针对 2016 年以...
2025-06-10 17:41:21,223 - DEBUG - 块 32 生成文本: <triplet> 基线 <concept> 图谱问答 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:21,223 - DEBUG - 块 32 生成文本: <triplet> 基线 <concept> 图谱问答 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:21,223 - DEBUG - 块 32 生成文本: <triplet> 基线 <concept> 图谱问答 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:21,224 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 基线 <concept> 图谱问答 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:21,224 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 基线 <concept> 图谱问答 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:21,224 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 基线 <concept> 图谱问答 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:21,224 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '基线', '<concept>', '图谱问答', '<media>', 'part of']
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2025-06-10 17:41:21,224 - DEBUG - 添加三元组: 基线(concept) - part of - 图谱问答(media)
2025-06-10 17:41:21,224 - DEBUG - 添加三元组: 基线(concept) - part of - 图谱问答(media)
2025-06-10 17:41:21,224 - DEBUG - 添加三元组: 基线(concept) - part of - 图谱问答(media)
2025-06-10 17:41:21,224 - DEBUG - 块 32 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:21,224 - DEBUG - 块 32 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:21,224 - DEBUG - 块 32 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:21,224 - DEBUG - 处理块 33/504: 程相同的 5 个子任务组成 ， 忽略了流程多样性 。 文献
[14]将基于神经网络的方法作为综述内容...
2025-06-10 17:41:21,224 - DEBUG - 处理块 33/504: 程相同的 5 个子任务组成 ， 忽略了流程多样性 。 文献
[14]将基于神经网络的方法作为综述内容...
2025-06-10 17:41:21,224 - DEBUG - 处理块 33/504: 程相同的 5 个子任务组成 ， 忽略了流程多样性 。 文献
[14]将基于神经网络的方法作为综述内容...
2025-06-10 17:41:21,666 - DEBUG - 块 33 生成文本: <triplet> 子任务 <concept> 5 <num> quantity</s>
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2025-06-10 17:41:21,666 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '子任务', '<concept>', '5', '<num>', 'quantity']
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2025-06-10 17:41:21,666 - DEBUG - 添加三元组: 子任务(concept) - quantity - 5(num)
2025-06-10 17:41:21,666 - DEBUG - 添加三元组: 子任务(concept) - quantity - 5(num)
2025-06-10 17:41:21,666 - DEBUG - 添加三元组: 子任务(concept) - quantity - 5(num)
2025-06-10 17:41:21,666 - DEBUG - 块 33 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:21,666 - DEBUG - 块 33 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:21,666 - DEBUG - 块 33 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:21,667 - DEBUG - 处理块 34/504: 问答相关资源及方法实现原理缺乏详细描述 。 文献
[14-16]皆未在相同基线上统一评测不同方法的运...
2025-06-10 17:41:21,667 - DEBUG - 处理块 34/504: 问答相关资源及方法实现原理缺乏详细描述 。 文献
[14-16]皆未在相同基线上统一评测不同方法的运...
2025-06-10 17:41:21,667 - DEBUG - 处理块 34/504: 问答相关资源及方法实现原理缺乏详细描述 。 文献
[14-16]皆未在相同基线上统一评测不同方法的运...
2025-06-10 17:41:22,047 - DEBUG - 块 34 生成文本: <triplet> 问答相关资源及方法实现原理 <org> 文献 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:22,047 - DEBUG - 块 34 生成文本: <triplet> 问答相关资源及方法实现原理 <org> 文献 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:22,047 - DEBUG - 块 34 生成文本: <triplet> 问答相关资源及方法实现原理 <org> 文献 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:22,047 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 问答相关资源及方法实现原理 <org> 文献 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:22,047 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 问答相关资源及方法实现原理 <org> 文献 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:22,047 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 问答相关资源及方法实现原理 <org> 文献 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:22,047 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '问答相关资源及方法实现原理', '<org>', '文献', '<concept>', 'instance of']
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2025-06-10 17:41:22,047 - DEBUG - 添加三元组: 问答相关资源及方法实现原理(org) - instance of - 文献(concept)
2025-06-10 17:41:22,047 - DEBUG - 添加三元组: 问答相关资源及方法实现原理(org) - instance of - 文献(concept)
2025-06-10 17:41:22,047 - DEBUG - 添加三元组: 问答相关资源及方法实现原理(org) - instance of - 文献(concept)
2025-06-10 17:41:22,047 - DEBUG - 块 34 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:22,047 - DEBUG - 块 34 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:22,047 - DEBUG - 块 34 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:22,047 - DEBUG - 处理块 35/504: parsing, traditional information retrieval, triple...
2025-06-10 17:41:22,047 - DEBUG - 处理块 35/504: parsing, traditional information retrieval, triple...
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2025-06-10 17:41:22,184 - DEBUG - 块 35 生成文本: <triplet> <concept> query template <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:22,184 - DEBUG - 块 35 生成文本: <triplet> <concept> query template <misc> subclass of</s>
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2025-06-10 17:41:22,184 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> query template <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:22,184 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> query template <misc> subclass of</s>
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2025-06-10 17:41:22,184 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'query template', '<misc>', 'subclass of']
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2025-06-10 17:41:22,184 - DEBUG - 处理块 36/504: methods mainly relies on manually defined rules an...
2025-06-10 17:41:22,184 - DEBUG - 处理块 36/504: methods mainly relies on manually defined rules an...
2025-06-10 17:41:22,184 - DEBUG - 处理块 36/504: methods mainly relies on manually defined rules an...
2025-06-10 17:41:22,470 - DEBUG - 块 36 生成文本: <triplet> <media> deep learning <concept> subclass of <triplet> five deep <org> QA <eve> facet of</s>
2025-06-10 17:41:22,470 - DEBUG - 块 36 生成文本: <triplet> <media> deep learning <concept> subclass of <triplet> five deep <org> QA <eve> facet of</s>
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2025-06-10 17:41:22,470 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> deep learning <concept> subclass of <triplet> five deep <org> QA <eve> facet of</s>
2025-06-10 17:41:22,470 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> deep learning <concept> subclass of <triplet> five deep <org> QA <eve> facet of</s>
2025-06-10 17:41:22,470 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> deep learning <concept> subclass of <triplet> five deep <org> QA <eve> facet of</s>
2025-06-10 17:41:22,470 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'deep learning', '<concept>', 'subclass of', '<triplet>', 'five deep', '<org>', 'QA', '<eve>', 'facet of']
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2025-06-10 17:41:22,470 - DEBUG - 处理块 37/504: based KGQA methods are introduced, which use neura...
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2025-06-10 17:41:23,086 - DEBUG - 块 37 生成文本: <triplet> QA <media> neural network model <concept> subclass of <triplet> subtask <misc> KGQA method <org> used by</s>
2025-06-10 17:41:23,086 - DEBUG - 块 37 生成文本: <triplet> QA <media> neural network model <concept> subclass of <triplet> subtask <misc> KGQA method <org> used by</s>
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2025-06-10 17:41:23,086 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> QA <media> neural network model <concept> subclass of <triplet> subtask <misc> KGQA method <org> used by</s>
2025-06-10 17:41:23,086 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> QA <media> neural network model <concept> subclass of <triplet> subtask <misc> KGQA method <org> used by</s>
2025-06-10 17:41:23,086 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> QA <media> neural network model <concept> subclass of <triplet> subtask <misc> KGQA method <org> used by</s>
2025-06-10 17:41:23,086 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'QA', '<media>', 'neural network model', '<concept>', 'subclass of', '<triplet>', 'subtask', '<misc>', 'KGQA method', '<org>', 'used by']
2025-06-10 17:41:23,086 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'QA', '<media>', 'neural network model', '<concept>', 'subclass of', '<triplet>', 'subtask', '<misc>', 'KGQA method', '<org>', 'used by']
2025-06-10 17:41:23,086 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'QA', '<media>', 'neural network model', '<concept>', 'subclass of', '<triplet>', 'subtask', '<misc>', 'KGQA method', '<org>', 'used by']
2025-06-10 17:41:23,086 - DEBUG - 添加三元组: QA(media) - subclass of - neural network model(concept)
2025-06-10 17:41:23,086 - DEBUG - 添加三元组: QA(media) - subclass of - neural network model(concept)
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2025-06-10 17:41:23,086 - DEBUG - 添加三元组: subtask(misc) - used by - KGQA method(org)
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2025-06-10 17:41:23,086 - DEBUG - 块 37 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:23,086 - DEBUG - 块 37 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:23,086 - DEBUG - 块 37 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:23,087 - DEBUG - 处理块 38/504: including knowledge graph embedding, memory networ...
2025-06-10 17:41:23,087 - DEBUG - 处理块 38/504: including knowledge graph embedding, memory networ...
2025-06-10 17:41:23,087 - DEBUG - 处理块 38/504: including knowledge graph embedding, memory networ...
2025-06-10 17:41:23,426 - DEBUG - 块 38 生成文本: <triplet> graph embedding <concept> neural network-based semantic parsing <media> part of <misc> memory network <org> part <loc> part</s>
2025-06-10 17:41:23,426 - DEBUG - 块 38 生成文本: <triplet> graph embedding <concept> neural network-based semantic parsing <media> part of <misc> memory network <org> part <loc> part</s>
2025-06-10 17:41:23,426 - DEBUG - 块 38 生成文本: <triplet> graph embedding <concept> neural network-based semantic parsing <media> part of <misc> memory network <org> part <loc> part</s>
2025-06-10 17:41:23,426 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph embedding <concept> neural network-based semantic parsing <media> part of <misc> memory network <org> part <loc> part</s>
2025-06-10 17:41:23,426 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph embedding <concept> neural network-based semantic parsing <media> part of <misc> memory network <org> part <loc> part</s>
2025-06-10 17:41:23,426 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph embedding <concept> neural network-based semantic parsing <media> part of <misc> memory network <org> part <loc> part</s>
2025-06-10 17:41:23,426 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph embedding', '<concept>', 'neural network-based semantic parsing', '<media>', 'part of', '<misc>', 'memory network', '<org>', 'part', '<loc>', 'part']
2025-06-10 17:41:23,426 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph embedding', '<concept>', 'neural network-based semantic parsing', '<media>', 'part of', '<misc>', 'memory network', '<org>', 'part', '<loc>', 'part']
2025-06-10 17:41:23,426 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph embedding', '<concept>', 'neural network-based semantic parsing', '<media>', 'part of', '<misc>', 'memory network', '<org>', 'part', '<loc>', 'part']
2025-06-10 17:41:23,426 - DEBUG - 添加三元组: graph embedding(concept) - part of - neural network-based semantic parsing(media)
2025-06-10 17:41:23,426 - DEBUG - 添加三元组: graph embedding(concept) - part of - neural network-based semantic parsing(media)
2025-06-10 17:41:23,426 - DEBUG - 添加三元组: graph embedding(concept) - part of - neural network-based semantic parsing(media)
2025-06-10 17:41:23,426 - DEBUG - 块 38 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:23,426 - DEBUG - 块 38 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:23,426 - DEBUG - 块 38 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:23,426 - DEBUG - 处理块 39/504: based query graph, and neural network-based inform...
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2025-06-10 17:41:23,584 - DEBUG - 块 39 生成文本: <triplet> graph <concept> information retrieval method</s>
2025-06-10 17:41:23,584 - DEBUG - 块 39 生成文本: <triplet> graph <concept> information retrieval method</s>
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2025-06-10 17:41:23,584 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> information retrieval method</s>
2025-06-10 17:41:23,584 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> information retrieval method</s>
2025-06-10 17:41:23,584 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> information retrieval method</s>
2025-06-10 17:41:23,584 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph', '<concept>', 'information retrieval method']
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2025-06-10 17:41:23,584 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph', '<concept>', 'information retrieval method']
2025-06-10 17:41:23,585 - DEBUG - 处理块 40/504: open- domain QA datasets, which KGQA commonly used...
2025-06-10 17:41:23,585 - DEBUG - 处理块 40/504: open- domain QA datasets, which KGQA commonly used...
2025-06-10 17:41:23,585 - DEBUG - 处理块 40/504: open- domain QA datasets, which KGQA commonly used...
2025-06-10 17:41:23,900 - DEBUG - 块 40 生成文本: <triplet> QA <media> open-domain <concept> facet of</s>
2025-06-10 17:41:23,900 - DEBUG - 块 40 生成文本: <triplet> QA <media> open-domain <concept> facet of</s>
2025-06-10 17:41:23,900 - DEBUG - 块 40 生成文本: <triplet> QA <media> open-domain <concept> facet of</s>
2025-06-10 17:41:23,900 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> QA <media> open-domain <concept> facet of</s>
2025-06-10 17:41:23,900 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> QA <media> open-domain <concept> facet of</s>
2025-06-10 17:41:23,900 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> QA <media> open-domain <concept> facet of</s>
2025-06-10 17:41:23,900 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'QA', '<media>', 'open-domain', '<concept>', 'facet of']
2025-06-10 17:41:23,900 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'QA', '<media>', 'open-domain', '<concept>', 'facet of']
2025-06-10 17:41:23,900 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'QA', '<media>', 'open-domain', '<concept>', 'facet of']
2025-06-10 17:41:23,900 - DEBUG - 添加三元组: QA(media) - facet of - open-domain(concept)
2025-06-10 17:41:23,900 - DEBUG - 添加三元组: QA(media) - facet of - open-domain(concept)
2025-06-10 17:41:23,900 - DEBUG - 添加三元组: QA(media) - facet of - open-domain(concept)
2025-06-10 17:41:23,900 - DEBUG - 块 40 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:23,900 - DEBUG - 块 40 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:23,900 - DEBUG - 块 40 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:23,901 - DEBUG - 处理块 41/504: selected according to the difficulty of questions ...
2025-06-10 17:41:23,901 - DEBUG - 处理块 41/504: selected according to the difficulty of questions ...
2025-06-10 17:41:23,901 - DEBUG - 处理块 41/504: selected according to the difficulty of questions ...
2025-06-10 17:41:24,037 - DEBUG - 块 41 生成文本: <triplet> <concept> KGQA system <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:24,037 - DEBUG - 块 41 生成文本: <triplet> <concept> KGQA system <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:24,037 - DEBUG - 块 41 生成文本: <triplet> <concept> KGQA system <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:24,037 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> KGQA system <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:24,037 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> KGQA system <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:24,037 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> KGQA system <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:24,037 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'KGQA system', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:24,037 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'KGQA system', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:24,037 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'KGQA system', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:24,037 - DEBUG - 处理块 42/504: and the effect between above methods. Finally, thi...
2025-06-10 17:41:24,037 - DEBUG - 处理块 42/504: and the effect between above methods. Finally, thi...
2025-06-10 17:41:24,037 - DEBUG - 处理块 42/504: and the effect between above methods. Finally, thi...
2025-06-10 17:41:24,353 - DEBUG - 块 42 生成文本: <triplet> <concept> research directions <media> instance of</s>
2025-06-10 17:41:24,353 - DEBUG - 块 42 生成文本: <triplet> <concept> research directions <media> instance of</s>
2025-06-10 17:41:24,353 - DEBUG - 块 42 生成文本: <triplet> <concept> research directions <media> instance of</s>
2025-06-10 17:41:24,353 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> research directions <media> instance of</s>
2025-06-10 17:41:24,353 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> research directions <media> instance of</s>
2025-06-10 17:41:24,353 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> research directions <media> instance of</s>
2025-06-10 17:41:24,353 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'research directions', '<media>', 'instance of']
2025-06-10 17:41:24,353 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'research directions', '<media>', 'instance of']
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2025-06-10 17:41:24,353 - DEBUG - 处理块 43/504: Key words: knowledge graph question answering (KGQ...
2025-06-10 17:41:24,353 - DEBUG - 处理块 43/504: Key words: knowledge graph question answering (KGQ...
2025-06-10 17:41:24,353 - DEBUG - 处理块 43/504: Key words: knowledge graph question answering (KGQ...
2025-06-10 17:41:24,773 - DEBUG - 块 43 生成文本: <triplet> ଊ ጊ <concept> knowledge graph question answering (KGQA) <media> 1844 <date> inception</s>
2025-06-10 17:41:24,773 - DEBUG - 块 43 生成文本: <triplet> ଊ ጊ <concept> knowledge graph question answering (KGQA) <media> 1844 <date> inception</s>
2025-06-10 17:41:24,773 - DEBUG - 块 43 生成文本: <triplet> ଊ ጊ <concept> knowledge graph question answering (KGQA) <media> 1844 <date> inception</s>
2025-06-10 17:41:24,773 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ଊ ጊ <concept> knowledge graph question answering (KGQA) <media> 1844 <date> inception</s>
2025-06-10 17:41:24,773 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ଊ ጊ <concept> knowledge graph question answering (KGQA) <media> 1844 <date> inception</s>
2025-06-10 17:41:24,773 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ଊ ጊ <concept> knowledge graph question answering (KGQA) <media> 1844 <date> inception</s>
2025-06-10 17:41:24,773 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ଊ ጊ', '<concept>', 'knowledge graph question answering (KGQA)', '<media>', '1844', '<date>', 'inception']
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2025-06-10 17:41:24,773 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ଊ ጊ', '<concept>', 'knowledge graph question answering (KGQA)', '<media>', '1844', '<date>', 'inception']
2025-06-10 17:41:24,773 - DEBUG - 添加三元组: ଊ ጊ(concept) - 1844 - knowledge graph question answering (KGQA)(media)
2025-06-10 17:41:24,773 - DEBUG - 添加三元组: ଊ ጊ(concept) - 1844 - knowledge graph question answering (KGQA)(media)
2025-06-10 17:41:24,773 - DEBUG - 添加三元组: ଊ ጊ(concept) - 1844 - knowledge graph question answering (KGQA)(media)
2025-06-10 17:41:24,773 - DEBUG - 块 43 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:24,773 - DEBUG - 块 43 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:24,773 - DEBUG - 块 43 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:24,773 - DEBUG - 处理块 44/504: X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
效果 。 本...
2025-06-10 17:41:24,773 - DEBUG - 处理块 44/504: X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
效果 。 本...
2025-06-10 17:41:24,773 - DEBUG - 处理块 44/504: X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
效果 。 本...
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 块 44 生成文本: <triplet> 陈子睿 <per> 等 <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 块 44 生成文本: <triplet> 陈子睿 <per> 等 <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 块 44 生成文本: <triplet> 陈子睿 <per> 等 <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 陈子睿 <per> 等 <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 陈子睿 <per> 等 <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 陈子睿 <per> 等 <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '陈子睿', '<per>', '等', '<concept>', 'field of work']
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '陈子睿', '<per>', '等', '<concept>', 'field of work']
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '陈子睿', '<per>', '等', '<concept>', 'field of work']
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 添加三元组: 陈子睿(per) - field of work - 等(concept)
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 添加三元组: 陈子睿(per) - field of work - 等(concept)
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 添加三元组: 陈子睿(per) - field of work - 等(concept)
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 块 44 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 块 44 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 块 44 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 处理块 45/504: 法 ， 方法间的箭头表示方法的演变方向 。 从图中可
以看出 ， 在深度学习技术得到广泛应用之前 ，...
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 处理块 45/504: 法 ， 方法间的箭头表示方法的演变方向 。 从图中可
以看出 ， 在深度学习技术得到广泛应用之前 ，...
2025-06-10 17:41:25,228 - DEBUG - 处理块 45/504: 法 ， 方法间的箭头表示方法的演变方向 。 从图中可
以看出 ， 在深度学习技术得到广泛应用之前 ，...
2025-06-10 17:41:25,828 - DEBUG - 块 45 生成文本: <triplet> 规则模板方法 <concept> 方法间的箭头表示方法的演变方向 <misc> 深度学习技术 <media> facet of</s>
2025-06-10 17:41:25,828 - DEBUG - 块 45 生成文本: <triplet> 规则模板方法 <concept> 方法间的箭头表示方法的演变方向 <misc> 深度学习技术 <media> facet of</s>
2025-06-10 17:41:25,828 - DEBUG - 块 45 生成文本: <triplet> 规则模板方法 <concept> 方法间的箭头表示方法的演变方向 <misc> 深度学习技术 <media> facet of</s>
2025-06-10 17:41:25,828 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则模板方法 <concept> 方法间的箭头表示方法的演变方向 <misc> 深度学习技术 <media> facet of</s>
2025-06-10 17:41:25,828 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则模板方法 <concept> 方法间的箭头表示方法的演变方向 <misc> 深度学习技术 <media> facet of</s>
2025-06-10 17:41:25,828 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则模板方法 <concept> 方法间的箭头表示方法的演变方向 <misc> 深度学习技术 <media> facet of</s>
2025-06-10 17:41:25,828 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '规则模板方法', '<concept>', '方法间的箭头表示方法的演变方向', '<misc>', '深度学习技术', '<media>', 'facet of']
2025-06-10 17:41:25,828 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '规则模板方法', '<concept>', '方法间的箭头表示方法的演变方向', '<misc>', '深度学习技术', '<media>', 'facet of']
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2025-06-10 17:41:25,829 - DEBUG - 添加三元组: 规则模板方法(concept) - 深度学习技术 - 方法间的箭头表示方法的演变方向(misc)
2025-06-10 17:41:25,829 - DEBUG - 添加三元组: 规则模板方法(concept) - 深度学习技术 - 方法间的箭头表示方法的演变方向(misc)
2025-06-10 17:41:25,829 - DEBUG - 添加三元组: 规则模板方法(concept) - 深度学习技术 - 方法间的箭头表示方法的演变方向(misc)
2025-06-10 17:41:25,829 - DEBUG - 块 45 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:25,829 - DEBUG - 块 45 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:25,829 - DEBUG - 块 45 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:25,829 - DEBUG - 处理块 46/504:  基于语义 解析方法 ， 传统信息检索形成了以
查询图为中间结构的话语 （ utterance） 模...
2025-06-10 17:41:25,829 - DEBUG - 处理块 46/504:  基于语义 解析方法 ， 传统信息检索形成了以
查询图为中间结构的话语 （ utterance） 模...
2025-06-10 17:41:25,829 - DEBUG - 处理块 46/504:  基于语义 解析方法 ， 传统信息检索形成了以
查询图为中间结构的话语 （ utterance） 模...
2025-06-10 17:41:26,125 - DEBUG - 块 46 生成文本: <triplet> 查询模板方法 <concept> 三元组匹配 <media> <org> <misc> <unk> <per> follows</s>
2025-06-10 17:41:26,125 - DEBUG - 块 46 生成文本: <triplet> 查询模板方法 <concept> 三元组匹配 <media> <org> <misc> <unk> <per> follows</s>
2025-06-10 17:41:26,125 - DEBUG - 块 46 生成文本: <triplet> 查询模板方法 <concept> 三元组匹配 <media> <org> <misc> <unk> <per> follows</s>
2025-06-10 17:41:26,125 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询模板方法 <concept> 三元组匹配 <media> <org> <misc> <unk> <per> follows</s>
2025-06-10 17:41:26,125 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询模板方法 <concept> 三元组匹配 <media> <org> <misc> <unk> <per> follows</s>
2025-06-10 17:41:26,125 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询模板方法 <concept> 三元组匹配 <media> <org> <misc> <unk> <per> follows</s>
2025-06-10 17:41:26,125 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询模板方法', '<concept>', '三元组匹配', '<media>', '<org>', '<misc>', '<unk>', '<per>', 'follows']
2025-06-10 17:41:26,125 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询模板方法', '<concept>', '三元组匹配', '<media>', '<org>', '<misc>', '<unk>', '<per>', 'follows']
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2025-06-10 17:41:26,125 - DEBUG - 添加三元组: 查询模板方法(concept) - <org> - 三元组匹配(media)
2025-06-10 17:41:26,125 - DEBUG - 添加三元组: 查询模板方法(concept) - <org> - 三元组匹配(media)
2025-06-10 17:41:26,125 - DEBUG - 添加三元组: 查询模板方法(concept) - <org> - 三元组匹配(media)
2025-06-10 17:41:26,125 - DEBUG - 块 46 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:26,125 - DEBUG - 块 46 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:26,125 - DEBUG - 块 46 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:26,125 - DEBUG - 处理块 47/504: 性与迁移能力较低 、 准确率等性能指标提升瓶颈等
原因 ， 导致该类方法的研究热度逐渐减低 ； 而同...
2025-06-10 17:41:26,125 - DEBUG - 处理块 47/504: 性与迁移能力较低 、 准确率等性能指标提升瓶颈等
原因 ， 导致该类方法的研究热度逐渐减低 ； 而同...
2025-06-10 17:41:26,125 - DEBUG - 处理块 47/504: 性与迁移能力较低 、 准确率等性能指标提升瓶颈等
原因 ， 导致该类方法的研究热度逐渐减低 ； 而同...
2025-06-10 17:41:26,398 - DEBUG - 块 47 生成文本: <triplet> 准确率 <concept> 性能指标 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:26,398 - DEBUG - 块 47 生成文本: <triplet> 准确率 <concept> 性能指标 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:26,398 - DEBUG - 块 47 生成文本: <triplet> 准确率 <concept> 性能指标 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:26,399 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 准确率 <concept> 性能指标 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:26,399 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 准确率 <concept> 性能指标 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:26,399 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 准确率 <concept> 性能指标 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:26,399 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '准确率', '<concept>', '性能指标', '<media>', 'subclass of']
2025-06-10 17:41:26,399 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '准确率', '<concept>', '性能指标', '<media>', 'subclass of']
2025-06-10 17:41:26,399 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '准确率', '<concept>', '性能指标', '<media>', 'subclass of']
2025-06-10 17:41:26,399 - DEBUG - 添加三元组: 准确率(concept) - subclass of - 性能指标(media)
2025-06-10 17:41:26,399 - DEBUG - 添加三元组: 准确率(concept) - subclass of - 性能指标(media)
2025-06-10 17:41:26,399 - DEBUG - 添加三元组: 准确率(concept) - subclass of - 性能指标(media)
2025-06-10 17:41:26,399 - DEBUG - 块 47 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:26,399 - DEBUG - 块 47 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:26,399 - DEBUG - 块 47 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:26,399 - DEBUG - 处理块 48/504: 于深度学习方法的部分 ， 基于低维向量空间的知识
图谱嵌入方法率先产生 ； 随后以知识图谱嵌入为基
...
2025-06-10 17:41:26,399 - DEBUG - 处理块 48/504: 于深度学习方法的部分 ， 基于低维向量空间的知识
图谱嵌入方法率先产生 ； 随后以知识图谱嵌入为基
...
2025-06-10 17:41:26,399 - DEBUG - 处理块 48/504: 于深度学习方法的部分 ， 基于低维向量空间的知识
图谱嵌入方法率先产生 ； 随后以知识图谱嵌入为基
...
2025-06-10 17:41:26,938 - DEBUG - 块 48 生成文本: <triplet> 卷积神 经网络 <concept> 注意力 <misc> CNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:26,938 - DEBUG - 块 48 生成文本: <triplet> 卷积神 经网络 <concept> 注意力 <misc> CNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:26,938 - DEBUG - 块 48 生成文本: <triplet> 卷积神 经网络 <concept> 注意力 <misc> CNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:26,938 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 卷积神 经网络 <concept> 注意力 <misc> CNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:26,938 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 卷积神 经网络 <concept> 注意力 <misc> CNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:26,938 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 卷积神 经网络 <concept> 注意力 <misc> CNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:26,938 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '卷积神 经网络', '<concept>', '注意力', '<misc>', 'CNN', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:26,938 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '卷积神 经网络', '<concept>', '注意力', '<misc>', 'CNN', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:26,938 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '卷积神 经网络', '<concept>', '注意力', '<misc>', 'CNN', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:26,938 - DEBUG - 添加三元组: 卷积神 经网络(concept) - CNN - 注意力(misc)
2025-06-10 17:41:26,938 - DEBUG - 添加三元组: 卷积神 经网络(concept) - CNN - 注意力(misc)
2025-06-10 17:41:26,938 - DEBUG - 添加三元组: 卷积神 经网络(concept) - CNN - 注意力(misc)
2025-06-10 17:41:26,938 - DEBUG - 块 48 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:26,938 - DEBUG - 块 48 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:26,938 - DEBUG - 块 48 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:26,939 - DEBUG - 处理块 49/504: 机制 （ attention mechanism） 、 图神经网络 （ graph neural
n...
2025-06-10 17:41:26,939 - DEBUG - 处理块 49/504: 机制 （ attention mechanism） 、 图神经网络 （ graph neural
n...
2025-06-10 17:41:26,939 - DEBUG - 处理块 49/504: 机制 （ attention mechanism） 、 图神经网络 （ graph neural
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2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 块 49 生成文本: <triplet> 机制 <concept> 神经网络模型 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 块 49 生成文本: <triplet> 机制 <concept> 神经网络模型 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 块 49 生成文本: <triplet> 机制 <concept> 神经网络模型 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 机制 <concept> 神经网络模型 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 机制 <concept> 神经网络模型 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 机制 <concept> 神经网络模型 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '机制', '<concept>', '神经网络模型', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '机制', '<concept>', '神经网络模型', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '机制', '<concept>', '神经网络模型', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 添加三元组: 机制(concept) - instance of - 神经网络模型(misc)
2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 添加三元组: 机制(concept) - instance of - 神经网络模型(misc)
2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 添加三元组: 机制(concept) - instance of - 神经网络模型(misc)
2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 块 49 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 块 49 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 块 49 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 处理块 50/504: 析 、 查询图和信息检索方法 ， 其中基于神经网络的信
息检索方法近几年得到了广泛关注 。
本文的目...
2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 处理块 50/504: 析 、 查询图和信息检索方法 ， 其中基于神经网络的信
息检索方法近几年得到了广泛关注 。
本文的目...
2025-06-10 17:41:27,119 - DEBUG - 处理块 50/504: 析 、 查询图和信息检索方法 ， 其中基于神经网络的信
息检索方法近几年得到了广泛关注 。
本文的目...
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 块 50 生成文本: <triplet> 析、查询图和信息检索方法 <concept> 知识图谱问答 <media> Fig.1 Framework of knowledge graph question <unk> <misc> studies</s>
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 块 50 生成文本: <triplet> 析、查询图和信息检索方法 <concept> 知识图谱问答 <media> Fig.1 Framework of knowledge graph question <unk> <misc> studies</s>
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 块 50 生成文本: <triplet> 析、查询图和信息检索方法 <concept> 知识图谱问答 <media> Fig.1 Framework of knowledge graph question <unk> <misc> studies</s>
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 析、查询图和信息检索方法 <concept> 知识图谱问答 <media> Fig.1 Framework of knowledge graph question <unk> <misc> studies</s>
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 析、查询图和信息检索方法 <concept> 知识图谱问答 <media> Fig.1 Framework of knowledge graph question <unk> <misc> studies</s>
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 析、查询图和信息检索方法 <concept> 知识图谱问答 <media> Fig.1 Framework of knowledge graph question <unk> <misc> studies</s>
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '析、查询图和信息检索方法', '<concept>', '知识图谱问答', '<media>', 'Fig.1 Framework of knowledge graph question', '<unk>', '<misc>', 'studies']
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '析、查询图和信息检索方法', '<concept>', '知识图谱问答', '<media>', 'Fig.1 Framework of knowledge graph question', '<unk>', '<misc>', 'studies']
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '析、查询图和信息检索方法', '<concept>', '知识图谱问答', '<media>', 'Fig.1 Framework of knowledge graph question', '<unk>', '<misc>', 'studies']
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 添加三元组: 析、查询图和信息检索方法(concept) - Fig.1 Framework of knowledge graph question - 知识图谱问答(media)
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 添加三元组: 析、查询图和信息检索方法(concept) - Fig.1 Framework of knowledge graph question - 知识图谱问答(media)
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 添加三元组: 析、查询图和信息检索方法(concept) - Fig.1 Framework of knowledge graph question - 知识图谱问答(media)
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 块 50 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 块 50 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 块 50 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 处理块 51/504: answering methods
˝…1 ¿“•¯`ìÓòÖ“˚¶˝…˘×˛˚·ð•‰•¤¿ò…Ü...
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 处理块 51/504: answering methods
˝…1 ¿“•¯`ìÓòÖ“˚¶˝…˘×˛˚·ð•‰•¤¿ò…Ü...
2025-06-10 17:41:27,605 - DEBUG - 处理块 51/504: answering methods
˝…1 ¿“•¯`ìÓòÖ“˚¶˝…˘×˛˚·ð•‰•¤¿ò…Ü...
2025-06-10 17:41:28,451 - DEBUG - 块 51 生成文本: <triplet> ̄`ìÓòÖ <concept> ̊––...äÖÆÆ <media> 2 <dis> <misc> ̆× <unk> Ñ <per> <org> ̨– <time> <date> point</s>
2025-06-10 17:41:28,451 - DEBUG - 块 51 生成文本: <triplet> ̄`ìÓòÖ <concept> ̊––...äÖÆÆ <media> 2 <dis> <misc> ̆× <unk> Ñ <per> <org> ̨– <time> <date> point</s>
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2025-06-10 17:41:28,451 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ̄`ìÓòÖ <concept> ̊––...äÖÆÆ <media> 2 <dis> <misc> ̆× <unk> Ñ <per> <org> ̨– <time> <date> point</s>
2025-06-10 17:41:28,451 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ̄`ìÓòÖ <concept> ̊––...äÖÆÆ <media> 2 <dis> <misc> ̆× <unk> Ñ <per> <org> ̨– <time> <date> point</s>
2025-06-10 17:41:28,451 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ̄`ìÓòÖ <concept> ̊––...äÖÆÆ <media> 2 <dis> <misc> ̆× <unk> Ñ <per> <org> ̨– <time> <date> point</s>
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2025-06-10 17:41:28,451 - DEBUG - 添加三元组: ̄`ìÓòÖ(concept) - 2 - ̊––...äÖÆÆ(media)
2025-06-10 17:41:28,451 - DEBUG - 添加三元组: ̄`ìÓòÖ(concept) - 2 - ̊––...äÖÆÆ(media)
2025-06-10 17:41:28,451 - DEBUG - 添加三元组: ̄`ìÓòÖ(concept) - 2 - ̊––...äÖÆÆ(media)
2025-06-10 17:41:28,451 - DEBUG - 块 51 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:28,451 - DEBUG - 块 51 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:28,451 - DEBUG - 块 51 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:28,451 - DEBUG - 处理块 52/504: 1845
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
Journal of Frontie...
2025-06-10 17:41:28,451 - DEBUG - 处理块 52/504: 1845
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
Journal of Frontie...
2025-06-10 17:41:28,451 - DEBUG - 处理块 52/504: 1845
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S H
Journal of Frontie...
2025-06-10 17:41:29,053 - DEBUG - 块 52 生成文本: <triplet> Ақпарат X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <media> 计算机科学与探索 <org> <concept> सित <unk> ଊ ጊ <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:29,053 - DEBUG - 块 52 生成文本: <triplet> Ақпарат X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <media> 计算机科学与探索 <org> <concept> सित <unk> ଊ ጊ <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:29,053 - DEBUG - 块 52 生成文本: <triplet> Ақпарат X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <media> 计算机科学与探索 <org> <concept> सित <unk> ଊ ጊ <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:29,053 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> Ақпарат X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <media> 计算机科学与探索 <org> <concept> सित <unk> ଊ ጊ <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:29,053 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> Ақпарат X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <media> 计算机科学与探索 <org> <concept> सित <unk> ଊ ጊ <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:29,053 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> Ақпарат X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <media> 计算机科学与探索 <org> <concept> सित <unk> ଊ ጊ <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:29,053 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'Ақпарат X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology', '<media>', '计算机科学与探索', '<org>', '<concept>', 'सित', '<unk>', 'ଊ ጊ', '<per>', 'is a list of']
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2025-06-10 17:41:29,053 - DEBUG - 添加三元组: Ақпарат X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology(media) - <concept> - 计算机科学与探索(org)
2025-06-10 17:41:29,053 - DEBUG - 添加三元组: Ақпарат X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology(media) - <concept> - 计算机科学与探索(org)
2025-06-10 17:41:29,053 - DEBUG - 添加三元组: Ақпарат X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology(media) - <concept> - 计算机科学与探索(org)
2025-06-10 17:41:29,053 - DEBUG - 块 52 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:29,053 - DEBUG - 块 52 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:29,053 - DEBUG - 块 52 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:29,053 - DEBUG - 处理块 53/504: （ 1） 从开放领域知识图谱问答的技术角度出发 ，
基于方法使用的核心技术 ， 以规则模板与深度学习...
2025-06-10 17:41:29,053 - DEBUG - 处理块 53/504: （ 1） 从开放领域知识图谱问答的技术角度出发 ，
基于方法使用的核心技术 ， 以规则模板与深度学习...
2025-06-10 17:41:29,053 - DEBUG - 处理块 53/504: （ 1） 从开放领域知识图谱问答的技术角度出发 ，
基于方法使用的核心技术 ， 以规则模板与深度学习...
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 块 53 生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 开放领域 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 块 53 生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 开放领域 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 块 53 生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 开放领域 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 开放领域 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 开放领域 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 开放领域 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用领域知识图谱', '<concept>', '开放领域', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用领域知识图谱', '<concept>', '开放领域', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用领域知识图谱', '<concept>', '开放领域', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 添加三元组: 通用领域知识图谱(concept) - part of - 开放领域(media)
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 添加三元组: 通用领域知识图谱(concept) - part of - 开放领域(media)
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 添加三元组: 通用领域知识图谱(concept) - part of - 开放领域(media)
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 块 53 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 块 53 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 块 53 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 处理块 54/504: （ 3） 以 3 个经典问答数据集为基线 ， 评测不同方
法的实验效果并进行分析 。
（ 4） 总结...
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 处理块 54/504: （ 3） 以 3 个经典问答数据集为基线 ， 评测不同方
法的实验效果并进行分析 。
（ 4） 总结...
2025-06-10 17:41:29,422 - DEBUG - 处理块 54/504: （ 3） 以 3 个经典问答数据集为基线 ， 评测不同方
法的实验效果并进行分析 。
（ 4） 总结...
2025-06-10 17:41:29,748 - DEBUG - 块 54 生成文本: <triplet> 知 识图谱 <concept> 知识 <media> 知識 <org> <per>  지식 <loc> <time></s>
2025-06-10 17:41:29,748 - DEBUG - 块 54 生成文本: <triplet> 知 识图谱 <concept> 知识 <media> 知識 <org> <per>  지식 <loc> <time></s>
2025-06-10 17:41:29,748 - DEBUG - 块 54 生成文本: <triplet> 知 识图谱 <concept> 知识 <media> 知識 <org> <per>  지식 <loc> <time></s>
2025-06-10 17:41:29,748 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知 识图谱 <concept> 知识 <media> 知識 <org> <per>  지식 <loc> <time></s>
2025-06-10 17:41:29,748 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知 识图谱 <concept> 知识 <media> 知識 <org> <per>  지식 <loc> <time></s>
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2025-06-10 17:41:29,749 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知 识图谱', '<concept>', '知识', '<media>', '知識', '<org>', '<per>', '지식', '<loc>', '<time>']
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2025-06-10 17:41:29,749 - DEBUG - 添加三元组: 知 识图谱(concept) - 知識 - 知识(media)
2025-06-10 17:41:29,749 - DEBUG - 添加三元组: 知 识图谱(concept) - 知識 - 知识(media)
2025-06-10 17:41:29,749 - DEBUG - 添加三元组: 知 识图谱(concept) - 知識 - 知识(media)
2025-06-10 17:41:29,749 - DEBUG - 块 54 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:29,749 - DEBUG - 块 54 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:29,749 - DEBUG - 块 54 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:29,749 - DEBUG - 处理块 55/504: description framework ， RDF） 图 、 属性图 、 异构信息网
络和有向标...
2025-06-10 17:41:29,749 - DEBUG - 处理块 55/504: description framework ， RDF） 图 、 属性图 、 异构信息网
络和有向标...
2025-06-10 17:41:29,749 - DEBUG - 处理块 55/504: description framework ， RDF） 图 、 属性图 、 异构信息网
络和有向标...
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 块 55 生成文本: <triplet> 图 <concept> 谱 <media> KGQA <org> developer</s>
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 块 55 生成文本: <triplet> 图 <concept> 谱 <media> KGQA <org> developer</s>
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 块 55 生成文本: <triplet> 图 <concept> 谱 <media> KGQA <org> developer</s>
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 图 <concept> 谱 <media> KGQA <org> developer</s>
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 图 <concept> 谱 <media> KGQA <org> developer</s>
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 图 <concept> 谱 <media> KGQA <org> developer</s>
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '图', '<concept>', '谱', '<media>', 'KGQA', '<org>', 'developer']
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '图', '<concept>', '谱', '<media>', 'KGQA', '<org>', 'developer']
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '图', '<concept>', '谱', '<media>', 'KGQA', '<org>', 'developer']
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 添加三元组: 图(concept) - KGQA - 谱(media)
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 添加三元组: 图(concept) - KGQA - 谱(media)
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 添加三元组: 图(concept) - KGQA - 谱(media)
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 块 55 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 块 55 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 块 55 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 处理块 56/504: 出一个 KG 实例 ， 其中圆角矩形表示实体 e ， 有向边
表示谓语 p。
定义 1（ 知识图谱 ...
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 处理块 56/504: 出一个 KG 实例 ， 其中圆角矩形表示实体 e ， 有向边
表示谓语 p。
定义 1（ 知识图谱 ...
2025-06-10 17:41:30,085 - DEBUG - 处理块 56/504: 出一个 KG 实例 ， 其中圆角矩形表示实体 e ， 有向边
表示谓语 p。
定义 1（ 知识图谱 ...
2025-06-10 17:41:30,474 - DEBUG - 块 56 生成文本: <triplet> 主语 <concept> 实体集合 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:30,474 - DEBUG - 块 56 生成文本: <triplet> 主语 <concept> 实体集合 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:30,474 - DEBUG - 块 56 生成文本: <triplet> 主语 <concept> 实体集合 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:30,474 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 主语 <concept> 实体集合 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:30,474 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 主语 <concept> 实体集合 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:30,474 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 主语 <concept> 实体集合 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:30,474 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '主语', '<concept>', '实体集合', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:30,474 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '主语', '<concept>', '实体集合', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:30,474 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '主语', '<concept>', '实体集合', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:30,474 - DEBUG - 添加三元组: 主语(concept) - part of - 实体集合(misc)
2025-06-10 17:41:30,474 - DEBUG - 添加三元组: 主语(concept) - part of - 实体集合(misc)
2025-06-10 17:41:30,474 - DEBUG - 添加三元组: 主语(concept) - part of - 实体集合(misc)
2025-06-10 17:41:30,475 - DEBUG - 块 56 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:30,475 - DEBUG - 块 56 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:30,475 - DEBUG - 块 56 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:30,475 - DEBUG - 处理块 57/504: 知识图谱问答 ： 由于不同方法使用的训练数据 、
元素定义及实现的功能不同 ， 知识图谱问答没有统
...
2025-06-10 17:41:30,475 - DEBUG - 处理块 57/504: 知识图谱问答 ： 由于不同方法使用的训练数据 、
元素定义及实现的功能不同 ， 知识图谱问答没有统
...
2025-06-10 17:41:30,475 - DEBUG - 处理块 57/504: 知识图谱问答 ： 由于不同方法使用的训练数据 、
元素定义及实现的功能不同 ， 知识图谱问答没有统
...
2025-06-10 17:41:30,790 - DEBUG - 块 57 生成文本: <triplet><triplet> 知识图谱问答 <concept> 信息检 索 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:30,790 - DEBUG - 块 57 生成文本: <triplet><triplet> 知识图谱问答 <concept> 信息检 索 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:30,790 - DEBUG - 块 57 生成文本: <triplet><triplet> 知识图谱问答 <concept> 信息检 索 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:30,790 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet><triplet> 知识图谱问答 <concept> 信息检 索 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:30,790 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet><triplet> 知识图谱问答 <concept> 信息检 索 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:30,790 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet><triplet> 知识图谱问答 <concept> 信息检 索 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:30,790 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<triplet>', '知识图谱问答', '<concept>', '信息检 索', '<media>', 'subclass of']
2025-06-10 17:41:30,790 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<triplet>', '知识图谱问答', '<concept>', '信息检 索', '<media>', 'subclass of']
2025-06-10 17:41:30,790 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<triplet>', '知识图谱问答', '<concept>', '信息检 索', '<media>', 'subclass of']
2025-06-10 17:41:30,790 - DEBUG - 处理块 58/504:  可以看出 ，
语义解析与信息检索细化了知识图谱问答的流程 ，
在获得正确答案集 A前分别增加了查询...
2025-06-10 17:41:30,790 - DEBUG - 处理块 58/504:  可以看出 ，
语义解析与信息检索细化了知识图谱问答的流程 ，
在获得正确答案集 A前分别增加了查询...
2025-06-10 17:41:30,790 - DEBUG - 处理块 58/504:  可以看出 ，
语义解析与信息检索细化了知识图谱问答的流程 ，
在获得正确答案集 A前分别增加了查询...
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 块 58 生成文本: <triplet> 知识图谱问答 <concept> 语义解析与信息检索细化 <media> 通用领域 <org> 범密 <unk> 分类 <per> part of</s>
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 块 58 生成文本: <triplet> 知识图谱问答 <concept> 语义解析与信息检索细化 <media> 通用领域 <org> 범密 <unk> 分类 <per> part of</s>
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 块 58 生成文本: <triplet> 知识图谱问答 <concept> 语义解析与信息检索细化 <media> 通用领域 <org> 범密 <unk> 分类 <per> part of</s>
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱问答 <concept> 语义解析与信息检索细化 <media> 通用领域 <org> 범密 <unk> 分类 <per> part of</s>
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱问答 <concept> 语义解析与信息检索细化 <media> 通用领域 <org> 범密 <unk> 分类 <per> part of</s>
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱问答 <concept> 语义解析与信息检索细化 <media> 通用领域 <org> 범密 <unk> 分类 <per> part of</s>
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱问答', '<concept>', '语义解析与信息检索细化', '<media>', '通用领域', '<org>', '범密', '<unk>', '分类', '<per>', 'part of']
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱问答', '<concept>', '语义解析与信息检索细化', '<media>', '通用领域', '<org>', '범密', '<unk>', '分类', '<per>', 'part of']
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱问答', '<concept>', '语义解析与信息检索细化', '<media>', '通用领域', '<org>', '범密', '<unk>', '分类', '<per>', 'part of']
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱问答(concept) - 通用领域 - 语义解析与信息检索细化(media)
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱问答(concept) - 通用领域 - 语义解析与信息检索细化(media)
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱问答(concept) - 通用领域 - 语义解析与信息检索细化(media)
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 块 58 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 块 58 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 块 58 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 处理块 59/504: 定义 2（ 知识图谱问答 ） 给定知识图谱 G ， 自然
语言问题 q， 返回正确答案集 A， 其中...
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 处理块 59/504: 定义 2（ 知识图谱问答 ） 给定知识图谱 G ， 自然
语言问题 q， 返回正确答案集 A， 其中...
2025-06-10 17:41:31,338 - DEBUG - 处理块 59/504: 定义 2（ 知识图谱问答 ） 给定知识图谱 G ， 自然
语言问题 q， 返回正确答案集 A， 其中...
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 块 59 生成文本: <triplet> 子集 <concept> 定义 2 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 块 59 生成文本: <triplet> 子集 <concept> 定义 2 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 块 59 生成文本: <triplet> 子集 <concept> 定义 2 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 子集 <concept> 定义 2 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 子集 <concept> 定义 2 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 子集 <concept> 定义 2 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '子集', '<concept>', '定义 2', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '子集', '<concept>', '定义 2', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '子集', '<concept>', '定义 2', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 添加三元组: 子集(concept) - part of - 定义 2(media)
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 添加三元组: 子集(concept) - part of - 定义 2(media)
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 添加三元组: 子集(concept) - part of - 定义 2(media)
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 块 59 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 块 59 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 块 59 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 处理块 60/504:  查询语句常用 SPARQL 查询语言 ，
表达逻辑形式的逻辑语言常用 λ-DCS（ λ depen...
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 处理块 60/504:  查询语句常用 SPARQL 查询语言 ，
表达逻辑形式的逻辑语言常用 λ-DCS（ λ depen...
2025-06-10 17:41:31,507 - DEBUG - 处理块 60/504:  查询语句常用 SPARQL 查询语言 ，
表达逻辑形式的逻辑语言常用 λ-DCS（ λ depen...
2025-06-10 17:41:31,811 - DEBUG - 块 60 生成文本: <triplet> 查询语言 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:31,811 - DEBUG - 块 60 生成文本: <triplet> 查询语言 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:31,811 - DEBUG - 块 60 生成文本: <triplet> 查询语言 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:31,811 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询语言 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:31,811 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询语言 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:31,811 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询语言 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:31,811 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询语言', '<media>', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:41:31,811 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询语言', '<media>', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:41:31,811 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询语言', '<media>', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:41:31,811 - DEBUG - 处理块 61/504: 问题 q ， 将 q 映射为可在 G 上执行并返回正确答案集
A的查询语句 y 或查询语句的逻辑形式...
2025-06-10 17:41:31,811 - DEBUG - 处理块 61/504: 问题 q ， 将 q 映射为可在 G 上执行并返回正确答案集
A的查询语句 y 或查询语句的逻辑形式...
2025-06-10 17:41:31,811 - DEBUG - 处理块 61/504: 问题 q ， 将 q 映射为可在 G 上执行并返回正确答案集
A的查询语句 y 或查询语句的逻辑形式...
2025-06-10 17:41:32,340 - DEBUG - 块 61 生成文本: <triplet> 信息检索 <concept> 知识图谱 G <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,340 - DEBUG - 块 61 生成文本: <triplet> 信息检索 <concept> 知识图谱 G <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,340 - DEBUG - 块 61 生成文本: <triplet> 信息检索 <concept> 知识图谱 G <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,341 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信息检索 <concept> 知识图谱 G <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,341 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信息检索 <concept> 知识图谱 G <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,341 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信息检索 <concept> 知识图谱 G <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,341 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '信息检索', '<concept>', '知识图谱 G', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:32,341 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '信息检索', '<concept>', '知识图谱 G', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:32,341 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '信息检索', '<concept>', '知识图谱 G', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:32,341 - DEBUG - 添加三元组: 信息检索(concept) - part of - 知识图谱 G(media)
2025-06-10 17:41:32,341 - DEBUG - 添加三元组: 信息检索(concept) - part of - 知识图谱 G(media)
2025-06-10 17:41:32,341 - DEBUG - 添加三元组: 信息检索(concept) - part of - 知识图谱 G(media)
2025-06-10 17:41:32,341 - DEBUG - 块 61 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:32,341 - DEBUG - 块 61 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:32,341 - DEBUG - 块 61 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:32,341 - DEBUG - 处理块 62/504: 问题 q ， 在 G 中检索与问题 q 所含主题实体 （ topic
entity） e 的在数跳 ...
2025-06-10 17:41:32,341 - DEBUG - 处理块 62/504: 问题 q ， 在 G 中检索与问题 q 所含主题实体 （ topic
entity） e 的在数跳 ...
2025-06-10 17:41:32,341 - DEBUG - 处理块 62/504: 问题 q ， 在 G 中检索与问题 q 所含主题实体 （ topic
entity） e 的在数跳 ...
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 块 62 生成文本: <triplet> 实体 <concept> G <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 块 62 生成文本: <triplet> 实体 <concept> G <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 块 62 生成文本: <triplet> 实体 <concept> G <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体 <concept> G <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体 <concept> G <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体 <concept> G <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体', '<concept>', 'G', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体', '<concept>', 'G', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体', '<concept>', 'G', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 添加三元组: 实体(concept) - part of - G(media)
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 添加三元组: 实体(concept) - part of - G(media)
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 添加三元组: 实体(concept) - part of - G(media)
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 块 62 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 块 62 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 块 62 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 处理块 63/504: “ Who is Obama’ s wife?” ， 图中的上下两部分 ， 分别对
应语义解析和信息...
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 处理块 63/504: “ Who is Obama’ s wife?” ， 图中的上下两部分 ， 分别对
应语义解析和信息...
2025-06-10 17:41:32,489 - DEBUG - 处理块 63/504: “ Who is Obama’ s wife?” ， 图中的上下两部分 ， 分别对
应语义解析和信息...
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 块 63 生成文本: <triplet> 主题实体 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 块 63 生成文本: <triplet> 主题实体 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 块 63 生成文本: <triplet> 主题实体 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 主题实体 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 主题实体 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 主题实体 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '主题实体', '<concept>', 'SPARQL', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '主题实体', '<concept>', 'SPARQL', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '主题实体', '<concept>', 'SPARQL', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 添加三元组: 主题实体(concept) - part of - SPARQL(media)
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 添加三元组: 主题实体(concept) - part of - SPARQL(media)
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 添加三元组: 主题实体(concept) - part of - SPARQL(media)
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 块 63 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 块 63 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 块 63 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 处理块 64/504: Obama 在 KG 中的邻近实体作为候选答案集 ， 并根据
特征或相似度排序获得最 终答案集 。
...
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 处理块 64/504: Obama 在 KG 中的邻近实体作为候选答案集 ， 并根据
特征或相似度排序获得最 终答案集 。
...
2025-06-10 17:41:32,647 - DEBUG - 处理块 64/504: Obama 在 KG 中的邻近实体作为候选答案集 ， 并根据
特征或相似度排序获得最 终答案集 。
...
2025-06-10 17:41:32,996 - DEBUG - 块 64 生成文本: <triplet> <concept> KG <media> part of the series</s>
2025-06-10 17:41:32,996 - DEBUG - 块 64 生成文本: <triplet> <concept> KG <media> part of the series</s>
2025-06-10 17:41:32,996 - DEBUG - 块 64 生成文本: <triplet> <concept> KG <media> part of the series</s>
2025-06-10 17:41:32,996 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> KG <media> part of the series</s>
2025-06-10 17:41:32,996 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> KG <media> part of the series</s>
2025-06-10 17:41:32,996 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> KG <media> part of the series</s>
2025-06-10 17:41:32,996 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'KG', '<media>', 'part of the series']
2025-06-10 17:41:32,996 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'KG', '<media>', 'part of the series']
2025-06-10 17:41:32,996 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'KG', '<media>', 'part of the series']
2025-06-10 17:41:32,996 - DEBUG - 处理块 65/504: question answering
˝…4 Ö“˚¶˝…˘×˛˚·ðµ˜`‰ÖÖ•‰•¤
1846...
2025-06-10 17:41:32,996 - DEBUG - 处理块 65/504: question answering
˝…4 Ö“˚¶˝…˘×˛˚·ðµ˜`‰ÖÖ•‰•¤
1846...
2025-06-10 17:41:32,996 - DEBUG - 处理块 65/504: question answering
˝…4 Ö“˚¶˝…˘×˛˚·ðµ˜`‰ÖÖ•‰•¤
1846...
2025-06-10 17:41:33,513 - DEBUG - 块 65 生成文本: <triplet> 陈子睿 <per> KGQA <media> field of work</s>
2025-06-10 17:41:33,513 - DEBUG - 块 65 生成文本: <triplet> 陈子睿 <per> KGQA <media> field of work</s>
2025-06-10 17:41:33,513 - DEBUG - 块 65 生成文本: <triplet> 陈子睿 <per> KGQA <media> field of work</s>
2025-06-10 17:41:33,513 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 陈子睿 <per> KGQA <media> field of work</s>
2025-06-10 17:41:33,513 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 陈子睿 <per> KGQA <media> field of work</s>
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2025-06-10 17:41:33,513 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '陈子睿', '<per>', 'KGQA', '<media>', 'field of work']
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2025-06-10 17:41:33,513 - DEBUG - 添加三元组: 陈子睿(per) - field of work - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:33,513 - DEBUG - 添加三元组: 陈子睿(per) - field of work - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:33,513 - DEBUG - 添加三元组: 陈子睿(per) - field of work - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:33,513 - DEBUG - 块 65 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:33,513 - DEBUG - 块 65 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:33,513 - DEBUG - 块 65 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:33,514 - DEBUG - 处理块 66/504: 无需人工定义特征的深度学习方法在 KGQA 领
域得到广泛应用之前 ， KGQA 主要依赖各类人工定...
2025-06-10 17:41:33,514 - DEBUG - 处理块 66/504: 无需人工定义特征的深度学习方法在 KGQA 领
域得到广泛应用之前 ， KGQA 主要依赖各类人工定...
2025-06-10 17:41:33,514 - DEBUG - 处理块 66/504: 无需人工定义特征的深度学习方法在 KGQA 领
域得到广泛应用之前 ， KGQA 主要依赖各类人工定...
2025-06-10 17:41:34,103 - DEBUG - 块 66 生成文本: <triplet> 无需人工定义特征的深度学习方法 <concept> 人工经验 <media> 深度 学习模型 <misc> 技术角度 <org> <eve> 语言学 <loc> part of</s>
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2025-06-10 17:41:34,103 - DEBUG - 块 66 生成文本: <triplet> 无需人工定义特征的深度学习方法 <concept> 人工经验 <media> 深度 学习模型 <misc> 技术角度 <org> <eve> 语言学 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:41:34,103 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 无需人工定义特征的深度学习方法 <concept> 人工经验 <media> 深度 学习模型 <misc> 技术角度 <org> <eve> 语言学 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:41:34,103 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 无需人工定义特征的深度学习方法 <concept> 人工经验 <media> 深度 学习模型 <misc> 技术角度 <org> <eve> 语言学 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:41:34,103 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 无需人工定义特征的深度学习方法 <concept> 人工经验 <media> 深度 学习模型 <misc> 技术角度 <org> <eve> 语言学 <loc> part of</s>
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2025-06-10 17:41:34,103 - DEBUG - 添加三元组: 无需人工定义特征的深度学习方法(concept) - 深度 学习模型 - 人工经验(media)
2025-06-10 17:41:34,103 - DEBUG - 添加三元组: 无需人工定义特征的深度学习方法(concept) - 深度 学习模型 - 人工经验(media)
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2025-06-10 17:41:34,103 - DEBUG - 块 66 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:34,103 - DEBUG - 块 66 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:34,103 - DEBUG - 块 66 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:34,103 - DEBUG - 处理块 67/504: 解答问题所需跳数与模型训练监督方法的不同 ， 将
数据集分为简单问题数据集 （ 答案仅涉及单个三元
...
2025-06-10 17:41:34,103 - DEBUG - 处理块 67/504: 解答问题所需跳数与模型训练监督方法的不同 ， 将
数据集分为简单问题数据集 （ 答案仅涉及单个三元
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2025-06-10 17:41:34,103 - DEBUG - 处理块 67/504: 解答问题所需跳数与模型训练监督方法的不同 ， 将
数据集分为简单问题数据集 （ 答案仅涉及单个三元
...
2025-06-10 17:41:34,617 - DEBUG - 块 67 生成文本: <triplet> 复杂多限制问 题 <concept> 跳数与模型训练监督方法 <media> 解答问题 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:34,617 - DEBUG - 块 67 生成文本: <triplet> 复杂多限制问 题 <concept> 跳数与模型训练监督方法 <media> 解答问题 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:34,617 - DEBUG - 块 67 生成文本: <triplet> 复杂多限制问 题 <concept> 跳数与模型训练监督方法 <media> 解答问题 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:34,618 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 复杂多限制问 题 <concept> 跳数与模型训练监督方法 <media> 解答问题 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:34,618 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 复杂多限制问 题 <concept> 跳数与模型训练监督方法 <media> 解答问题 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:34,618 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 复杂多限制问 题 <concept> 跳数与模型训练监督方法 <media> 解答问题 <misc> instance of</s>
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2025-06-10 17:41:34,618 - DEBUG - 添加三元组: 复杂多限制问 题(concept) - 解答问题 - 跳数与模型训练监督方法(media)
2025-06-10 17:41:34,618 - DEBUG - 添加三元组: 复杂多限制问 题(concept) - 解答问题 - 跳数与模型训练监督方法(media)
2025-06-10 17:41:34,618 - DEBUG - 块 67 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:34,618 - DEBUG - 块 67 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:34,618 - DEBUG - 块 67 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:34,618 - DEBUG - 处理块 68/504: 数据集 （ 远程监督学习方法 ） 。 基于模板规则的工作
主要集中在简单问题数据集的处理上 。
2....
2025-06-10 17:41:34,618 - DEBUG - 处理块 68/504: 数据集 （ 远程监督学习方法 ） 。 基于模板规则的工作
主要集中在简单问题数据集的处理上 。
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2025-06-10 17:41:34,618 - DEBUG - 处理块 68/504: 数据集 （ 远程监督学习方法 ） 。 基于模板规则的工作
主要集中在简单问题数据集的处理上 。
2....
2025-06-10 17:41:35,208 - DEBUG - 块 68 生成文本: <triplet> 传统语义解析 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:35,208 - DEBUG - 块 68 生成文本: <triplet> 传统语义解析 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:35,208 - DEBUG - 块 68 生成文本: <triplet> 传统语义解析 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:35,208 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 传统语义解析 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:35,208 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 传统语义解析 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:35,208 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 传统语义解析 <media> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:35,208 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '传统语义解析', '<media>', '<concept>', 'instance of']
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2025-06-10 17:41:35,209 - DEBUG - 处理块 69/504: 或逻辑形式解释系统的答案来源 ， 可解释性较高 。
传统语义解析共有直接映射和复述 （ paraph...
2025-06-10 17:41:35,209 - DEBUG - 处理块 69/504: 或逻辑形式解释系统的答案来源 ， 可解释性较高 。
传统语义解析共有直接映射和复述 （ paraph...
2025-06-10 17:41:35,209 - DEBUG - 处理块 69/504: 或逻辑形式解释系统的答案来源 ， 可解释性较高 。
传统语义解析共有直接映射和复述 （ paraph...
2025-06-10 17:41:35,882 - DEBUG - 块 69 生成文本: <triplet> 结构表示 <concept> 直接映射 <media> 语义解析 <org> 自然语言问题 <misc> 人工定义的规则 <eve> 逻辑形式解释系统 <loc> 汉语学 <unk> 语言学的 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:41:35,882 - DEBUG - 块 69 生成文本: <triplet> 结构表示 <concept> 直接映射 <media> 语义解析 <org> 自然语言问题 <misc> 人工定义的规则 <eve> 逻辑形式解释系统 <loc> 汉语学 <unk> 语言学的 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:41:35,882 - DEBUG - 块 69 生成文本: <triplet> 结构表示 <concept> 直接映射 <media> 语义解析 <org> 自然语言问题 <misc> 人工定义的规则 <eve> 逻辑形式解释系统 <loc> 汉语学 <unk> 语言学的 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:41:35,883 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 结构表示 <concept> 直接映射 <media> 语义解析 <org> 自然语言问题 <misc> 人工定义的规则 <eve> 逻辑形式解释系统 <loc> 汉语学 <unk> 语言学的 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:41:35,883 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 结构表示 <concept> 直接映射 <media> 语义解析 <org> 自然语言问题 <misc> 人工定义的规则 <eve> 逻辑形式解释系统 <loc> 汉语学 <unk> 语言学的 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:41:35,883 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 结构表示 <concept> 直接映射 <media> 语义解析 <org> 自然语言问题 <misc> 人工定义的规则 <eve> 逻辑形式解释系统 <loc> 汉语学 <unk> 语言学的 <dis> part of</s>
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2025-06-10 17:41:35,883 - DEBUG - 添加三元组: 结构表示(concept) - 语义解析 - 直接映射(media)
2025-06-10 17:41:35,883 - DEBUG - 添加三元组: 结构表示(concept) - 语义解析 - 直接映射(media)
2025-06-10 17:41:35,883 - DEBUG - 添加三元组: 结构表示(concept) - 语义解析 - 直接映射(media)
2025-06-10 17:41:35,883 - DEBUG - 块 69 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:35,883 - DEBUG - 块 69 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:35,883 - DEBUG - 块 69 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:35,883 - DEBUG - 处理块 70/504: 为中间形式 ， 然后基于中间形式的各类特征进行打
分排序 ， 将最佳中间形式对应的逻辑形式作为输出 ...
2025-06-10 17:41:35,883 - DEBUG - 处理块 70/504: 为中间形式 ， 然后基于中间形式的各类特征进行打
分排序 ， 将最佳中间形式对应的逻辑形式作为输出 ...
2025-06-10 17:41:35,883 - DEBUG - 处理块 70/504: 为中间形式 ， 然后基于中间形式的各类特征进行打
分排序 ， 将最佳中间形式对应的逻辑形式作为输出 ...
2025-06-10 17:41:36,419 - DEBUG - 块 70 生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 语法工具完 <org> 结构 <misc> 组合范畴 <media> <eve> <per> 工具 <unk> <loc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:36,419 - DEBUG - 块 70 生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 语法工具完 <org> 结构 <misc> 组合范畴 <media> <eve> <per> 工具 <unk> <loc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:36,419 - DEBUG - 块 70 生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 语法工具完 <org> 结构 <misc> 组合范畴 <media> <eve> <per> 工具 <unk> <loc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:36,419 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 语法工具完 <org> 结构 <misc> 组合范畴 <media> <eve> <per> 工具 <unk> <loc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:36,419 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 语法工具完 <org> 结构 <misc> 组合范畴 <media> <eve> <per> 工具 <unk> <loc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:36,419 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 语法工具完 <org> 结构 <misc> 组合范畴 <media> <eve> <per> 工具 <unk> <loc> instance of</s>
2025-06-10 17:41:36,419 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '直接映射', '<concept>', '语法工具完', '<org>', '结构', '<misc>', '组合范畴', '<media>', '<eve>', '<per>', '工具', '<unk>', '<loc>', 'instance of']
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2025-06-10 17:41:36,420 - DEBUG - 添加三元组: 直接映射(concept) - 结构 - 语法工具完(org)
2025-06-10 17:41:36,420 - DEBUG - 添加三元组: 直接映射(concept) - 结构 - 语法工具完(org)
2025-06-10 17:41:36,420 - DEBUG - 添加三元组: 直接映射(concept) - 结构 - 语法工具完(org)
2025-06-10 17:41:36,420 - DEBUG - 块 70 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:36,420 - DEBUG - 块 70 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:36,420 - DEBUG - 块 70 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:36,420 - DEBUG - 处理块 71/504: grammar ， CCG） ， 并使用语法工具附带的词汇表完成
短语—实体 /关系的映射 ， 产生...
2025-06-10 17:41:36,420 - DEBUG - 处理块 71/504: grammar ， CCG） ， 并使用语法工具附带的词汇表完成
短语—实体 /关系的映射 ， 产生...
2025-06-10 17:41:36,420 - DEBUG - 处理块 71/504: grammar ， CCG） ， 并使用语法工具附带的词汇表完成
短语—实体 /关系的映射 ， 产生...
2025-06-10 17:41:37,041 - DEBUG - 块 71 生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> <media> 语法工具附带 <misc> 词汇表 <org> NLP 领 域 <per> grammar <unk> <eve> <time> 语言 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,041 - DEBUG - 块 71 生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> <media> 语法工具附带 <misc> 词汇表 <org> NLP 领 域 <per> grammar <unk> <eve> <time> 语言 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,041 - DEBUG - 块 71 生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> <media> 语法工具附带 <misc> 词汇表 <org> NLP 领 域 <per> grammar <unk> <eve> <time> 语言 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,041 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> <media> 语法工具附带 <misc> 词汇表 <org> NLP 领 域 <per> grammar <unk> <eve> <time> 语言 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,041 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> <media> 语法工具附带 <misc> 词汇表 <org> NLP 领 域 <per> grammar <unk> <eve> <time> 语言 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,041 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> <media> 语法工具附带 <misc> 词汇表 <org> NLP 领 域 <per> grammar <unk> <eve> <time> 语言 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,041 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '直接映射', '<concept>', '<media>', '语法工具附带', '<misc>', '词汇表', '<org>', 'NLP 领 域', '<per>', 'grammar', '<unk>', '<eve>', '<time>', '语言', '<loc>', 'part of']
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2025-06-10 17:41:37,041 - DEBUG - 处理块 72/504:  Berant 等人
[17]
将直接映射的传统语
义解析融入 KGQA 作为解决方法 ， 解决了两...
2025-06-10 17:41:37,041 - DEBUG - 处理块 72/504:  Berant 等人
[17]
将直接映射的传统语
义解析融入 KGQA 作为解决方法 ， 解决了两...
2025-06-10 17:41:37,041 - DEBUG - 处理块 72/504:  Berant 等人
[17]
将直接映射的传统语
义解析融入 KGQA 作为解决方法 ， 解决了两...
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 块 72 生成文本: <triplet> 数据集基线 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 块 72 生成文本: <triplet> 数据集基线 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 块 72 生成文本: <triplet> 数据集基线 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 数据集基线 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 数据集基线 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 数据集基线 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '数据集基线', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '数据集基线', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '数据集基线', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 添加三元组: 数据集基线(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 添加三元组: 数据集基线(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 添加三元组: 数据集基线(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 块 72 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 块 72 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 块 72 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 处理块 73/504: 该 KGQA 系统分为两个阶段 ： 构造逻辑形式和
打分 。
（ 1） 构造逻辑形式阶段 。 生成问...
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 处理块 73/504: 该 KGQA 系统分为两个阶段 ： 构造逻辑形式和
打分 。
（ 1） 构造逻辑形式阶段 。 生成问...
2025-06-10 17:41:37,231 - DEBUG - 处理块 73/504: 该 KGQA 系统分为两个阶段 ： 构造逻辑形式和
打分 。
（ 1） 构造逻辑形式阶段 。 生成问...
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 块 73 生成文本: <triplet> 构造逻辑形式 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 块 73 生成文本: <triplet> 构造逻辑形式 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 块 73 生成文本: <triplet> 构造逻辑形式 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 构造逻辑形式 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 构造逻辑形式 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 构造逻辑形式 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '构造逻辑形式', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '构造逻辑形式', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '构造逻辑形式', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 添加三元组: 构造逻辑形式(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 添加三元组: 构造逻辑形式(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 添加三元组: 构造逻辑形式(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 块 73 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 块 73 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 块 73 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 处理块 74/504:  词汇表 L
的形式如图 6 所示 ， 其中 w 为自然语言短语 ， 通过词
汇表 L(w) 映射得...
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 处理块 74/504:  词汇表 L
的形式如图 6 所示 ， 其中 w 为自然语言短语 ， 通过词
汇表 L(w) 映射得...
2025-06-10 17:41:37,514 - DEBUG - 处理块 74/504:  词汇表 L
的形式如图 6 所示 ， 其中 w 为自然语言短语 ， 通过词
汇表 L(w) 映射得...
2025-06-10 17:41:38,241 - DEBUG - 块 74 生成文本: <triplet> 类组合 <concept> 词汇表 L <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:38,241 - DEBUG - 块 74 生成文本: <triplet> 类组合 <concept> 词汇表 L <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:38,241 - DEBUG - 块 74 生成文本: <triplet> 类组合 <concept> 词汇表 L <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:38,242 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 类组合 <concept> 词汇表 L <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:38,242 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 类组合 <concept> 词汇表 L <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:38,242 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 类组合 <concept> 词汇表 L <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:38,242 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '类组合', '<concept>', '词汇表 L', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:38,242 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '类组合', '<concept>', '词汇表 L', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:38,242 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '类组合', '<concept>', '词汇表 L', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:38,242 - DEBUG - 添加三元组: 类组合(concept) - part of - 词汇表 L(misc)
2025-06-10 17:41:38,242 - DEBUG - 添加三元组: 类组合(concept) - part of - 词汇表 L(misc)
2025-06-10 17:41:38,242 - DEBUG - 添加三元组: 类组合(concept) - part of - 词汇表 L(misc)
2025-06-10 17:41:38,242 - DEBUG - 块 74 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:38,242 - DEBUG - 块 74 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:38,242 - DEBUG - 块 74 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:38,242 - DEBUG - 处理块 75/504: 规则 — —连接 、 交集 、 聚合与桥接 ， 将谓词随机组合 ，
生成所有可能的逻辑形式 。 使用...
2025-06-10 17:41:38,242 - DEBUG - 处理块 75/504: 规则 — —连接 、 交集 、 聚合与桥接 ， 将谓词随机组合 ，
生成所有可能的逻辑形式 。 使用...
2025-06-10 17:41:38,242 - DEBUG - 处理块 75/504: 规则 — —连接 、 交集 、 聚合与桥接 ， 将谓词随机组合 ，
生成所有可能的逻辑形式 。 使用...
2025-06-10 17:41:38,961 - DEBUG - 块 75 生成文本: <triplet> 规则 <concept> 规 则 <media> 逻辑形式 <misc> 交集 +连接组合 <org> 규칙 <unk> 连接 <eve> part of</s>
2025-06-10 17:41:38,961 - DEBUG - 块 75 生成文本: <triplet> 规则 <concept> 规 则 <media> 逻辑形式 <misc> 交集 +连接组合 <org> 규칙 <unk> 连接 <eve> part of</s>
2025-06-10 17:41:38,961 - DEBUG - 块 75 生成文本: <triplet> 规则 <concept> 规 则 <media> 逻辑形式 <misc> 交集 +连接组合 <org> 규칙 <unk> 连接 <eve> part of</s>
2025-06-10 17:41:38,961 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则 <concept> 规 则 <media> 逻辑形式 <misc> 交集 +连接组合 <org> 규칙 <unk> 连接 <eve> part of</s>
2025-06-10 17:41:38,961 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则 <concept> 规 则 <media> 逻辑形式 <misc> 交集 +连接组合 <org> 규칙 <unk> 连接 <eve> part of</s>
2025-06-10 17:41:38,961 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则 <concept> 规 则 <media> 逻辑形式 <misc> 交集 +连接组合 <org> 규칙 <unk> 连接 <eve> part of</s>
2025-06-10 17:41:38,962 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '规则', '<concept>', '规 则', '<media>', '逻辑形式', '<misc>', '交集 +连接组合', '<org>', '규칙', '<unk>', '连接', '<eve>', 'part of']
2025-06-10 17:41:38,962 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '规则', '<concept>', '规 则', '<media>', '逻辑形式', '<misc>', '交集 +连接组合', '<org>', '규칙', '<unk>', '连接', '<eve>', 'part of']
2025-06-10 17:41:38,962 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '规则', '<concept>', '规 则', '<media>', '逻辑形式', '<misc>', '交集 +连接组合', '<org>', '규칙', '<unk>', '连接', '<eve>', 'part of']
2025-06-10 17:41:38,962 - DEBUG - 添加三元组: 规则(concept) - 逻辑形式 - 规 则(media)
2025-06-10 17:41:38,962 - DEBUG - 添加三元组: 规则(concept) - 逻辑形式 - 规 则(media)
2025-06-10 17:41:38,962 - DEBUG - 添加三元组: 规则(concept) - 逻辑形式 - 规 则(media)
2025-06-10 17:41:38,962 - DEBUG - 块 75 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:38,962 - DEBUG - 块 75 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:38,962 - DEBUG - 块 75 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:38,962 - DEBUG - 处理块 76/504: and information retrieval methods
˝…5 ÓïÒå‰â˛öÓº—¯...
2025-06-10 17:41:38,962 - DEBUG - 处理块 76/504: and information retrieval methods
˝…5 ÓïÒå‰â˛öÓº—¯...
2025-06-10 17:41:38,962 - DEBUG - 处理块 76/504: and information retrieval methods
˝…5 ÓïÒå‰â˛öÓº—¯...
2025-06-10 17:41:39,508 - DEBUG - 块 76 生成文本: <triplet> <concept> 表1 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:41:39,508 - DEBUG - 块 76 生成文本: <triplet> <concept> 表1 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:41:39,508 - DEBUG - 块 76 生成文本: <triplet> <concept> 表1 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:41:39,508 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 表1 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:41:39,508 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 表1 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:41:39,508 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 表1 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:41:39,508 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '表1', '<dis>', 'part of']
2025-06-10 17:41:39,508 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '表1', '<dis>', 'part of']
2025-06-10 17:41:39,508 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '表1', '<dis>', 'part of']
2025-06-10 17:41:39,508 - DEBUG - 处理块 77/504: A′
A
描述
知识图谱
一个事实三元组 ， 即 （ 主语 ， 谓语 ， 宾语 ）
实体集合
谓词集...
2025-06-10 17:41:39,508 - DEBUG - 处理块 77/504: A′
A
描述
知识图谱
一个事实三元组 ， 即 （ 主语 ， 谓语 ， 宾语 ）
实体集合
谓词集...
2025-06-10 17:41:39,508 - DEBUG - 处理块 77/504: A′
A
描述
知识图谱
一个事实三元组 ， 即 （ 主语 ， 谓语 ， 宾语 ）
实体集合
谓词集...
2025-06-10 17:41:40,227 - DEBUG - 块 77 生成文本: <triplet> 自然语言短语 <concept> 词汇表 <org> <media> <unk> رار <per> <misc> A 描述 知识图谱 <loc> part of the <dis> <cel> 事实三元组 <eve> instance of</s>
2025-06-10 17:41:40,227 - DEBUG - 块 77 生成文本: <triplet> 自然语言短语 <concept> 词汇表 <org> <media> <unk> رار <per> <misc> A 描述 知识图谱 <loc> part of the <dis> <cel> 事实三元组 <eve> instance of</s>
2025-06-10 17:41:40,227 - DEBUG - 块 77 生成文本: <triplet> 自然语言短语 <concept> 词汇表 <org> <media> <unk> رار <per> <misc> A 描述 知识图谱 <loc> part of the <dis> <cel> 事实三元组 <eve> instance of</s>
2025-06-10 17:41:40,227 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 自然语言短语 <concept> 词汇表 <org> <media> <unk> رار <per> <misc> A 描述 知识图谱 <loc> part of the <dis> <cel> 事实三元组 <eve> instance of</s>
2025-06-10 17:41:40,227 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 自然语言短语 <concept> 词汇表 <org> <media> <unk> رار <per> <misc> A 描述 知识图谱 <loc> part of the <dis> <cel> 事实三元组 <eve> instance of</s>
2025-06-10 17:41:40,227 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 自然语言短语 <concept> 词汇表 <org> <media> <unk> رار <per> <misc> A 描述 知识图谱 <loc> part of the <dis> <cel> 事实三元组 <eve> instance of</s>
2025-06-10 17:41:40,227 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '自然语言短语', '<concept>', '词汇表', '<org>', '<media>', '<unk>', 'رار', '<per>', '<misc>', 'A 描述 知识图谱', '<loc>', 'part of the', '<dis>', '<cel>', '事实三元组', '<eve>', 'instance of']
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2025-06-10 17:41:40,227 - DEBUG - 添加三元组: 自然语言短语(concept) - <media> - 词汇表(org)
2025-06-10 17:41:40,227 - DEBUG - 添加三元组: 自然语言短语(concept) - <media> - 词汇表(org)
2025-06-10 17:41:40,227 - DEBUG - 添加三元组: 自然语言短语(concept) - <media> - 词汇表(org)
2025-06-10 17:41:40,227 - DEBUG - 块 77 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:40,227 - DEBUG - 块 77 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:40,227 - DEBUG - 块 77 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:40,227 - DEBUG - 处理块 78/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:41:40,227 - DEBUG - 处理块 78/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:41:40,227 - DEBUG - 处理块 78/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:41:40,860 - DEBUG - 块 78 生成文本: <triplet> 规则应用总数 <concept> 连接与桥接过程中的跳过词 <media> 逻辑形式 <misc> 计算机科学与探索 <org> Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <unk> <per> 人工特征 <loc> studies</s>
2025-06-10 17:41:40,860 - DEBUG - 块 78 生成文本: <triplet> 规则应用总数 <concept> 连接与桥接过程中的跳过词 <media> 逻辑形式 <misc> 计算机科学与探索 <org> Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <unk> <per> 人工特征 <loc> studies</s>
2025-06-10 17:41:40,860 - DEBUG - 块 78 生成文本: <triplet> 规则应用总数 <concept> 连接与桥接过程中的跳过词 <media> 逻辑形式 <misc> 计算机科学与探索 <org> Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <unk> <per> 人工特征 <loc> studies</s>
2025-06-10 17:41:40,861 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则应用总数 <concept> 连接与桥接过程中的跳过词 <media> 逻辑形式 <misc> 计算机科学与探索 <org> Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <unk> <per> 人工特征 <loc> studies</s>
2025-06-10 17:41:40,861 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则应用总数 <concept> 连接与桥接过程中的跳过词 <media> 逻辑形式 <misc> 计算机科学与探索 <org> Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <unk> <per> 人工特征 <loc> studies</s>
2025-06-10 17:41:40,861 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则应用总数 <concept> 连接与桥接过程中的跳过词 <media> 逻辑形式 <misc> 计算机科学与探索 <org> Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <unk> <per> 人工特征 <loc> studies</s>
2025-06-10 17:41:40,861 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '规则应用总数', '<concept>', '连接与桥接过程中的跳过词', '<media>', '逻辑形式', '<misc>', '计算机科学与探索', '<org>', 'Journal of Frontiers of Computer Science and Technology', '<unk>', '<per>', '人工特征', '<loc>', 'studies']
2025-06-10 17:41:40,861 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '规则应用总数', '<concept>', '连接与桥接过程中的跳过词', '<media>', '逻辑形式', '<misc>', '计算机科学与探索', '<org>', 'Journal of Frontiers of Computer Science and Technology', '<unk>', '<per>', '人工特征', '<loc>', 'studies']
2025-06-10 17:41:40,861 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '规则应用总数', '<concept>', '连接与桥接过程中的跳过词', '<media>', '逻辑形式', '<misc>', '计算机科学与探索', '<org>', 'Journal of Frontiers of Computer Science and Technology', '<unk>', '<per>', '人工特征', '<loc>', 'studies']
2025-06-10 17:41:40,861 - DEBUG - 添加三元组: 规则应用总数(concept) - 逻辑形式 - 连接与桥接过程中的跳过词(media)
2025-06-10 17:41:40,861 - DEBUG - 添加三元组: 规则应用总数(concept) - 逻辑形式 - 连接与桥接过程中的跳过词(media)
2025-06-10 17:41:40,861 - DEBUG - 添加三元组: 规则应用总数(concept) - 逻辑形式 - 连接与桥接过程中的跳过词(media)
2025-06-10 17:41:40,861 - DEBUG - 块 78 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:40,861 - DEBUG - 块 78 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:40,861 - DEBUG - 块 78 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:40,861 - DEBUG - 处理块 79/504: （ skipped work） POS（ part-of-speech ） 标记 、 逻辑形式
的长...
2025-06-10 17:41:40,861 - DEBUG - 处理块 79/504: （ skipped work） POS（ part-of-speech ） 标记 、 逻辑形式
的长...
2025-06-10 17:41:40,861 - DEBUG - 处理块 79/504: （ skipped work） POS（ part-of-speech ） 标记 、 逻辑形式
的长...
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 块 79 生成文本: <triplet> 特征权重 <concept> 模型训练 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 块 79 生成文本: <triplet> 特征权重 <concept> 模型训练 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 块 79 生成文本: <triplet> 特征权重 <concept> 模型训练 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 特征权重 <concept> 模型训练 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 特征权重 <concept> 模型训练 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 特征权重 <concept> 模型训练 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '特征权重', '<concept>', '模型训练', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '特征权重', '<concept>', '模型训练', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '特征权重', '<concept>', '模型训练', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 添加三元组: 特征权重(concept) - part of - 模型训练(media)
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 添加三元组: 特征权重(concept) - part of - 模型训练(media)
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 添加三元组: 特征权重(concept) - part of - 模型训练(media)
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 块 79 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 块 79 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 块 79 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 处理块 80/504: 用问答对数据集 ， 目标是最大化正确答案的对数概率 。
后来对直接映射方法的研究可细分至直接映射
流...
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 处理块 80/504: 用问答对数据集 ， 目标是最大化正确答案的对数概率 。
后来对直接映射方法的研究可细分至直接映射
流...
2025-06-10 17:41:41,030 - DEBUG - 处理块 80/504: 用问答对数据集 ， 目标是最大化正确答案的对数概率 。
后来对直接映射方法的研究可细分至直接映射
流...
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 块 80 生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 流水线的不同环节 <misc> 消歧排序 <media> 系统 <org> DEANNA <per> author</s>
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 块 80 生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 流水线的不同环节 <misc> 消歧排序 <media> 系统 <org> DEANNA <per> author</s>
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 块 80 生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 流水线的不同环节 <misc> 消歧排序 <media> 系统 <org> DEANNA <per> author</s>
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 流水线的不同环节 <misc> 消歧排序 <media> 系统 <org> DEANNA <per> author</s>
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 流水线的不同环节 <misc> 消歧排序 <media> 系统 <org> DEANNA <per> author</s>
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 流水线的不同环节 <misc> 消歧排序 <media> 系统 <org> DEANNA <per> author</s>
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '直接映射', '<concept>', '流水线的不同环节', '<misc>', '消歧排序', '<media>', '系统', '<org>', 'DEANNA', '<per>', 'author']
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '直接映射', '<concept>', '流水线的不同环节', '<misc>', '消歧排序', '<media>', '系统', '<org>', 'DEANNA', '<per>', 'author']
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '直接映射', '<concept>', '流水线的不同环节', '<misc>', '消歧排序', '<media>', '系统', '<org>', 'DEANNA', '<per>', 'author']
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 添加三元组: 直接映射(concept) - 消歧排序 - 流水线的不同环节(misc)
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 添加三元组: 直接映射(concept) - 消歧排序 - 流水线的不同环节(misc)
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 添加三元组: 直接映射(concept) - 消歧排序 - 流水线的不同环节(misc)
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 块 80 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 块 80 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 块 80 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 处理块 81/504: 者采用整数线性规划 （ integer linear programming，ILP）
模型 ， 提...
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 处理块 81/504: 者采用整数线性规划 （ integer linear programming，ILP）
模型 ， 提...
2025-06-10 17:41:41,578 - DEBUG - 处理块 81/504: 者采用整数线性规划 （ integer linear programming，ILP）
模型 ， 提...
2025-06-10 17:41:42,061 - DEBUG - 块 81 生成文本: <triplet> 整数线性规划 <concept> 词汇表映射环节 <media> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:42,061 - DEBUG - 块 81 生成文本: <triplet> 整数线性规划 <concept> 词汇表映射环节 <media> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:42,061 - DEBUG - 块 81 生成文本: <triplet> 整数线性规划 <concept> 词汇表映射环节 <media> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:42,061 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 整数线性规划 <concept> 词汇表映射环节 <media> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:42,061 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 整数线性规划 <concept> 词汇表映射环节 <media> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:42,061 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 整数线性规划 <concept> 词汇表映射环节 <media> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:42,062 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '整数线性规划', '<concept>', '词汇表映射环节', '<media>', '三元组', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:42,062 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '整数线性规划', '<concept>', '词汇表映射环节', '<media>', '三元组', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:42,062 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '整数线性规划', '<concept>', '词汇表映射环节', '<media>', '三元组', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:42,062 - DEBUG - 添加三元组: 整数线性规划(concept) - 三元组 - 词汇表映射环节(media)
2025-06-10 17:41:42,062 - DEBUG - 添加三元组: 整数线性规划(concept) - 三元组 - 词汇表映射环节(media)
2025-06-10 17:41:42,062 - DEBUG - 添加三元组: 整数线性规划(concept) - 三元组 - 词汇表映射环节(media)
2025-06-10 17:41:42,062 - DEBUG - 块 81 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:42,062 - DEBUG - 块 81 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:42,062 - DEBUG - 块 81 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:42,062 - DEBUG - 处理块 82/504:  AGENDAIL 系统
[51]
将模仿
学习结合进语义解析器的训练过程中 ， 使得所生 成
逻辑...
2025-06-10 17:41:42,062 - DEBUG - 处理块 82/504:  AGENDAIL 系统
[51]
将模仿
学习结合进语义解析器的训练过程中 ， 使得所生 成
逻辑...
2025-06-10 17:41:42,062 - DEBUG - 处理块 82/504:  AGENDAIL 系统
[51]
将模仿
学习结合进语义解析器的训练过程中 ， 使得所生 成
逻辑...
2025-06-10 17:41:42,682 - DEBUG - 块 82 生成文本: <triplet> 学习 <concept> AGENDAIL 系统 <misc> 进语义解析器的训练 <media> <per> 模仿 <org> <eve> 学習 <unk> <triplet> Reddy 等人 <loc> 继承 <time> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:41:42,682 - DEBUG - 块 82 生成文本: <triplet> 学习 <concept> AGENDAIL 系统 <misc> 进语义解析器的训练 <media> <per> 模仿 <org> <eve> 学習 <unk> <triplet> Reddy 等人 <loc> 继承 <time> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:41:42,682 - DEBUG - 块 82 生成文本: <triplet> 学习 <concept> AGENDAIL 系统 <misc> 进语义解析器的训练 <media> <per> 模仿 <org> <eve> 学習 <unk> <triplet> Reddy 等人 <loc> 继承 <time> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:41:42,682 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 学习 <concept> AGENDAIL 系统 <misc> 进语义解析器的训练 <media> <per> 模仿 <org> <eve> 学習 <unk> <triplet> Reddy 等人 <loc> 继承 <time> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:41:42,682 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 学习 <concept> AGENDAIL 系统 <misc> 进语义解析器的训练 <media> <per> 模仿 <org> <eve> 学習 <unk> <triplet> Reddy 等人 <loc> 继承 <time> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:41:42,682 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 学习 <concept> AGENDAIL 系统 <misc> 进语义解析器的训练 <media> <per> 模仿 <org> <eve> 学習 <unk> <triplet> Reddy 等人 <loc> 继承 <time> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:41:42,683 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '学习', '<concept>', 'AGENDAIL 系统', '<misc>', '进语义解析器的训练', '<media>', '<per>', '模仿', '<org>', '<eve>', '学習', '<unk>', '<triplet>', 'Reddy 等人', '<loc>', '继承', '<time>', '<date>', 'point in time']
2025-06-10 17:41:42,683 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '学习', '<concept>', 'AGENDAIL 系统', '<misc>', '进语义解析器的训练', '<media>', '<per>', '模仿', '<org>', '<eve>', '学習', '<unk>', '<triplet>', 'Reddy 等人', '<loc>', '继承', '<time>', '<date>', 'point in time']
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2025-06-10 17:41:42,683 - DEBUG - 添加三元组: 学习(concept) - 进语义解析器的训练 - AGENDAIL 系统(misc)
2025-06-10 17:41:42,683 - DEBUG - 添加三元组: 学习(concept) - 进语义解析器的训练 - AGENDAIL 系统(misc)
2025-06-10 17:41:42,683 - DEBUG - 添加三元组: 学习(concept) - 进语义解析器的训练 - AGENDAIL 系统(misc)
2025-06-10 17:41:42,683 - DEBUG - 添加三元组: Reddy 等人(loc) - <date> - 继承(time)
2025-06-10 17:41:42,683 - DEBUG - 添加三元组: Reddy 等人(loc) - <date> - 继承(time)
2025-06-10 17:41:42,683 - DEBUG - 添加三元组: Reddy 等人(loc) - <date> - 继承(time)
2025-06-10 17:41:42,683 - DEBUG - 块 82 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:42,683 - DEBUG - 块 82 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:42,683 - DEBUG - 块 82 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:42,683 - DEBUG - 处理块 83/504: calculus 表达式 ； UDepLambda 系统
[53]
以 Reddy 等人的
系统为基...
2025-06-10 17:41:42,683 - DEBUG - 处理块 83/504: calculus 表达式 ； UDepLambda 系统
[53]
以 Reddy 等人的
系统为基...
2025-06-10 17:41:42,683 - DEBUG - 处理块 83/504: calculus 表达式 ； UDepLambda 系统
[53]
以 Reddy 等人的
系统为基...
2025-06-10 17:41:42,851 - DEBUG - 块 83 生成文本: <triplet> 通用依赖树库 <concept> s-expression <media> based on</s>
2025-06-10 17:41:42,851 - DEBUG - 块 83 生成文本: <triplet> 通用依赖树库 <concept> s-expression <media> based on</s>
2025-06-10 17:41:42,851 - DEBUG - 块 83 生成文本: <triplet> 通用依赖树库 <concept> s-expression <media> based on</s>
2025-06-10 17:41:42,851 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用依赖树库 <concept> s-expression <media> based on</s>
2025-06-10 17:41:42,851 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用依赖树库 <concept> s-expression <media> based on</s>
2025-06-10 17:41:42,851 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用依赖树库 <concept> s-expression <media> based on</s>
2025-06-10 17:41:42,851 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用依赖树库', '<concept>', 's-expression', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:41:42,851 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用依赖树库', '<concept>', 's-expression', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:41:42,851 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用依赖树库', '<concept>', 's-expression', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:41:42,852 - DEBUG - 添加三元组: 通用依赖树库(concept) - based on - s-expression(media)
2025-06-10 17:41:42,852 - DEBUG - 添加三元组: 通用依赖树库(concept) - based on - s-expression(media)
2025-06-10 17:41:42,852 - DEBUG - 添加三元组: 通用依赖树库(concept) - based on - s-expression(media)
2025-06-10 17:41:42,852 - DEBUG - 块 83 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:42,852 - DEBUG - 块 83 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:42,852 - DEBUG - 块 83 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:42,852 - DEBUG - 处理块 84/504: 复述方法采用各类人工模板或规则 ， 将问题改
写为中间形式打分得到最优改写 。
PARASEMPRE...
2025-06-10 17:41:42,852 - DEBUG - 处理块 84/504: 复述方法采用各类人工模板或规则 ， 将问题改
写为中间形式打分得到最优改写 。
PARASEMPRE...
2025-06-10 17:41:42,852 - DEBUG - 处理块 84/504: 复述方法采用各类人工模板或规则 ， 将问题改
写为中间形式打分得到最优改写 。
PARASEMPRE...
2025-06-10 17:41:43,166 - DEBUG - 块 84 生成文本: <triplet> 个人工定义模板 <concept> 模 <misc> <media> <org> 系统 <loc> use</s>
2025-06-10 17:41:43,166 - DEBUG - 块 84 生成文本: <triplet> 个人工定义模板 <concept> 模 <misc> <media> <org> 系统 <loc> use</s>
2025-06-10 17:41:43,166 - DEBUG - 块 84 生成文本: <triplet> 个人工定义模板 <concept> 模 <misc> <media> <org> 系统 <loc> use</s>
2025-06-10 17:41:43,166 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 个人工定义模板 <concept> 模 <misc> <media> <org> 系统 <loc> use</s>
2025-06-10 17:41:43,166 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 个人工定义模板 <concept> 模 <misc> <media> <org> 系统 <loc> use</s>
2025-06-10 17:41:43,166 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 个人工定义模板 <concept> 模 <misc> <media> <org> 系统 <loc> use</s>
2025-06-10 17:41:43,166 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '个人工定义模板', '<concept>', '模', '<misc>', '<media>', '<org>', '系统', '<loc>', 'use']
2025-06-10 17:41:43,166 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '个人工定义模板', '<concept>', '模', '<misc>', '<media>', '<org>', '系统', '<loc>', 'use']
2025-06-10 17:41:43,166 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '个人工定义模板', '<concept>', '模', '<misc>', '<media>', '<org>', '系统', '<loc>', 'use']
2025-06-10 17:41:43,166 - DEBUG - 添加三元组: 个人工定义模板(concept) - <media> - 模(misc)
2025-06-10 17:41:43,166 - DEBUG - 添加三元组: 个人工定义模板(concept) - <media> - 模(misc)
2025-06-10 17:41:43,166 - DEBUG - 添加三元组: 个人工定义模板(concept) - <media> - 模(misc)
2025-06-10 17:41:43,167 - DEBUG - 块 84 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:43,167 - DEBUG - 块 84 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:43,167 - DEBUG - 块 84 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:43,167 - DEBUG - 处理块 85/504: 转换为逻辑形式 z ， 后使 用预先定义好的规则和词汇
表将每个逻辑形式 z 转换为一组自然语言 c...
2025-06-10 17:41:43,167 - DEBUG - 处理块 85/504: 转换为逻辑形式 z ， 后使 用预先定义好的规则和词汇
表将每个逻辑形式 z 转换为一组自然语言 c...
2025-06-10 17:41:43,167 - DEBUG - 处理块 85/504: 转换为逻辑形式 z ， 后使 用预先定义好的规则和词汇
表将每个逻辑形式 z 转换为一组自然语言 c...
2025-06-10 17:41:43,491 - DEBUG - 块 85 生成文本: <triplet> 形式 z <concept> 逻辑形式 <misc> instance of <triplet> c <media> 自然语言 c,z <org> different from</s>
2025-06-10 17:41:43,491 - DEBUG - 块 85 生成文本: <triplet> 形式 z <concept> 逻辑形式 <misc> instance of <triplet> c <media> 自然语言 c,z <org> different from</s>
2025-06-10 17:41:43,491 - DEBUG - 块 85 生成文本: <triplet> 形式 z <concept> 逻辑形式 <misc> instance of <triplet> c <media> 自然语言 c,z <org> different from</s>
2025-06-10 17:41:43,491 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 形式 z <concept> 逻辑形式 <misc> instance of <triplet> c <media> 自然语言 c,z <org> different from</s>
2025-06-10 17:41:43,491 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 形式 z <concept> 逻辑形式 <misc> instance of <triplet> c <media> 自然语言 c,z <org> different from</s>
2025-06-10 17:41:43,491 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 形式 z <concept> 逻辑形式 <misc> instance of <triplet> c <media> 自然语言 c,z <org> different from</s>
2025-06-10 17:41:43,491 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '形式 z', '<concept>', '逻辑形式', '<misc>', 'instance of', '<triplet>', 'c', '<media>', '自然语言 c,z', '<org>', 'different from']
2025-06-10 17:41:43,491 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '形式 z', '<concept>', '逻辑形式', '<misc>', 'instance of', '<triplet>', 'c', '<media>', '自然语言 c,z', '<org>', 'different from']
2025-06-10 17:41:43,491 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '形式 z', '<concept>', '逻辑形式', '<misc>', 'instance of', '<triplet>', 'c', '<media>', '自然语言 c,z', '<org>', 'different from']
2025-06-10 17:41:43,491 - DEBUG - 添加三元组: 形式 z(concept) - instance of - 逻辑形式(misc)
2025-06-10 17:41:43,491 - DEBUG - 添加三元组: 形式 z(concept) - instance of - 逻辑形式(misc)
2025-06-10 17:41:43,491 - DEBUG - 添加三元组: 形式 z(concept) - instance of - 逻辑形式(misc)
2025-06-10 17:41:43,491 - DEBUG - 添加三元组: c(media) - different from - 自然语言 c,z(org)
2025-06-10 17:41:43,491 - DEBUG - 添加三元组: c(media) - different from - 自然语言 c,z(org)
2025-06-10 17:41:43,491 - DEBUG - 添加三元组: c(media) - different from - 自然语言 c,z(org)
2025-06-10 17:41:43,492 - DEBUG - 块 85 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:43,492 - DEBUG - 块 85 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:43,492 - DEBUG - 块 85 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:43,492 - DEBUG - 处理块 86/504: 使用预先定义的操作符与模板 ， 将
用户问题提炼为语法正确 、 用词准确的标准问题 ， 并
将该标准...
2025-06-10 17:41:43,492 - DEBUG - 处理块 86/504: 使用预先定义的操作符与模板 ， 将
用户问题提炼为语法正确 、 用词准确的标准问题 ， 并
将该标准...
2025-06-10 17:41:43,492 - DEBUG - 处理块 86/504: 使用预先定义的操作符与模板 ， 将
用户问题提炼为语法正确 、 用词准确的标准问题 ， 并
将该标准...
2025-06-10 17:41:43,617 - DEBUG - 块 86 生成文本: <triplet> 模板 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:43,617 - DEBUG - 块 86 生成文本: <triplet> 模板 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:43,617 - DEBUG - 块 86 生成文本: <triplet> 模板 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:43,617 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:43,617 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:43,617 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:43,617 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板', '<concept>', 'KG', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:43,617 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板', '<concept>', 'KG', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:43,617 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板', '<concept>', 'KG', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:43,617 - DEBUG - 添加三元组: 模板(concept) - part of - KG(misc)
2025-06-10 17:41:43,617 - DEBUG - 添加三元组: 模板(concept) - part of - KG(misc)
2025-06-10 17:41:43,617 - DEBUG - 添加三元组: 模板(concept) - part of - KG(misc)
2025-06-10 17:41:43,618 - DEBUG - 块 86 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:43,618 - DEBUG - 块 86 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:43,618 - DEBUG - 块 86 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:43,618 - DEBUG - 处理块 87/504: 更标准 ， SPARQL 查询更贴近 KG 内容 ， 但该方法使
用的操作符与模板需线下构建 ， 如...
2025-06-10 17:41:43,618 - DEBUG - 处理块 87/504: 更标准 ， SPARQL 查询更贴近 KG 内容 ， 但该方法使
用的操作符与模板需线下构建 ， 如...
2025-06-10 17:41:43,618 - DEBUG - 处理块 87/504: 更标准 ， SPARQL 查询更贴近 KG 内容 ， 但该方法使
用的操作符与模板需线下构建 ， 如...
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 块 87 生成文本: <triplet> 子图 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 块 87 生成文本: <triplet> 子图 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 块 87 生成文本: <triplet> 子图 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 子图 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 子图 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 子图 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '子图', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '子图', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '子图', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 添加三元组: 子图(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 添加三元组: 子图(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 添加三元组: 子图(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 块 87 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 块 87 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 块 87 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 处理块 88/504: 从中抽取出与主题实体数跳内的相关节点作为候选
答案集 ， 通过提取问题和答案等信息的人工特征 ， 作...
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 处理块 88/504: 从中抽取出与主题实体数跳内的相关节点作为候选
答案集 ， 通过提取问题和答案等信息的人工特征 ， 作...
2025-06-10 17:41:43,754 - DEBUG - 处理块 88/504: 从中抽取出与主题实体数跳内的相关节点作为候选
答案集 ， 通过提取问题和答案等信息的人工特征 ， 作...
2025-06-10 17:41:44,185 - DEBUG - 块 88 生成文本: <triplet> <media> 人工特征 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:44,185 - DEBUG - 块 88 生成文本: <triplet> <media> 人工特征 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:44,185 - DEBUG - 块 88 生成文本: <triplet> <media> 人工特征 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:44,185 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> 人工特征 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:44,185 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> 人工特征 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:44,185 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> 人工特征 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:41:44,185 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', '人工特征', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:41:44,185 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', '人工特征', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:41:44,185 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', '人工特征', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:41:44,185 - DEBUG - 处理块 89/504: ˝…8 PARASEMPRE ˇµ˝‡`÷‡Ì˝…
1848
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B ...
2025-06-10 17:41:44,185 - DEBUG - 处理块 89/504: ˝…8 PARASEMPRE ˇµ˝‡`÷‡Ì˝…
1848
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B ...
2025-06-10 17:41:44,185 - DEBUG - 处理块 89/504: ˝…8 PARASEMPRE ˇµ˝‡`÷‡Ì˝…
1848
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B ...
2025-06-10 17:41:44,562 - DEBUG - 块 89 生成文本: <triplet> 义解析 <concept> 陈子睿 <per> author</s>
2025-06-10 17:41:44,562 - DEBUG - 块 89 生成文本: <triplet> 义解析 <concept> 陈子睿 <per> author</s>
2025-06-10 17:41:44,562 - DEBUG - 块 89 生成文本: <triplet> 义解析 <concept> 陈子睿 <per> author</s>
2025-06-10 17:41:44,562 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 义解析 <concept> 陈子睿 <per> author</s>
2025-06-10 17:41:44,562 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 义解析 <concept> 陈子睿 <per> author</s>
2025-06-10 17:41:44,562 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 义解析 <concept> 陈子睿 <per> author</s>
2025-06-10 17:41:44,562 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '义解析', '<concept>', '陈子睿', '<per>', 'author']
2025-06-10 17:41:44,562 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '义解析', '<concept>', '陈子睿', '<per>', 'author']
2025-06-10 17:41:44,562 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '义解析', '<concept>', '陈子睿', '<per>', 'author']
2025-06-10 17:41:44,562 - DEBUG - 添加三元组: 义解析(concept) - author - 陈子睿(per)
2025-06-10 17:41:44,562 - DEBUG - 添加三元组: 义解析(concept) - author - 陈子睿(per)
2025-06-10 17:41:44,562 - DEBUG - 添加三元组: 义解析(concept) - author - 陈子睿(per)
2025-06-10 17:41:44,563 - DEBUG - 块 89 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:44,563 - DEBUG - 块 89 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:44,563 - DEBUG - 块 89 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:44,563 - DEBUG - 处理块 90/504: 法的启发 ， 对技术演变方向产生重大影响 。 通过指
定的查询语句模板完成自然语言到查询语句的转
换...
2025-06-10 17:41:44,563 - DEBUG - 处理块 90/504: 法的启发 ， 对技术演变方向产生重大影响 。 通过指
定的查询语句模板完成自然语言到查询语句的转
换...
2025-06-10 17:41:44,563 - DEBUG - 处理块 90/504: 法的启发 ， 对技术演变方向产生重大影响 。 通过指
定的查询语句模板完成自然语言到查询语句的转
换...
2025-06-10 17:41:45,181 - DEBUG - 块 90 生成文本: <triplet> 查询语句模板 <concept> JACANA <media> use</s>
2025-06-10 17:41:45,181 - DEBUG - 块 90 生成文本: <triplet> 查询语句模板 <concept> JACANA <media> use</s>
2025-06-10 17:41:45,181 - DEBUG - 块 90 生成文本: <triplet> 查询语句模板 <concept> JACANA <media> use</s>
2025-06-10 17:41:45,182 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询语句模板 <concept> JACANA <media> use</s>
2025-06-10 17:41:45,182 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询语句模板 <concept> JACANA <media> use</s>
2025-06-10 17:41:45,182 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询语句模板 <concept> JACANA <media> use</s>
2025-06-10 17:41:45,182 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询语句模板', '<concept>', 'JACANA', '<media>', 'use']
2025-06-10 17:41:45,182 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询语句模板', '<concept>', 'JACANA', '<media>', 'use']
2025-06-10 17:41:45,182 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询语句模板', '<concept>', 'JACANA', '<media>', 'use']
2025-06-10 17:41:45,182 - DEBUG - 添加三元组: 查询语句模板(concept) - use - JACANA(media)
2025-06-10 17:41:45,182 - DEBUG - 添加三元组: 查询语句模板(concept) - use - JACANA(media)
2025-06-10 17:41:45,182 - DEBUG - 添加三元组: 查询语句模板(concept) - use - JACANA(media)
2025-06-10 17:41:45,182 - DEBUG - 块 90 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:45,182 - DEBUG - 块 90 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:45,182 - DEBUG - 块 90 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:45,182 - DEBUG - 处理块 91/504: 到问题特征与答案特征来获得答案 。
（ 1） 问题特征 。 对问题执行依存分析 ， 将分析结
果转化...
2025-06-10 17:41:45,182 - DEBUG - 处理块 91/504: 到问题特征与答案特征来获得答案 。
（ 1） 问题特征 。 对问题执行依存分析 ， 将分析结
果转化...
2025-06-10 17:41:45,182 - DEBUG - 处理块 91/504: 到问题特征与答案特征来获得答案 。
（ 1） 问题特征 。 对问题执行依存分析 ， 将分析结
果转化...
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 块 91 生成文本: <triplet> 词 <concept> 问题特征 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 块 91 生成文本: <triplet> 词 <concept> 问题特征 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 块 91 生成文本: <triplet> 词 <concept> 问题特征 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 词 <concept> 问题特征 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 词 <concept> 问题特征 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 词 <concept> 问题特征 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '词', '<concept>', '问题特征', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '词', '<concept>', '问题特征', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '词', '<concept>', '问题特征', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 添加三元组: 词(concept) - part of - 问题特征(misc)
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 添加三元组: 词(concept) - part of - 问题特征(misc)
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 添加三元组: 词(concept) - part of - 问题特征(misc)
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 块 91 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 块 91 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 块 91 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 处理块 92/504: [20]
， 其中问题主题即主题实
体 ， 用于寻找相关 Freebase 网页页面以构成该系统主
...
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 处理块 92/504: [20]
， 其中问题主题即主题实
体 ， 用于寻找相关 Freebase 网页页面以构成该系统主
...
2025-06-10 17:41:45,372 - DEBUG - 处理块 92/504: [20]
， 其中问题主题即主题实
体 ， 用于寻找相关 Freebase 网页页面以构成该系统主
...
2025-06-10 17:41:45,887 - DEBUG - 块 92 生成文本: <triplet> 主 题 图 <concept> 实 体 <misc> graph <media> Freebase <org> developer</s>
2025-06-10 17:41:45,887 - DEBUG - 块 92 生成文本: <triplet> 主 题 图 <concept> 实 体 <misc> graph <media> Freebase <org> developer</s>
2025-06-10 17:41:45,887 - DEBUG - 块 92 生成文本: <triplet> 主 题 图 <concept> 实 体 <misc> graph <media> Freebase <org> developer</s>
2025-06-10 17:41:45,887 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 主 题 图 <concept> 实 体 <misc> graph <media> Freebase <org> developer</s>
2025-06-10 17:41:45,887 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 主 题 图 <concept> 实 体 <misc> graph <media> Freebase <org> developer</s>
2025-06-10 17:41:45,887 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 主 题 图 <concept> 实 体 <misc> graph <media> Freebase <org> developer</s>
2025-06-10 17:41:45,887 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '主 题 图', '<concept>', '实 体', '<misc>', 'graph', '<media>', 'Freebase', '<org>', 'developer']
2025-06-10 17:41:45,887 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '主 题 图', '<concept>', '实 体', '<misc>', 'graph', '<media>', 'Freebase', '<org>', 'developer']
2025-06-10 17:41:45,887 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '主 题 图', '<concept>', '实 体', '<misc>', 'graph', '<media>', 'Freebase', '<org>', 'developer']
2025-06-10 17:41:45,888 - DEBUG - 添加三元组: 主 题 图(concept) - graph - 实 体(misc)
2025-06-10 17:41:45,888 - DEBUG - 添加三元组: 主 题 图(concept) - graph - 实 体(misc)
2025-06-10 17:41:45,888 - DEBUG - 添加三元组: 主 题 图(concept) - graph - 实 体(misc)
2025-06-10 17:41:45,888 - DEBUG - 块 92 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:45,888 - DEBUG - 块 92 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:45,888 - DEBUG - 块 92 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:45,888 - DEBUG - 处理块 93/504: 图 9 所示 ， 每个圆角矩形代表一个单词 ， 单词特征通
过等号对应标记 ， 其中 justin ...
2025-06-10 17:41:45,888 - DEBUG - 处理块 93/504: 图 9 所示 ， 每个圆角矩形代表一个单词 ， 单词特征通
过等号对应标记 ， 其中 justin ...
2025-06-10 17:41:45,888 - DEBUG - 处理块 93/504: 图 9 所示 ， 每个圆角矩形代表一个单词 ， 单词特征通
过等号对应标记 ， 其中 justin ...
2025-06-10 17:41:46,057 - DEBUG - 块 93 生成文本: <triplet> 实体数跳 <concept> Freebase <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:46,057 - DEBUG - 块 93 生成文本: <triplet> 实体数跳 <concept> Freebase <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:46,057 - DEBUG - 块 93 生成文本: <triplet> 实体数跳 <concept> Freebase <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:46,057 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体数跳 <concept> Freebase <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:46,057 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体数跳 <concept> Freebase <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:46,057 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体数跳 <concept> Freebase <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:46,057 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体数跳', '<concept>', 'Freebase', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:46,057 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体数跳', '<concept>', 'Freebase', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:46,057 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体数跳', '<concept>', 'Freebase', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:46,057 - DEBUG - 添加三元组: 实体数跳(concept) - part of - Freebase(media)
2025-06-10 17:41:46,057 - DEBUG - 添加三元组: 实体数跳(concept) - part of - Freebase(media)
2025-06-10 17:41:46,057 - DEBUG - 添加三元组: 实体数跳(concept) - part of - Freebase(media)
2025-06-10 17:41:46,058 - DEBUG - 块 93 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:46,058 - DEBUG - 块 93 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:46,058 - DEBUG - 块 93 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:46,058 - DEBUG - 处理块 94/504:  其中 ， 一个重要的特征是关系与问题
的相关度 ， 该特征值通过检索人工收集 Reverb 谓词
...
2025-06-10 17:41:46,058 - DEBUG - 处理块 94/504:  其中 ， 一个重要的特征是关系与问题
的相关度 ， 该特征值通过检索人工收集 Reverb 谓词
...
2025-06-10 17:41:46,058 - DEBUG - 处理块 94/504:  其中 ， 一个重要的特征是关系与问题
的相关度 ， 该特征值通过检索人工收集 Reverb 谓词
...
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 块 94 生成文本: <triplet> 关系表 <concept> 的相关度 <misc> <media> <unk> <org> 的关系表</s>
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 块 94 生成文本: <triplet> 关系表 <concept> 的相关度 <misc> <media> <unk> <org> 的关系表</s>
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 块 94 生成文本: <triplet> 关系表 <concept> 的相关度 <misc> <media> <unk> <org> 的关系表</s>
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系表 <concept> 的相关度 <misc> <media> <unk> <org> 的关系表</s>
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系表 <concept> 的相关度 <misc> <media> <unk> <org> 的关系表</s>
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系表 <concept> 的相关度 <misc> <media> <unk> <org> 的关系表</s>
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系表', '<concept>', '的相关度', '<misc>', '<media>', '<unk>', '<org>', '的关系表']
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系表', '<concept>', '的相关度', '<misc>', '<media>', '<unk>', '<org>', '的关系表']
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系表', '<concept>', '的相关度', '<misc>', '<media>', '<unk>', '<org>', '的关系表']
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 添加三元组: 关系表(concept) - <media> - 的相关度(misc)
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 添加三元组: 关系表(concept) - <media> - 的相关度(misc)
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 添加三元组: 关系表(concept) - <media> - 的相关度(misc)
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 块 94 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 块 94 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 块 94 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 处理块 95/504: 示 ， 主题实体为 Justin Bieber， 圆角矩形代表实体 ， 矩
形代表属性 ， 有向边代...
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 处理块 95/504: 示 ， 主题实体为 Justin Bieber， 圆角矩形代表实体 ， 矩
形代表属性 ， 有向边代...
2025-06-10 17:41:46,658 - DEBUG - 处理块 95/504: 示 ， 主题实体为 Justin Bieber， 圆角矩形代表实体 ， 矩
形代表属性 ， 有向边代...
2025-06-10 17:41:46,827 - DEBUG - 块 95 生成文本: <triplet> 正则化逻 <concept> Justin Bieber <per> named after</s>
2025-06-10 17:41:46,827 - DEBUG - 块 95 生成文本: <triplet> 正则化逻 <concept> Justin Bieber <per> named after</s>
2025-06-10 17:41:46,827 - DEBUG - 块 95 生成文本: <triplet> 正则化逻 <concept> Justin Bieber <per> named after</s>
2025-06-10 17:41:46,827 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 正则化逻 <concept> Justin Bieber <per> named after</s>
2025-06-10 17:41:46,827 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 正则化逻 <concept> Justin Bieber <per> named after</s>
2025-06-10 17:41:46,827 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 正则化逻 <concept> Justin Bieber <per> named after</s>
2025-06-10 17:41:46,828 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '正则化逻', '<concept>', 'Justin Bieber', '<per>', 'named after']
2025-06-10 17:41:46,828 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '正则化逻', '<concept>', 'Justin Bieber', '<per>', 'named after']
2025-06-10 17:41:46,828 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '正则化逻', '<concept>', 'Justin Bieber', '<per>', 'named after']
2025-06-10 17:41:46,828 - DEBUG - 添加三元组: 正则化逻(concept) - named after - Justin Bieber(per)
2025-06-10 17:41:46,828 - DEBUG - 添加三元组: 正则化逻(concept) - named after - Justin Bieber(per)
2025-06-10 17:41:46,828 - DEBUG - 添加三元组: 正则化逻(concept) - named after - Justin Bieber(per)
2025-06-10 17:41:46,828 - DEBUG - 块 95 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:46,828 - DEBUG - 块 95 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:46,828 - DEBUG - 块 95 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:46,828 - DEBUG - 处理块 96/504: 辑回归模型对主题图中的每个节点进行二分类 ， 提
取答案节点 。
因 KG 为 KGQA 的信息源 ...
2025-06-10 17:41:46,828 - DEBUG - 处理块 96/504: 辑回归模型对主题图中的每个节点进行二分类 ， 提
取答案节点 。
因 KG 为 KGQA 的信息源 ...
2025-06-10 17:41:46,828 - DEBUG - 处理块 96/504: 辑回归模型对主题图中的每个节点进行二分类 ， 提
取答案节点 。
因 KG 为 KGQA 的信息源 ...
2025-06-10 17:41:47,142 - DEBUG - 块 96 生成文本: <triplet> 辑回归模型 <concept> AquaLog <media> based on</s>
2025-06-10 17:41:47,142 - DEBUG - 块 96 生成文本: <triplet> 辑回归模型 <concept> AquaLog <media> based on</s>
2025-06-10 17:41:47,142 - DEBUG - 块 96 生成文本: <triplet> 辑回归模型 <concept> AquaLog <media> based on</s>
2025-06-10 17:41:47,142 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 辑回归模型 <concept> AquaLog <media> based on</s>
2025-06-10 17:41:47,142 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 辑回归模型 <concept> AquaLog <media> based on</s>
2025-06-10 17:41:47,142 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 辑回归模型 <concept> AquaLog <media> based on</s>
2025-06-10 17:41:47,143 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '辑回归模型', '<concept>', 'AquaLog', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:41:47,143 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '辑回归模型', '<concept>', 'AquaLog', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:41:47,143 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '辑回归模型', '<concept>', 'AquaLog', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:41:47,143 - DEBUG - 添加三元组: 辑回归模型(concept) - based on - AquaLog(media)
2025-06-10 17:41:47,143 - DEBUG - 添加三元组: 辑回归模型(concept) - based on - AquaLog(media)
2025-06-10 17:41:47,143 - DEBUG - 添加三元组: 辑回归模型(concept) - based on - AquaLog(media)
2025-06-10 17:41:47,143 - DEBUG - 块 96 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:47,143 - DEBUG - 块 96 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:47,143 - DEBUG - 块 96 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:47,143 - DEBUG - 处理块 97/504: [55- 56]
、 FREyA
[57]
为代表的早期 RDF 问答系统
[58-59]
提出 ，...
2025-06-10 17:41:47,143 - DEBUG - 处理块 97/504: [55- 56]
、 FREyA
[57]
为代表的早期 RDF 问答系统
[58-59]
提出 ，...
2025-06-10 17:41:47,143 - DEBUG - 处理块 97/504: [55- 56]
、 FREyA
[57]
为代表的早期 RDF 问答系统
[58-59]
提出 ，...
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 块 97 生成文本: <triplet> 相似三元组 <concept> 流水线 <misc> 两类 <media> <org> <eve> 题映射 <loc> <per> <dis> <unk> 三元 <cel> <time> 次次数 <triplet> RDF 数 据</s>
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 块 97 生成文本: <triplet> 相似三元组 <concept> 流水线 <misc> 两类 <media> <org> <eve> 题映射 <loc> <per> <dis> <unk> 三元 <cel> <time> 次次数 <triplet> RDF 数 据</s>
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 块 97 生成文本: <triplet> 相似三元组 <concept> 流水线 <misc> 两类 <media> <org> <eve> 题映射 <loc> <per> <dis> <unk> 三元 <cel> <time> 次次数 <triplet> RDF 数 据</s>
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似三元组 <concept> 流水线 <misc> 两类 <media> <org> <eve> 题映射 <loc> <per> <dis> <unk> 三元 <cel> <time> 次次数 <triplet> RDF 数 据</s>
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似三元组 <concept> 流水线 <misc> 两类 <media> <org> <eve> 题映射 <loc> <per> <dis> <unk> 三元 <cel> <time> 次次数 <triplet> RDF 数 据</s>
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似三元组 <concept> 流水线 <misc> 两类 <media> <org> <eve> 题映射 <loc> <per> <dis> <unk> 三元 <cel> <time> 次次数 <triplet> RDF 数 据</s>
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '相似三元组', '<concept>', '流水线', '<misc>', '两类', '<media>', '<org>', '<eve>', '题映射', '<loc>', '<per>', '<dis>', '<unk>', '三元', '<cel>', '<time>', '次次数', '<triplet>', 'RDF 数 据']
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '相似三元组', '<concept>', '流水线', '<misc>', '两类', '<media>', '<org>', '<eve>', '题映射', '<loc>', '<per>', '<dis>', '<unk>', '三元', '<cel>', '<time>', '次次数', '<triplet>', 'RDF 数 据']
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '相似三元组', '<concept>', '流水线', '<misc>', '两类', '<media>', '<org>', '<eve>', '题映射', '<loc>', '<per>', '<dis>', '<unk>', '三元', '<cel>', '<time>', '次次数', '<triplet>', 'RDF 数 据']
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 添加三元组: 相似三元组(concept) - 两类 - 流水线(misc)
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 添加三元组: 相似三元组(concept) - 两类 - 流水线(misc)
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 添加三元组: 相似三元组(concept) - 两类 - 流水线(misc)
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 块 97 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 块 97 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 块 97 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 处理块 98/504: 方法 ， 并应用于开放领域知识图谱问答 。 但三元组
匹配方法在简单问题上的效果并不理想 ， 在 W...
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 处理块 98/504: 方法 ， 并应用于开放领域知识图谱问答 。 但三元组
匹配方法在简单问题上的效果并不理想 ， 在 W...
2025-06-10 17:41:47,828 - DEBUG - 处理块 98/504: 方法 ， 并应用于开放领域知识图谱问答 。 但三元组
匹配方法在简单问题上的效果并不理想 ， 在 W...
2025-06-10 17:41:48,576 - DEBUG - 块 98 生成文本: <triplet> 匹配方法 <concept> 知识图谱问答 <media> Web- Questions 基线的最高精确度指标 <misc> 查询语句模板 <org> 自然语言问 题 <eve> 通用 <per> part of</s>
2025-06-10 17:41:48,576 - DEBUG - 块 98 生成文本: <triplet> 匹配方法 <concept> 知识图谱问答 <media> Web- Questions 基线的最高精确度指标 <misc> 查询语句模板 <org> 自然语言问 题 <eve> 通用 <per> part of</s>
2025-06-10 17:41:48,576 - DEBUG - 块 98 生成文本: <triplet> 匹配方法 <concept> 知识图谱问答 <media> Web- Questions 基线的最高精确度指标 <misc> 查询语句模板 <org> 自然语言问 题 <eve> 通用 <per> part of</s>
2025-06-10 17:41:48,577 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 匹配方法 <concept> 知识图谱问答 <media> Web- Questions 基线的最高精确度指标 <misc> 查询语句模板 <org> 自然语言问 题 <eve> 通用 <per> part of</s>
2025-06-10 17:41:48,577 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 匹配方法 <concept> 知识图谱问答 <media> Web- Questions 基线的最高精确度指标 <misc> 查询语句模板 <org> 自然语言问 题 <eve> 通用 <per> part of</s>
2025-06-10 17:41:48,577 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 匹配方法 <concept> 知识图谱问答 <media> Web- Questions 基线的最高精确度指标 <misc> 查询语句模板 <org> 自然语言问 题 <eve> 通用 <per> part of</s>
2025-06-10 17:41:48,577 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '匹配方法', '<concept>', '知识图谱问答', '<media>', 'Web- Questions 基线的最高精确度指标', '<misc>', '查询语句模板', '<org>', '自然语言问 题', '<eve>', '通用', '<per>', 'part of']
2025-06-10 17:41:48,577 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '匹配方法', '<concept>', '知识图谱问答', '<media>', 'Web- Questions 基线的最高精确度指标', '<misc>', '查询语句模板', '<org>', '自然语言问 题', '<eve>', '通用', '<per>', 'part of']
2025-06-10 17:41:48,577 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '匹配方法', '<concept>', '知识图谱问答', '<media>', 'Web- Questions 基线的最高精确度指标', '<misc>', '查询语句模板', '<org>', '自然语言问 题', '<eve>', '通用', '<per>', 'part of']
2025-06-10 17:41:48,577 - DEBUG - 添加三元组: 匹配方法(concept) - Web- Questions 基线的最高精确度指标 - 知识图谱问答(media)
2025-06-10 17:41:48,577 - DEBUG - 添加三元组: 匹配方法(concept) - Web- Questions 基线的最高精确度指标 - 知识图谱问答(media)
2025-06-10 17:41:48,577 - DEBUG - 添加三元组: 匹配方法(concept) - Web- Questions 基线的最高精确度指标 - 知识图谱问答(media)
2025-06-10 17:41:48,577 - DEBUG - 块 98 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:48,577 - DEBUG - 块 98 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:48,577 - DEBUG - 块 98 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:48,577 - DEBUG - 处理块 99/504: 为定义的模板及表达式进行实体关系匹配 。 三元组
匹配方法可通过三元组形式解释系统的答案来源 ，
采...
2025-06-10 17:41:48,577 - DEBUG - 处理块 99/504: 为定义的模板及表达式进行实体关系匹配 。 三元组
匹配方法可通过三元组形式解释系统的答案来源 ，
采...
2025-06-10 17:41:48,577 - DEBUG - 处理块 99/504: 为定义的模板及表达式进行实体关系匹配 。 三元组
匹配方法可通过三元组形式解释系统的答案来源 ，
采...
2025-06-10 17:41:49,112 - DEBUG - 块 99 生成文本: <triplet> 匹配 <concept> 三元组 <misc> facet of <triplet> 三元的 <unk> 模板 <org> 实体关系 <media> 系统 <loc> part of the series <eve> 系统的答案来源 <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:49,112 - DEBUG - 块 99 生成文本: <triplet> 匹配 <concept> 三元组 <misc> facet of <triplet> 三元的 <unk> 模板 <org> 实体关系 <media> 系统 <loc> part of the series <eve> 系统的答案来源 <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:49,112 - DEBUG - 块 99 生成文本: <triplet> 匹配 <concept> 三元组 <misc> facet of <triplet> 三元的 <unk> 模板 <org> 实体关系 <media> 系统 <loc> part of the series <eve> 系统的答案来源 <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:49,112 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 匹配 <concept> 三元组 <misc> facet of <triplet> 三元的 <unk> 模板 <org> 实体关系 <media> 系统 <loc> part of the series <eve> 系统的答案来源 <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:49,112 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 匹配 <concept> 三元组 <misc> facet of <triplet> 三元的 <unk> 模板 <org> 实体关系 <media> 系统 <loc> part of the series <eve> 系统的答案来源 <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:49,112 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 匹配 <concept> 三元组 <misc> facet of <triplet> 三元的 <unk> 模板 <org> 实体关系 <media> 系统 <loc> part of the series <eve> 系统的答案来源 <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:49,113 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '匹配', '<concept>', '三元组', '<misc>', 'facet of', '<triplet>', '三元的', '<unk>', '模板', '<org>', '实体关系', '<media>', '系统', '<loc>', 'part of the series', '<eve>', '系统的答案来源', '<per>', 'is a list of']
2025-06-10 17:41:49,113 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '匹配', '<concept>', '三元组', '<misc>', 'facet of', '<triplet>', '三元的', '<unk>', '模板', '<org>', '实体关系', '<media>', '系统', '<loc>', 'part of the series', '<eve>', '系统的答案来源', '<per>', 'is a list of']
2025-06-10 17:41:49,113 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '匹配', '<concept>', '三元组', '<misc>', 'facet of', '<triplet>', '三元的', '<unk>', '模板', '<org>', '实体关系', '<media>', '系统', '<loc>', 'part of the series', '<eve>', '系统的答案来源', '<per>', 'is a list of']
2025-06-10 17:41:49,113 - DEBUG - 添加三元组: 匹配(concept) - facet of - 三元组(misc)
2025-06-10 17:41:49,113 - DEBUG - 添加三元组: 匹配(concept) - facet of - 三元组(misc)
2025-06-10 17:41:49,113 - DEBUG - 添加三元组: 匹配(concept) - facet of - 三元组(misc)
2025-06-10 17:41:49,113 - DEBUG - 添加三元组: 三元的(unk) - 实体关系 - 模板(org)
2025-06-10 17:41:49,113 - DEBUG - 添加三元组: 三元的(unk) - 实体关系 - 模板(org)
2025-06-10 17:41:49,113 - DEBUG - 添加三元组: 三元的(unk) - 实体关系 - 模板(org)
2025-06-10 17:41:49,113 - DEBUG - 块 99 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:49,113 - DEBUG - 块 99 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:49,113 - DEBUG - 块 99 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:49,113 - DEBUG - 处理块 100/504: 方法细化为 3 个步骤 ： 问题拆分 、 翻译和三元组排序 。
（ 1） 问题拆分环节 。 使用图 ...
2025-06-10 17:41:49,113 - DEBUG - 处理块 100/504: 方法细化为 3 个步骤 ： 问题拆分 、 翻译和三元组排序 。
（ 1） 问题拆分环节 。 使用图 ...
2025-06-10 17:41:49,113 - DEBUG - 处理块 100/504: 方法细化为 3 个步骤 ： 问题拆分 、 翻译和三元组排序 。
（ 1） 问题拆分环节 。 使用图 ...
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 块 100 生成文本: <triplet> 子问题 <concept> 类依存解析树 模板 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 块 100 生成文本: <triplet> 子问题 <concept> 类依存解析树 模板 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 块 100 生成文本: <triplet> 子问题 <concept> 类依存解析树 模板 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 子问题 <concept> 类依存解析树 模板 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 子问题 <concept> 类依存解析树 模板 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 子问题 <concept> 类依存解析树 模板 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '子问题', '<concept>', '类依存解析树 模板', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '子问题', '<concept>', '类依存解析树 模板', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '子问题', '<concept>', '类依存解析树 模板', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 添加三元组: 子问题(concept) - part of - 类依存解析树 模板(misc)
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 添加三元组: 子问题(concept) - part of - 类依存解析树 模板(misc)
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 添加三元组: 子问题(concept) - part of - 类依存解析树 模板(misc)
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 块 100 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 块 100 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 块 100 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 处理块 101/504: 使用图 12所示的 CYK（ Cocke-Younger-Kasami） 算法
[60]
，
结合人...
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 处理块 101/504: 使用图 12所示的 CYK（ Cocke-Younger-Kasami） 算法
[60]
，
结合人...
2025-06-10 17:41:49,460 - DEBUG - 处理块 101/504: 使用图 12所示的 CYK（ Cocke-Younger-Kasami） 算法
[60]
，
结合人...
2025-06-10 17:41:50,143 - DEBUG - 块 101 生成文本: <triplet> 跨度 <concept> 字符串表达式 <misc> 自然语言 <media> <unk> 系字 <org> part of</s>
2025-06-10 17:41:50,143 - DEBUG - 块 101 生成文本: <triplet> 跨度 <concept> 字符串表达式 <misc> 自然语言 <media> <unk> 系字 <org> part of</s>
2025-06-10 17:41:50,143 - DEBUG - 块 101 生成文本: <triplet> 跨度 <concept> 字符串表达式 <misc> 自然语言 <media> <unk> 系字 <org> part of</s>
2025-06-10 17:41:50,143 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨度 <concept> 字符串表达式 <misc> 自然语言 <media> <unk> 系字 <org> part of</s>
2025-06-10 17:41:50,143 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨度 <concept> 字符串表达式 <misc> 自然语言 <media> <unk> 系字 <org> part of</s>
2025-06-10 17:41:50,143 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 跨度 <concept> 字符串表达式 <misc> 自然语言 <media> <unk> 系字 <org> part of</s>
2025-06-10 17:41:50,143 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨度', '<concept>', '字符串表达式', '<misc>', '自然语言', '<media>', '<unk>', '系字', '<org>', 'part of']
2025-06-10 17:41:50,143 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨度', '<concept>', '字符串表达式', '<misc>', '自然语言', '<media>', '<unk>', '系字', '<org>', 'part of']
2025-06-10 17:41:50,143 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '跨度', '<concept>', '字符串表达式', '<misc>', '自然语言', '<media>', '<unk>', '系字', '<org>', 'part of']
2025-06-10 17:41:50,143 - DEBUG - 添加三元组: 跨度(concept) - 自然语言 - 字符串表达式(misc)
2025-06-10 17:41:50,143 - DEBUG - 添加三元组: 跨度(concept) - 自然语言 - 字符串表达式(misc)
2025-06-10 17:41:50,143 - DEBUG - 添加三元组: 跨度(concept) - 自然语言 - 字符串表达式(misc)
2025-06-10 17:41:50,144 - DEBUG - 块 101 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:50,144 - DEBUG - 块 101 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:50,144 - DEBUG - 块 101 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:50,144 - DEBUG - 处理块 102/504: （ 3） 三元组排序环节 。 根据特征 ， 将步骤 （ 2） 所
Fig.9 Question gr...
2025-06-10 17:41:50,144 - DEBUG - 处理块 102/504: （ 3） 三元组排序环节 。 根据特征 ， 将步骤 （ 2） 所
Fig.9 Question gr...
2025-06-10 17:41:50,144 - DEBUG - 处理块 102/504: （ 3） 三元组排序环节 。 根据特征 ， 将步骤 （ 2） 所
Fig.9 Question gr...
2025-06-10 17:41:50,711 - DEBUG - 块 102 生成文本: <triplet> ̋...9 Freebase Éœ‡Éμ ̃ ̨ ̊Ìâ <concept> <misc> <dis> <media> graph <org> <eve> <triplet> Fig.9 Question <loc> 그래미 <per> named after a list of</s>
2025-06-10 17:41:50,711 - DEBUG - 块 102 生成文本: <triplet> ̋...9 Freebase Éœ‡Éμ ̃ ̨ ̊Ìâ <concept> <misc> <dis> <media> graph <org> <eve> <triplet> Fig.9 Question <loc> 그래미 <per> named after a list of</s>
2025-06-10 17:41:50,711 - DEBUG - 块 102 生成文本: <triplet> ̋...9 Freebase Éœ‡Éμ ̃ ̨ ̊Ìâ <concept> <misc> <dis> <media> graph <org> <eve> <triplet> Fig.9 Question <loc> 그래미 <per> named after a list of</s>
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ̋...9 Freebase Éœ‡Éμ ̃ ̨ ̊Ìâ <concept> <misc> <dis> <media> graph <org> <eve> <triplet> Fig.9 Question <loc> 그래미 <per> named after a list of</s>
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ̋...9 Freebase Éœ‡Éμ ̃ ̨ ̊Ìâ <concept> <misc> <dis> <media> graph <org> <eve> <triplet> Fig.9 Question <loc> 그래미 <per> named after a list of</s>
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ̋...9 Freebase Éœ‡Éμ ̃ ̨ ̊Ìâ <concept> <misc> <dis> <media> graph <org> <eve> <triplet> Fig.9 Question <loc> 그래미 <per> named after a list of</s>
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '̋...9 Freebase Éœ‡Éμ ̃ ̨ ̊Ìâ', '<concept>', '<misc>', '<dis>', '<media>', 'graph', '<org>', '<eve>', '<triplet>', 'Fig.9 Question', '<loc>', '그래미', '<per>', 'named after a list of']
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '̋...9 Freebase Éœ‡Éμ ̃ ̨ ̊Ìâ', '<concept>', '<misc>', '<dis>', '<media>', 'graph', '<org>', '<eve>', '<triplet>', 'Fig.9 Question', '<loc>', '그래미', '<per>', 'named after a list of']
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '̋...9 Freebase Éœ‡Éμ ̃ ̨ ̊Ìâ', '<concept>', '<misc>', '<dis>', '<media>', 'graph', '<org>', '<eve>', '<triplet>', 'Fig.9 Question', '<loc>', '그래미', '<per>', 'named after a list of']
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 添加三元组: ̋...9 Freebase Éœ‡Éμ ̃ ̨ ̊Ìâ(concept) - <media> - <misc>(dis)
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 添加三元组: ̋...9 Freebase Éœ‡Éμ ̃ ̨ ̊Ìâ(concept) - <media> - <misc>(dis)
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 添加三元组: ̋...9 Freebase Éœ‡Éμ ̃ ̨ ̊Ìâ(concept) - <media> - <misc>(dis)
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 添加三元组: Fig.9 Question(loc) - named after a list of - 그래미(per)
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 添加三元组: Fig.9 Question(loc) - named after a list of - 그래미(per)
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 添加三元组: Fig.9 Question(loc) - named after a list of - 그래미(per)
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 块 102 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 块 102 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 块 102 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 处理块 103/504: Fig.10 Topic graph generated by dependency parsing...
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 处理块 103/504: Fig.10 Topic graph generated by dependency parsing...
2025-06-10 17:41:50,712 - DEBUG - 处理块 103/504: Fig.10 Topic graph generated by dependency parsing...
2025-06-10 17:41:51,724 - DEBUG - 块 103 生成文本: <triplet>  රාව <concept> Topic graph generated by dependency parsing <media> 1849 <unk> <misc> Topics <org> 10 <dis> <loc> 10D <eve> 10 (X X XXX <cel> 1010 <per> 10C 10X 10 10 X <time> 1012 <date> 10 12 <triplet> 10E 10B レー 10I 1011 <num> 10</s>
2025-06-10 17:41:51,724 - DEBUG - 块 103 生成文本: <triplet>  රාව <concept> Topic graph generated by dependency parsing <media> 1849 <unk> <misc> Topics <org> 10 <dis> <loc> 10D <eve> 10 (X X XXX <cel> 1010 <per> 10C 10X 10 10 X <time> 1012 <date> 10 12 <triplet> 10E 10B レー 10I 1011 <num> 10</s>
2025-06-10 17:41:51,724 - DEBUG - 块 103 生成文本: <triplet>  රාව <concept> Topic graph generated by dependency parsing <media> 1849 <unk> <misc> Topics <org> 10 <dis> <loc> 10D <eve> 10 (X X XXX <cel> 1010 <per> 10C 10X 10 10 X <time> 1012 <date> 10 12 <triplet> 10E 10B レー 10I 1011 <num> 10</s>
2025-06-10 17:41:51,725 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  රාව <concept> Topic graph generated by dependency parsing <media> 1849 <unk> <misc> Topics <org> 10 <dis> <loc> 10D <eve> 10 (X X XXX <cel> 1010 <per> 10C 10X 10 10 X <time> 1012 <date> 10 12 <triplet> 10E 10B レー 10I 1011 <num> 10</s>
2025-06-10 17:41:51,725 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  රාව <concept> Topic graph generated by dependency parsing <media> 1849 <unk> <misc> Topics <org> 10 <dis> <loc> 10D <eve> 10 (X X XXX <cel> 1010 <per> 10C 10X 10 10 X <time> 1012 <date> 10 12 <triplet> 10E 10B レー 10I 1011 <num> 10</s>
2025-06-10 17:41:51,725 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  රාව <concept> Topic graph generated by dependency parsing <media> 1849 <unk> <misc> Topics <org> 10 <dis> <loc> 10D <eve> 10 (X X XXX <cel> 1010 <per> 10C 10X 10 10 X <time> 1012 <date> 10 12 <triplet> 10E 10B レー 10I 1011 <num> 10</s>
2025-06-10 17:41:51,725 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'රාව', '<concept>', 'Topic graph generated by dependency parsing', '<media>', '1849', '<unk>', '<misc>', 'Topics', '<org>', '10', '<dis>', '<loc>', '10D', '<eve>', '10 (X X XXX', '<cel>', '1010', '<per>', '10C 10X 10 10 X', '<time>', '1012', '<date>', '10 12', '<triplet>', '10E 10B レー 10I 1011', '<num>', '10']
2025-06-10 17:41:51,725 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'රාව', '<concept>', 'Topic graph generated by dependency parsing', '<media>', '1849', '<unk>', '<misc>', 'Topics', '<org>', '10', '<dis>', '<loc>', '10D', '<eve>', '10 (X X XXX', '<cel>', '1010', '<per>', '10C 10X 10 10 X', '<time>', '1012', '<date>', '10 12', '<triplet>', '10E 10B レー 10I 1011', '<num>', '10']
2025-06-10 17:41:51,725 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'රාව', '<concept>', 'Topic graph generated by dependency parsing', '<media>', '1849', '<unk>', '<misc>', 'Topics', '<org>', '10', '<dis>', '<loc>', '10D', '<eve>', '10 (X X XXX', '<cel>', '1010', '<per>', '10C 10X 10 10 X', '<time>', '1012', '<date>', '10 12', '<triplet>', '10E 10B レー 10I 1011', '<num>', '10']
2025-06-10 17:41:51,725 - DEBUG - 添加三元组: රාව(concept) - 1849 - Topic graph generated by dependency parsing(media)
2025-06-10 17:41:51,725 - DEBUG - 添加三元组: රාව(concept) - 1849 - Topic graph generated by dependency parsing(media)
2025-06-10 17:41:51,725 - DEBUG - 添加三元组: රාව(concept) - 1849 - Topic graph generated by dependency parsing(media)
2025-06-10 17:41:51,725 - DEBUG - 块 103 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:51,725 - DEBUG - 块 103 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:51,725 - DEBUG - 块 103 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:51,725 - DEBUG - 处理块 104/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:41:51,725 - DEBUG - 处理块 104/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:41:51,725 - DEBUG - 处理块 104/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:41:52,240 - DEBUG - 块 104 生成文本: <triplet> 个数 <concept> 三元 <misc> 单词 <media> <unk> <dis> <cel> 次数法 <org> <eve> <per> <loc> <time> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:52,240 - DEBUG - 块 104 生成文本: <triplet> 个数 <concept> 三元 <misc> 单词 <media> <unk> <dis> <cel> 次数法 <org> <eve> <per> <loc> <time> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:52,240 - DEBUG - 块 104 生成文本: <triplet> 个数 <concept> 三元 <misc> 单词 <media> <unk> <dis> <cel> 次数法 <org> <eve> <per> <loc> <time> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:52,240 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 个数 <concept> 三元 <misc> 单词 <media> <unk> <dis> <cel> 次数法 <org> <eve> <per> <loc> <time> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:52,240 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 个数 <concept> 三元 <misc> 单词 <media> <unk> <dis> <cel> 次数法 <org> <eve> <per> <loc> <time> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:52,240 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 个数 <concept> 三元 <misc> 单词 <media> <unk> <dis> <cel> 次数法 <org> <eve> <per> <loc> <time> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:52,240 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '个数', '<concept>', '三元', '<misc>', '单词', '<media>', '<unk>', '<dis>', '<cel>', '次数法', '<org>', '<eve>', '<per>', '<loc>', '<time>', '<triplet>']
2025-06-10 17:41:52,240 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '个数', '<concept>', '三元', '<misc>', '单词', '<media>', '<unk>', '<dis>', '<cel>', '次数法', '<org>', '<eve>', '<per>', '<loc>', '<time>', '<triplet>']
2025-06-10 17:41:52,240 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '个数', '<concept>', '三元', '<misc>', '单词', '<media>', '<unk>', '<dis>', '<cel>', '次数法', '<org>', '<eve>', '<per>', '<loc>', '<time>', '<triplet>']
2025-06-10 17:41:52,240 - DEBUG - 添加三元组: 个数(concept) - 单词 - 三元(misc)
2025-06-10 17:41:52,240 - DEBUG - 添加三元组: 个数(concept) - 单词 - 三元(misc)
2025-06-10 17:41:52,240 - DEBUG - 添加三元组: 个数(concept) - 单词 - 三元(misc)
2025-06-10 17:41:52,240 - DEBUG - 块 104 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:52,240 - DEBUG - 块 104 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:52,240 - DEBUG - 块 104 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:52,241 - DEBUG - 处理块 105/504: 组转换成功的跨度个数 、 翻译所得的三元组总个数
等 。 将上述特征结合最小错误率训练算法 （ mi...
2025-06-10 17:41:52,241 - DEBUG - 处理块 105/504: 组转换成功的跨度个数 、 翻译所得的三元组总个数
等 。 将上述特征结合最小错误率训练算法 （ mi...
2025-06-10 17:41:52,241 - DEBUG - 处理块 105/504: 组转换成功的跨度个数 、 翻译所得的三元组总个数
等 。 将上述特征结合最小错误率训练算法 （ mi...
2025-06-10 17:41:52,713 - DEBUG - 块 105 生成文本: <triplet> 组排序流水线 <concept> TAQA 系统 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:52,713 - DEBUG - 块 105 生成文本: <triplet> 组排序流水线 <concept> TAQA 系统 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:52,713 - DEBUG - 块 105 生成文本: <triplet> 组排序流水线 <concept> TAQA 系统 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:52,713 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 组排序流水线 <concept> TAQA 系统 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:52,713 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 组排序流水线 <concept> TAQA 系统 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:52,713 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 组排序流水线 <concept> TAQA 系统 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:52,713 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '组排序流水线', '<concept>', 'TAQA 系统', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:52,713 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '组排序流水线', '<concept>', 'TAQA 系统', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:52,713 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '组排序流水线', '<concept>', 'TAQA 系统', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:52,714 - DEBUG - 添加三元组: 组排序流水线(concept) - part of - TAQA 系统(media)
2025-06-10 17:41:52,714 - DEBUG - 添加三元组: 组排序流水线(concept) - part of - TAQA 系统(media)
2025-06-10 17:41:52,714 - DEBUG - 添加三元组: 组排序流水线(concept) - part of - TAQA 系统(media)
2025-06-10 17:41:52,714 - DEBUG - 块 105 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:52,714 - DEBUG - 块 105 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:52,714 - DEBUG - 块 105 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:52,714 - DEBUG - 处理块 106/504: 以问题复述为首要环节 ， 将第一类
方法的环节 （ 1） 改为问题复述环节 。 使用人工预定
义模板...
2025-06-10 17:41:52,714 - DEBUG - 处理块 106/504: 以问题复述为首要环节 ， 将第一类
方法的环节 （ 1） 改为问题复述环节 。 使用人工预定
义模板...
2025-06-10 17:41:52,714 - DEBUG - 处理块 106/504: 以问题复述为首要环节 ， 将第一类
方法的环节 （ 1） 改为问题复述环节 。 使用人工预定
义模板...
2025-06-10 17:41:53,091 - DEBUG - 块 106 生成文本: <triplet> 话语模板 <concept> <media> 人工预定 <org> 义 <misc> <eve> <per> 理查 <unk> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:53,091 - DEBUG - 块 106 生成文本: <triplet> 话语模板 <concept> <media> 人工预定 <org> 义 <misc> <eve> <per> 理查 <unk> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:53,091 - DEBUG - 块 106 生成文本: <triplet> 话语模板 <concept> <media> 人工预定 <org> 义 <misc> <eve> <per> 理查 <unk> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:53,091 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 话语模板 <concept> <media> 人工预定 <org> 义 <misc> <eve> <per> 理查 <unk> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:53,091 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 话语模板 <concept> <media> 人工预定 <org> 义 <misc> <eve> <per> 理查 <unk> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:53,091 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 话语模板 <concept> <media> 人工预定 <org> 义 <misc> <eve> <per> 理查 <unk> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:53,091 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '话语模板', '<concept>', '<media>', '人工预定', '<org>', '义', '<misc>', '<eve>', '<per>', '理查', '<unk>', '<triplet>']
2025-06-10 17:41:53,091 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '话语模板', '<concept>', '<media>', '人工预定', '<org>', '义', '<misc>', '<eve>', '<per>', '理查', '<unk>', '<triplet>']
2025-06-10 17:41:53,091 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '话语模板', '<concept>', '<media>', '人工预定', '<org>', '义', '<misc>', '<eve>', '<per>', '理查', '<unk>', '<triplet>']
2025-06-10 17:41:53,091 - DEBUG - 处理块 107/504: 传统语义解析方法同时考虑词汇 、 结构信息 ， 并
完成词汇映射工作 ， 而本节话语模板则先构造语义...
2025-06-10 17:41:53,091 - DEBUG - 处理块 107/504: 传统语义解析方法同时考虑词汇 、 结构信息 ， 并
完成词汇映射工作 ， 而本节话语模板则先构造语义...
2025-06-10 17:41:53,091 - DEBUG - 处理块 107/504: 传统语义解析方法同时考虑词汇 、 结构信息 ， 并
完成词汇映射工作 ， 而本节话语模板则先构造语义...
2025-06-10 17:41:53,542 - DEBUG - 块 107 生成文本: <triplet> 结构 <concept> 话语模板 <misc> 语义解析 <media> <org> <per> <eve> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:53,542 - DEBUG - 块 107 生成文本: <triplet> 结构 <concept> 话语模板 <misc> 语义解析 <media> <org> <per> <eve> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:53,542 - DEBUG - 块 107 生成文本: <triplet> 结构 <concept> 话语模板 <misc> 语义解析 <media> <org> <per> <eve> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:53,542 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 结构 <concept> 话语模板 <misc> 语义解析 <media> <org> <per> <eve> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:53,542 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 结构 <concept> 话语模板 <misc> 语义解析 <media> <org> <per> <eve> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:53,542 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 结构 <concept> 话语模板 <misc> 语义解析 <media> <org> <per> <eve> <triplet></s>
2025-06-10 17:41:53,542 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '结构', '<concept>', '话语模板', '<misc>', '语义解析', '<media>', '<org>', '<per>', '<eve>', '<triplet>']
2025-06-10 17:41:53,542 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '结构', '<concept>', '话语模板', '<misc>', '语义解析', '<media>', '<org>', '<per>', '<eve>', '<triplet>']
2025-06-10 17:41:53,542 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '结构', '<concept>', '话语模板', '<misc>', '语义解析', '<media>', '<org>', '<per>', '<eve>', '<triplet>']
2025-06-10 17:41:53,543 - DEBUG - 添加三元组: 结构(concept) - 语义解析 - 话语模板(misc)
2025-06-10 17:41:53,543 - DEBUG - 添加三元组: 结构(concept) - 语义解析 - 话语模板(misc)
2025-06-10 17:41:53,543 - DEBUG - 添加三元组: 结构(concept) - 语义解析 - 话语模板(misc)
2025-06-10 17:41:53,543 - DEBUG - 块 107 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:53,543 - DEBUG - 块 107 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:53,543 - DEBUG - 块 107 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:53,543 - DEBUG - 处理块 108/504: 后使用 KG 数据实例化该中间形式 ， 得到对应的逻辑
查询 。 中间形式可分为语义结构模板与查询图...
2025-06-10 17:41:53,543 - DEBUG - 处理块 108/504: 后使用 KG 数据实例化该中间形式 ， 得到对应的逻辑
查询 。 中间形式可分为语义结构模板与查询图...
2025-06-10 17:41:53,543 - DEBUG - 处理块 108/504: 后使用 KG 数据实例化该中间形式 ， 得到对应的逻辑
查询 。 中间形式可分为语义结构模板与查询图...
2025-06-10 17:41:53,825 - DEBUG - 块 108 生成文本: <triplet> 模板 <concept> 语义解析复述 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:53,825 - DEBUG - 块 108 生成文本: <triplet> 模板 <concept> 语义解析复述 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:53,825 - DEBUG - 块 108 生成文本: <triplet> 模板 <concept> 语义解析复述 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:53,825 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板 <concept> 语义解析复述 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:53,825 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板 <concept> 语义解析复述 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:53,825 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板 <concept> 语义解析复述 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:53,826 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板', '<concept>', '语义解析复述', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:53,826 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板', '<concept>', '语义解析复述', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:53,826 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板', '<concept>', '语义解析复述', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:53,826 - DEBUG - 添加三元组: 模板(concept) - part of - 语义解析复述(media)
2025-06-10 17:41:53,826 - DEBUG - 添加三元组: 模板(concept) - part of - 语义解析复述(media)
2025-06-10 17:41:53,826 - DEBUG - 添加三元组: 模板(concept) - part of - 语义解析复述(media)
2025-06-10 17:41:53,826 - DEBUG - 块 108 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:53,826 - DEBUG - 块 108 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:53,826 - DEBUG - 块 108 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:53,826 - DEBUG - 处理块 109/504: 语义结构模板使用包含占位符的 SPARQL 模板
或包含变量的领域独立逻辑形式 ， 表示问题语义结
...
2025-06-10 17:41:53,826 - DEBUG - 处理块 109/504: 语义结构模板使用包含占位符的 SPARQL 模板
或包含变量的领域独立逻辑形式 ， 表示问题语义结
...
2025-06-10 17:41:53,826 - DEBUG - 处理块 109/504: 语义结构模板使用包含占位符的 SPARQL 模板
或包含变量的领域独立逻辑形式 ， 表示问题语义结
...
2025-06-10 17:41:53,982 - DEBUG - 块 109 生成文本: <triplet> 模板 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:53,982 - DEBUG - 块 109 生成文本: <triplet> 模板 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:53,982 - DEBUG - 块 109 生成文本: <triplet> 模板 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:53,982 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:53,982 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:53,982 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:53,982 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板', '<concept>', 'SPARQL', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:53,982 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板', '<concept>', 'SPARQL', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:53,982 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板', '<concept>', 'SPARQL', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:53,983 - DEBUG - 添加三元组: 模板(concept) - part of - SPARQL(media)
2025-06-10 17:41:53,983 - DEBUG - 添加三元组: 模板(concept) - part of - SPARQL(media)
2025-06-10 17:41:53,983 - DEBUG - 添加三元组: 模板(concept) - part of - SPARQL(media)
2025-06-10 17:41:53,983 - DEBUG - 块 109 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:53,983 - DEBUG - 块 109 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:53,983 - DEBUG - 块 109 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:53,983 - DEBUG - 处理块 110/504:  自然语言问题首先使用
CCG 与 Wikitionary 的词信息构建包含变量的领域独
立逻辑形式...
2025-06-10 17:41:53,983 - DEBUG - 处理块 110/504:  自然语言问题首先使用
CCG 与 Wikitionary 的词信息构建包含变量的领域独
立逻辑形式...
2025-06-10 17:41:53,983 - DEBUG - 处理块 110/504:  自然语言问题首先使用
CCG 与 Wikitionary 的词信息构建包含变量的领域独
立逻辑形式...
2025-06-10 17:41:54,668 - DEBUG - 块 110 生成文本: <triplet> 自然语言问题 <concept> 排序生成最终逻辑形 <misc> 算法 <media> <eve> 线性模型参数 <unk> <per> part of the series <org> grapher</s>
2025-06-10 17:41:54,668 - DEBUG - 块 110 生成文本: <triplet> 自然语言问题 <concept> 排序生成最终逻辑形 <misc> 算法 <media> <eve> 线性模型参数 <unk> <per> part of the series <org> grapher</s>
2025-06-10 17:41:54,668 - DEBUG - 块 110 生成文本: <triplet> 自然语言问题 <concept> 排序生成最终逻辑形 <misc> 算法 <media> <eve> 线性模型参数 <unk> <per> part of the series <org> grapher</s>
2025-06-10 17:41:54,669 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 自然语言问题 <concept> 排序生成最终逻辑形 <misc> 算法 <media> <eve> 线性模型参数 <unk> <per> part of the series <org> grapher</s>
2025-06-10 17:41:54,669 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 自然语言问题 <concept> 排序生成最终逻辑形 <misc> 算法 <media> <eve> 线性模型参数 <unk> <per> part of the series <org> grapher</s>
2025-06-10 17:41:54,669 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 自然语言问题 <concept> 排序生成最终逻辑形 <misc> 算法 <media> <eve> 线性模型参数 <unk> <per> part of the series <org> grapher</s>
2025-06-10 17:41:54,669 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '自然语言问题', '<concept>', '排序生成最终逻辑形', '<misc>', '算法', '<media>', '<eve>', '线性模型参数', '<unk>', '<per>', 'part of the series', '<org>', 'grapher']
2025-06-10 17:41:54,669 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '自然语言问题', '<concept>', '排序生成最终逻辑形', '<misc>', '算法', '<media>', '<eve>', '线性模型参数', '<unk>', '<per>', 'part of the series', '<org>', 'grapher']
2025-06-10 17:41:54,669 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '自然语言问题', '<concept>', '排序生成最终逻辑形', '<misc>', '算法', '<media>', '<eve>', '线性模型参数', '<unk>', '<per>', 'part of the series', '<org>', 'grapher']
2025-06-10 17:41:54,669 - DEBUG - 添加三元组: 自然语言问题(concept) - 算法 - 排序生成最终逻辑形(misc)
2025-06-10 17:41:54,669 - DEBUG - 添加三元组: 自然语言问题(concept) - 算法 - 排序生成最终逻辑形(misc)
2025-06-10 17:41:54,669 - DEBUG - 添加三元组: 自然语言问题(concept) - 算法 - 排序生成最终逻辑形(misc)
2025-06-10 17:41:54,669 - DEBUG - 块 110 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:54,669 - DEBUG - 块 110 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:54,669 - DEBUG - 块 110 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:54,669 - DEBUG - 处理块 111/504: Fig.11 Dependency parsing tree template
˝…11 ÒÀ·æ‰...
2025-06-10 17:41:54,669 - DEBUG - 处理块 111/504: Fig.11 Dependency parsing tree template
˝…11 ÒÀ·æ‰...
2025-06-10 17:41:54,669 - DEBUG - 处理块 111/504: Fig.11 Dependency parsing tree template
˝…11 ÒÀ·æ‰...
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 块 111 生成文本: <triplet> Òo„ý‡Ì <concept> Fig.12 CYK <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 块 111 生成文本: <triplet> Òo„ý‡Ì <concept> Fig.12 CYK <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 块 111 生成文本: <triplet> Òo„ý‡Ì <concept> Fig.12 CYK <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> Òo„ý‡Ì <concept> Fig.12 CYK <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> Òo„ý‡Ì <concept> Fig.12 CYK <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> Òo„ý‡Ì <concept> Fig.12 CYK <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'Òo„ý‡Ì', '<concept>', 'Fig.12 CYK', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'Òo„ý‡Ì', '<concept>', 'Fig.12 CYK', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'Òo„ý‡Ì', '<concept>', 'Fig.12 CYK', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 添加三元组: Òo„ý‡Ì(concept) - part of - Fig.12 CYK(misc)
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 添加三元组: Òo„ý‡Ì(concept) - part of - Fig.12 CYK(misc)
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 添加三元组: Òo„ý‡Ì(concept) - part of - Fig.12 CYK(misc)
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 块 111 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 块 111 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 块 111 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 处理块 112/504: Fig.13 Two forms of utterance-query template
˝…13 ...
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 处理块 112/504: Fig.13 Two forms of utterance-query template
˝…13 ...
2025-06-10 17:41:54,889 - DEBUG - 处理块 112/504: Fig.13 Two forms of utterance-query template
˝…13 ...
2025-06-10 17:41:55,447 - DEBUG - 块 112 生成文本: <triplet> ̋...13 »°Óï ̃£°åμÅÅ„„–„ ̨ ̊‰</s>
2025-06-10 17:41:55,447 - DEBUG - 块 112 生成文本: <triplet> ̋...13 »°Óï ̃£°åμÅÅ„„–„ ̨ ̊‰</s>
2025-06-10 17:41:55,447 - DEBUG - 块 112 生成文本: <triplet> ̋...13 »°Óï ̃£°åμÅÅ„„–„ ̨ ̊‰</s>
2025-06-10 17:41:55,447 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ̋...13 »°Óï ̃£°åμÅÅ„„–„ ̨ ̊‰</s>
2025-06-10 17:41:55,447 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ̋...13 »°Óï ̃£°åμÅÅ„„–„ ̨ ̊‰</s>
2025-06-10 17:41:55,447 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ̋...13 »°Óï ̃£°åμÅÅ„„–„ ̨ ̊‰</s>
2025-06-10 17:41:55,447 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '̋...13 »°Óï ̃£°åμÅÅ„„–„ ̨ ̊‰']
2025-06-10 17:41:55,447 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '̋...13 »°Óï ̃£°åμÅÅ„„–„ ̨ ̊‰']
2025-06-10 17:41:55,447 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '̋...13 »°Óï ̃£°åμÅÅ„„–„ ̨ ̊‰']
2025-06-10 17:41:55,447 - DEBUG - 处理块 113/504: ˝…14 `ìÓò¶À`¢´ß…›—˛˚‰×“»»`÷‡Ì
1850
ˁ ଊ ጊ
X X X D ...
2025-06-10 17:41:55,447 - DEBUG - 处理块 113/504: ˝…14 `ìÓò¶À`¢´ß…›—˛˚‰×“»»`÷‡Ì
1850
ˁ ଊ ጊ
X X X D ...
2025-06-10 17:41:55,447 - DEBUG - 处理块 113/504: ˝…14 `ìÓò¶À`¢´ß…›—˛˚‰×“»»`÷‡Ì
1850
ˁ ଊ ጊ
X X X D ...
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 块 113 生成文本: <triplet> 查询图 语义结构模板方法 <concept> 式并检索 KG 获得答案 <media> <misc> 式的 <org> <per> 查查索 <eve> <unk> <loc> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 块 113 生成文本: <triplet> 查询图 语义结构模板方法 <concept> 式并检索 KG 获得答案 <media> <misc> 式的 <org> <per> 查查索 <eve> <unk> <loc> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 块 113 生成文本: <triplet> 查询图 语义结构模板方法 <concept> 式并检索 KG 获得答案 <media> <misc> 式的 <org> <per> 查查索 <eve> <unk> <loc> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询图 语义结构模板方法 <concept> 式并检索 KG 获得答案 <media> <misc> 式的 <org> <per> 查查索 <eve> <unk> <loc> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询图 语义结构模板方法 <concept> 式并检索 KG 获得答案 <media> <misc> 式的 <org> <per> 查查索 <eve> <unk> <loc> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询图 语义结构模板方法 <concept> 式并检索 KG 获得答案 <media> <misc> 式的 <org> <per> 查查索 <eve> <unk> <loc> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询图 语义结构模板方法', '<concept>', '式并检索 KG 获得答案', '<media>', '<misc>', '式的', '<org>', '<per>', '查查索', '<eve>', '<unk>', '<loc>', 'subclass of']
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询图 语义结构模板方法', '<concept>', '式并检索 KG 获得答案', '<media>', '<misc>', '式的', '<org>', '<per>', '查查索', '<eve>', '<unk>', '<loc>', 'subclass of']
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询图 语义结构模板方法', '<concept>', '式并检索 KG 获得答案', '<media>', '<misc>', '式的', '<org>', '<per>', '查查索', '<eve>', '<unk>', '<loc>', 'subclass of']
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 添加三元组: 查询图 语义结构模板方法(concept) - <misc> - 式并检索 KG 获得答案(media)
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 添加三元组: 查询图 语义结构模板方法(concept) - <misc> - 式并检索 KG 获得答案(media)
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 添加三元组: 查询图 语义结构模板方法(concept) - <misc> - 式并检索 KG 获得答案(media)
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 块 113 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 块 113 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 块 113 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 处理块 114/504: 发 ， 转向以查询图为中间形式 ， 系统性能得到提升 。
查询图使用无根据图 （ ungrounde...
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 处理块 114/504: 发 ， 转向以查询图为中间形式 ， 系统性能得到提升 。
查询图使用无根据图 （ ungrounde...
2025-06-10 17:41:56,026 - DEBUG - 处理块 114/504: 发 ， 转向以查询图为中间形式 ， 系统性能得到提升 。
查询图使用无根据图 （ ungrounde...
2025-06-10 17:41:56,237 - DEBUG - 块 114 生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> <misc> 查询 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:56,237 - DEBUG - 块 114 生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> <misc> 查询 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:56,237 - DEBUG - 块 114 生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> <misc> 查询 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:56,238 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> <misc> 查询 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:56,238 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> <misc> 查询 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:56,238 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> <misc> 查询 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:41:56,238 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义查询图', '<concept>', '<misc>', '查询', '<media>', 'subclass of']
2025-06-10 17:41:56,238 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义查询图', '<concept>', '<misc>', '查询', '<media>', 'subclass of']
2025-06-10 17:41:56,238 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义查询图', '<concept>', '<misc>', '查询', '<media>', 'subclass of']
2025-06-10 17:41:56,238 - DEBUG - 处理块 115/504: 查询图转换为逻辑形式 。
GRAPHPARSER 系统
[26]
率先引入查询图方法 ，
如图 15...
2025-06-10 17:41:56,238 - DEBUG - 处理块 115/504: 查询图转换为逻辑形式 。
GRAPHPARSER 系统
[26]
率先引入查询图方法 ，
如图 15...
2025-06-10 17:41:56,238 - DEBUG - 处理块 115/504: 查询图转换为逻辑形式 。
GRAPHPARSER 系统
[26]
率先引入查询图方法 ，
如图 15...
2025-06-10 17:41:56,479 - DEBUG - 块 115 生成文本: <triplet> 解析工具 <concept> CCG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:56,479 - DEBUG - 块 115 生成文本: <triplet> 解析工具 <concept> CCG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:56,479 - DEBUG - 块 115 生成文本: <triplet> 解析工具 <concept> CCG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:56,480 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 解析工具 <concept> CCG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:56,480 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 解析工具 <concept> CCG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:56,480 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 解析工具 <concept> CCG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:56,480 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '解析工具', '<concept>', 'CCG', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:56,480 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '解析工具', '<concept>', 'CCG', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:56,480 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '解析工具', '<concept>', 'CCG', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:56,480 - DEBUG - 添加三元组: 解析工具(concept) - part of - CCG(misc)
2025-06-10 17:41:56,480 - DEBUG - 添加三元组: 解析工具(concept) - part of - CCG(misc)
2025-06-10 17:41:56,480 - DEBUG - 添加三元组: 解析工具(concept) - part of - CCG(misc)
2025-06-10 17:41:56,480 - DEBUG - 块 115 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:56,480 - DEBUG - 块 115 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:56,480 - DEBUG - 块 115 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:56,480 - DEBUG - 处理块 116/504:  根据解析结果 ， 各词汇的
POS 标签及词间关系 ， 依据人工规则转换为表示问题
结构的无根据图...
2025-06-10 17:41:56,480 - DEBUG - 处理块 116/504:  根据解析结果 ， 各词汇的
POS 标签及词间关系 ， 依据人工规则转换为表示问题
结构的无根据图...
2025-06-10 17:41:56,480 - DEBUG - 处理块 116/504:  根据解析结果 ， 各词汇的
POS 标签及词间关系 ， 依据人工规则转换为表示问题
结构的无根据图...
2025-06-10 17:41:56,794 - DEBUG - 块 116 生成文本: <triplet> 关系 <concept> 语义查询图 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:56,794 - DEBUG - 块 116 生成文本: <triplet> 关系 <concept> 语义查询图 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:56,794 - DEBUG - 块 116 生成文本: <triplet> 关系 <concept> 语义查询图 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:56,794 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系 <concept> 语义查询图 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:56,794 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系 <concept> 语义查询图 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:56,794 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系 <concept> 语义查询图 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:56,794 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系', '<concept>', '语义查询图', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:56,794 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系', '<concept>', '语义查询图', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:56,794 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系', '<concept>', '语义查询图', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:56,795 - DEBUG - 添加三元组: 关系(concept) - part of - 语义查询图(media)
2025-06-10 17:41:56,795 - DEBUG - 添加三元组: 关系(concept) - part of - 语义查询图(media)
2025-06-10 17:41:56,795 - DEBUG - 添加三元组: 关系(concept) - part of - 语义查询图(media)
2025-06-10 17:41:56,795 - DEBUG - 块 116 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:56,795 - DEBUG - 块 116 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:56,795 - DEBUG - 块 116 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:56,795 - DEBUG - 处理块 117/504: 一对多映射 ， 故将产生多种语义查询图 ； 最后利用模
型从问题 、 无根据图 、 语义查询图和 K...
2025-06-10 17:41:56,795 - DEBUG - 处理块 117/504: 一对多映射 ， 故将产生多种语义查询图 ； 最后利用模
型从问题 、 无根据图 、 语义查询图和 K...
2025-06-10 17:41:56,795 - DEBUG - 处理块 117/504: 一对多映射 ， 故将产生多种语义查询图 ； 最后利用模
型从问题 、 无根据图 、 语义查询图和 K...
2025-06-10 17:41:57,406 - DEBUG - 块 117 生成文本: <triplet> 模 型从 <concept> Zou <per> discoverer</s>
2025-06-10 17:41:57,406 - DEBUG - 块 117 生成文本: <triplet> 模 型从 <concept> Zou <per> discoverer</s>
2025-06-10 17:41:57,406 - DEBUG - 块 117 生成文本: <triplet> 模 型从 <concept> Zou <per> discoverer</s>
2025-06-10 17:41:57,407 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模 型从 <concept> Zou <per> discoverer</s>
2025-06-10 17:41:57,407 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模 型从 <concept> Zou <per> discoverer</s>
2025-06-10 17:41:57,407 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模 型从 <concept> Zou <per> discoverer</s>
2025-06-10 17:41:57,407 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模 型从', '<concept>', 'Zou', '<per>', 'discoverer']
2025-06-10 17:41:57,407 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模 型从', '<concept>', 'Zou', '<per>', 'discoverer']
2025-06-10 17:41:57,407 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模 型从', '<concept>', 'Zou', '<per>', 'discoverer']
2025-06-10 17:41:57,407 - DEBUG - 添加三元组: 模 型从(concept) - discoverer - Zou(per)
2025-06-10 17:41:57,407 - DEBUG - 添加三元组: 模 型从(concept) - discoverer - Zou(per)
2025-06-10 17:41:57,407 - DEBUG - 添加三元组: 模 型从(concept) - discoverer - Zou(per)
2025-06-10 17:41:57,407 - DEBUG - 块 117 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:57,407 - DEBUG - 块 117 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:57,407 - DEBUG - 块 117 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:57,407 - DEBUG - 处理块 118/504: 通过依存树而非 CCG 创建查询
图 ， 获得更优的结构表示 ； SINA
[65]
通过问题关键字...
2025-06-10 17:41:57,407 - DEBUG - 处理块 118/504: 通过依存树而非 CCG 创建查询
图 ， 获得更优的结构表示 ； SINA
[65]
通过问题关键字...
2025-06-10 17:41:57,407 - DEBUG - 处理块 118/504: 通过依存树而非 CCG 创建查询
图 ， 获得更优的结构表示 ； SINA
[65]
通过问题关键字...
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 块 118 生成文本: <triplet> 查询图 <concept> SINA <misc> used by</s>
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 块 118 生成文本: <triplet> 查询图 <concept> SINA <misc> used by</s>
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 块 118 生成文本: <triplet> 查询图 <concept> SINA <misc> used by</s>
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询图 <concept> SINA <misc> used by</s>
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询图 <concept> SINA <misc> used by</s>
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询图 <concept> SINA <misc> used by</s>
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询图', '<concept>', 'SINA', '<misc>', 'used by']
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询图', '<concept>', 'SINA', '<misc>', 'used by']
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询图', '<concept>', 'SINA', '<misc>', 'used by']
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 添加三元组: 查询图(concept) - used by - SINA(misc)
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 添加三元组: 查询图(concept) - used by - SINA(misc)
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 添加三元组: 查询图(concept) - used by - SINA(misc)
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 块 118 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 块 118 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 块 118 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 处理块 119/504: 查询的图编辑距离计算相似性 ， 自动生成话语模板 ，
但 KG 与问题数据集变动时系统无法动态更新的...
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 处理块 119/504: 查询的图编辑距离计算相似性 ， 自动生成话语模板 ，
但 KG 与问题数据集变动时系统无法动态更新的...
2025-06-10 17:41:57,712 - DEBUG - 处理块 119/504: 查询的图编辑距离计算相似性 ， 自动生成话语模板 ，
但 KG 与问题数据集变动时系统无法动态更新的...
2025-06-10 17:41:57,859 - DEBUG - 块 119 生成文本: <triplet> 模板 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:57,859 - DEBUG - 块 119 生成文本: <triplet> 模板 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:57,859 - DEBUG - 块 119 生成文本: <triplet> 模板 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:57,860 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:57,860 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:57,860 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:41:57,860 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板', '<concept>', 'KG', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:57,860 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板', '<concept>', 'KG', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:57,860 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板', '<concept>', 'KG', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:41:57,860 - DEBUG - 添加三元组: 模板(concept) - part of - KG(misc)
2025-06-10 17:41:57,860 - DEBUG - 添加三元组: 模板(concept) - part of - KG(misc)
2025-06-10 17:41:57,860 - DEBUG - 添加三元组: 模板(concept) - part of - KG(misc)
2025-06-10 17:41:57,860 - DEBUG - 块 119 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:57,860 - DEBUG - 块 119 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:57,860 - DEBUG - 块 119 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:57,860 - DEBUG - 处理块 120/504: 射 ， 所得结果即为查询语句 ， 可解释性较高 。 使用预
先定义的高通用性查询模板 ， 填充实体 ...
2025-06-10 17:41:57,860 - DEBUG - 处理块 120/504: 射 ， 所得结果即为查询语句 ， 可解释性较高 。 使用预
先定义的高通用性查询模板 ， 填充实体 ...
2025-06-10 17:41:57,860 - DEBUG - 处理块 120/504: 射 ， 所得结果即为查询语句 ， 可解释性较高 。 使用预
先定义的高通用性查询模板 ， 填充实体 ...
2025-06-10 17:41:58,312 - DEBUG - 块 120 生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候选排序 Aqqu <concept> 系统 <media> 高通用性查询 <misc> 语句 <unk> 查询模 <org> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:58,312 - DEBUG - 块 120 生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候选排序 Aqqu <concept> 系统 <media> 高通用性查询 <misc> 语句 <unk> 查询模 <org> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:58,312 - DEBUG - 块 120 生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候选排序 Aqqu <concept> 系统 <media> 高通用性查询 <misc> 语句 <unk> 查询模 <org> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:58,312 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候选排序 Aqqu <concept> 系统 <media> 高通用性查询 <misc> 语句 <unk> 查询模 <org> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:58,312 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候选排序 Aqqu <concept> 系统 <media> 高通用性查询 <misc> 语句 <unk> 查询模 <org> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:58,312 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候选排序 Aqqu <concept> 系统 <media> 高通用性查询 <misc> 语句 <unk> 查询模 <org> is a list of</s>
2025-06-10 17:41:58,312 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板匹配流水线 +候选排序 Aqqu', '<concept>', '系统', '<media>', '高通用性查询', '<misc>', '语句', '<unk>', '查询模', '<org>', 'is a list of']
2025-06-10 17:41:58,312 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板匹配流水线 +候选排序 Aqqu', '<concept>', '系统', '<media>', '高通用性查询', '<misc>', '语句', '<unk>', '查询模', '<org>', 'is a list of']
2025-06-10 17:41:58,312 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板匹配流水线 +候选排序 Aqqu', '<concept>', '系统', '<media>', '高通用性查询', '<misc>', '语句', '<unk>', '查询模', '<org>', 'is a list of']
2025-06-10 17:41:58,312 - DEBUG - 添加三元组: 模板匹配流水线 +候选排序 Aqqu(concept) - 高通用性查询 - 系统(media)
2025-06-10 17:41:58,312 - DEBUG - 添加三元组: 模板匹配流水线 +候选排序 Aqqu(concept) - 高通用性查询 - 系统(media)
2025-06-10 17:41:58,312 - DEBUG - 添加三元组: 模板匹配流水线 +候选排序 Aqqu(concept) - 高通用性查询 - 系统(media)
2025-06-10 17:41:58,313 - DEBUG - 块 120 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:58,313 - DEBUG - 块 120 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:58,313 - DEBUG - 块 120 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:58,313 - DEBUG - 处理块 121/504: 率先使用模板匹配流水线 +候选排
序完成 KGQA。
（ 1） 实体链接环节 。 获得问题词语可匹配...
2025-06-10 17:41:58,313 - DEBUG - 处理块 121/504: 率先使用模板匹配流水线 +候选排
序完成 KGQA。
（ 1） 实体链接环节 。 获得问题词语可匹配...
2025-06-10 17:41:58,313 - DEBUG - 处理块 121/504: 率先使用模板匹配流水线 +候选排
序完成 KGQA。
（ 1） 实体链接环节 。 获得问题词语可匹配...
2025-06-10 17:41:58,701 - DEBUG - 块 121 生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候选排 序完成 <concept> graph method <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:58,701 - DEBUG - 块 121 生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候选排 序完成 <concept> graph method <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:58,701 - DEBUG - 块 121 生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候选排 序完成 <concept> graph method <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:58,701 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候选排 序完成 <concept> graph method <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:58,701 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候选排 序完成 <concept> graph method <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:58,701 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候选排 序完成 <concept> graph method <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:58,701 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板匹配流水线 +候选排 序完成', '<concept>', 'graph method', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:58,701 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板匹配流水线 +候选排 序完成', '<concept>', 'graph method', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:58,701 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板匹配流水线 +候选排 序完成', '<concept>', 'graph method', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:58,701 - DEBUG - 添加三元组: 模板匹配流水线 +候选排 序完成(concept) - part of - graph method(media)
2025-06-10 17:41:58,701 - DEBUG - 添加三元组: 模板匹配流水线 +候选排 序完成(concept) - part of - graph method(media)
2025-06-10 17:41:58,701 - DEBUG - 添加三元组: 模板匹配流水线 +候选排 序完成(concept) - part of - graph method(media)
2025-06-10 17:41:58,702 - DEBUG - 块 121 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:58,702 - DEBUG - 块 121 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:58,702 - DEBUG - 块 121 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:58,702 - DEBUG - 处理块 122/504: ˝…15 †ØÑfl˝…•‰•¤˛˚·ð`÷‡Ì
1851
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B K...
2025-06-10 17:41:58,702 - DEBUG - 处理块 122/504: ˝…15 †ØÑfl˝…•‰•¤˛˚·ð`÷‡Ì
1851
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B K...
2025-06-10 17:41:58,702 - DEBUG - 处理块 122/504: ˝…15 †ØÑfl˝…•‰•¤˛˚·ð`÷‡Ì
1851
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B K...
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 块 122 生成文本: <triplet>  Perkara X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 <media>  විකිපීඩියා <concept> सितम्बर <unk> 1851 <date> inception</s>
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 块 122 生成文本: <triplet>  Perkara X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 <media>  විකිපීඩියා <concept> सितम्बर <unk> 1851 <date> inception</s>
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 块 122 生成文本: <triplet>  Perkara X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 <media>  විකිපීඩියා <concept> सितम्बर <unk> 1851 <date> inception</s>
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  Perkara X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 <media>  විකිපීඩියා <concept> सितम्बर <unk> 1851 <date> inception</s>
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  Perkara X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 <media>  විකිපීඩියා <concept> सितम्बर <unk> 1851 <date> inception</s>
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  Perkara X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索 <media>  විකිපීඩියා <concept> सितम्बर <unk> 1851 <date> inception</s>
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'Perkara X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索', '<media>', 'විකිපීඩියා', '<concept>', 'सितम्बर', '<unk>', '1851', '<date>', 'inception']
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'Perkara X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索', '<media>', 'විකිපීඩියා', '<concept>', 'सितम्बर', '<unk>', '1851', '<date>', 'inception']
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'Perkara X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索', '<media>', 'විකිපීඩියා', '<concept>', 'सितम्बर', '<unk>', '1851', '<date>', 'inception']
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 添加三元组: Perkara X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索(media) - सितम्बर - විකිපීඩියා(concept)
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 添加三元组: Perkara X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索(media) - सितम्बर - විකිපීඩියා(concept)
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 添加三元组: Perkara X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology计算机科学与探索(media) - सितम्बर - විකිපීඩියා(concept)
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 块 122 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 块 122 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 块 122 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 处理块 123/504: 务中类别为 true 的概率值 ） 打分 ， 打分通过 CrossWikis
数据集提供的实体别名概...
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 处理块 123/504: 务中类别为 true 的概率值 ） 打分 ， 打分通过 CrossWikis
数据集提供的实体别名概...
2025-06-10 17:41:59,343 - DEBUG - 处理块 123/504: 务中类别为 true 的概率值 ） 打分 ， 打分通过 CrossWikis
数据集提供的实体别名概...
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 块 123 生成文本: <triplet> 类模板 <concept> 充图 16 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 块 123 生成文本: <triplet> 类模板 <concept> 充图 16 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 块 123 生成文本: <triplet> 类模板 <concept> 充图 16 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 类模板 <concept> 充图 16 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 类模板 <concept> 充图 16 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 类模板 <concept> 充图 16 <media> part of</s>
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '类模板', '<concept>', '充图 16', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '类模板', '<concept>', '充图 16', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '类模板', '<concept>', '充图 16', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 添加三元组: 类模板(concept) - part of - 充图 16(media)
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 添加三元组: 类模板(concept) - part of - 充图 16(media)
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 添加三元组: 类模板(concept) - part of - 充图 16(media)
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 块 123 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 块 123 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 块 123 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 处理块 124/504: （ 3） 关系匹配环节 。 根据模板的关系数 ， 检索
KG 对应实体的所有关系 ， 以填充模板关系...
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 处理块 124/504: （ 3） 关系匹配环节 。 根据模板的关系数 ， 检索
KG 对应实体的所有关系 ， 以填充模板关系...
2025-06-10 17:41:59,584 - DEBUG - 处理块 124/504: （ 3） 关系匹配环节 。 根据模板的关系数 ， 检索
KG 对应实体的所有关系 ， 以填充模板关系...
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 块 124 生成文本: <triplet> 关系占位符 <concept> 模板特征值 <misc> 的关系数 <loc> <media> <unk> <org> <eve> KG <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 块 124 生成文本: <triplet> 关系占位符 <concept> 模板特征值 <misc> 的关系数 <loc> <media> <unk> <org> <eve> KG <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 块 124 生成文本: <triplet> 关系占位符 <concept> 模板特征值 <misc> 的关系数 <loc> <media> <unk> <org> <eve> KG <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系占位符 <concept> 模板特征值 <misc> 的关系数 <loc> <media> <unk> <org> <eve> KG <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系占位符 <concept> 模板特征值 <misc> 的关系数 <loc> <media> <unk> <org> <eve> KG <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系占位符 <concept> 模板特征值 <misc> 的关系数 <loc> <media> <unk> <org> <eve> KG <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系占位符', '<concept>', '模板特征值', '<misc>', '的关系数', '<loc>', '<media>', '<unk>', '<org>', '<eve>', 'KG', '<per>', 'is a list of']
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系占位符', '<concept>', '模板特征值', '<misc>', '的关系数', '<loc>', '<media>', '<unk>', '<org>', '<eve>', 'KG', '<per>', 'is a list of']
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系占位符', '<concept>', '模板特征值', '<misc>', '的关系数', '<loc>', '<media>', '<unk>', '<org>', '<eve>', 'KG', '<per>', 'is a list of']
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 添加三元组: 关系占位符(concept) - 的关系数 - 模板特征值(misc)
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 添加三元组: 关系占位符(concept) - 的关系数 - 模板特征值(misc)
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 添加三元组: 关系占位符(concept) - 的关系数 - 模板特征值(misc)
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 块 124 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 块 124 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 块 124 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 处理块 125/504: 实体置信度等特征 ， 一并输入随机森林 ， 选出最优模
板进行检索 。
2.5.2 模板匹配流水线 ...
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 处理块 125/504: 实体置信度等特征 ， 一并输入随机森林 ， 选出最优模
板进行检索 。
2.5.2 模板匹配流水线 ...
2025-06-10 17:42:00,150 - DEBUG - 处理块 125/504: 实体置信度等特征 ， 一并输入随机森林 ， 选出最优模
板进行检索 。
2.5.2 模板匹配流水线 ...
2025-06-10 17:42:00,612 - DEBUG - 块 125 生成文本: <triplet> 实体置信度 <concept> Aqqu <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:00,612 - DEBUG - 块 125 生成文本: <triplet> 实体置信度 <concept> Aqqu <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:00,612 - DEBUG - 块 125 生成文本: <triplet> 实体置信度 <concept> Aqqu <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:00,612 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体置信度 <concept> Aqqu <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:00,612 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体置信度 <concept> Aqqu <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:00,612 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体置信度 <concept> Aqqu <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:00,612 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体置信度', '<concept>', 'Aqqu', '<media>', 'used by']
2025-06-10 17:42:00,612 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体置信度', '<concept>', 'Aqqu', '<media>', 'used by']
2025-06-10 17:42:00,612 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体置信度', '<concept>', 'Aqqu', '<media>', 'used by']
2025-06-10 17:42:00,612 - DEBUG - 添加三元组: 实体置信度(concept) - used by - Aqqu(media)
2025-06-10 17:42:00,612 - DEBUG - 添加三元组: 实体置信度(concept) - used by - Aqqu(media)
2025-06-10 17:42:00,612 - DEBUG - 添加三元组: 实体置信度(concept) - used by - Aqqu(media)
2025-06-10 17:42:00,613 - DEBUG - 块 125 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:00,613 - DEBUG - 块 125 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:00,613 - DEBUG - 块 125 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:00,613 - DEBUG - 处理块 126/504: 链接环节的性能 ； 通过挖掘 CQA（ community question
answering） ...
2025-06-10 17:42:00,613 - DEBUG - 处理块 126/504: 链接环节的性能 ； 通过挖掘 CQA（ community question
answering） ...
2025-06-10 17:42:00,613 - DEBUG - 处理块 126/504: 链接环节的性能 ； 通过挖掘 CQA（ community question
answering） ...
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 块 126 生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> CQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 块 126 生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> CQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 块 126 生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> CQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> CQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> CQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> CQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '规则模板', '<concept>', 'CQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '规则模板', '<concept>', 'CQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '规则模板', '<concept>', 'CQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 添加三元组: 规则模板(concept) - part of - CQA(media)
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 添加三元组: 规则模板(concept) - part of - CQA(media)
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 添加三元组: 规则模板(concept) - part of - CQA(media)
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 块 126 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 块 126 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 块 126 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 处理块 127/504: 有方法前列 ， 但对于含有丰富语义限制的复杂问题
效果依旧不佳
[67]
。
表 2 给出了基于规则...
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 处理块 127/504: 有方法前列 ， 但对于含有丰富语义限制的复杂问题
效果依旧不佳
[67]
。
表 2 给出了基于规则...
2025-06-10 17:42:01,074 - DEBUG - 处理块 127/504: 有方法前列 ， 但对于含有丰富语义限制的复杂问题
效果依旧不佳
[67]
。
表 2 给出了基于规则...
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 块 127 生成文本: <triplet> 多跳 <concept> 复杂问题 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 块 127 生成文本: <triplet> 多跳 <concept> 复杂问题 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 块 127 生成文本: <triplet> 多跳 <concept> 复杂问题 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多跳 <concept> 复杂问题 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多跳 <concept> 复杂问题 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多跳 <concept> 复杂问题 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多跳', '<concept>', '复杂问题', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多跳', '<concept>', '复杂问题', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多跳', '<concept>', '复杂问题', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 添加三元组: 多跳(concept) - subclass of - 复杂问题(misc)
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 添加三元组: 多跳(concept) - subclass of - 复杂问题(misc)
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 添加三元组: 多跳(concept) - subclass of - 复杂问题(misc)
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 块 127 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 块 127 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 块 127 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 处理块 128/504: Fig.16 Query statement template
˝…16 †ØÑflÓï¾ä˜£°å
...
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 处理块 128/504: Fig.16 Query statement template
˝…16 †ØÑflÓï¾ä˜£°å
...
2025-06-10 17:42:01,232 - DEBUG - 处理块 128/504: Fig.16 Query statement template
˝…16 †ØÑflÓï¾ä˜£°å
...
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 块 128 生成文本: <triplet> 查询模板 <concept> <media> 小结 <org> <misc> <per> <unk> <eve> <loc> <dis> <triplet> 三元组匹配 <time> <cel> <date> point 對 ca_XX</s>
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 块 128 生成文本: <triplet> 查询模板 <concept> <media> 小结 <org> <misc> <per> <unk> <eve> <loc> <dis> <triplet> 三元组匹配 <time> <cel> <date> point 對 ca_XX</s>
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 块 128 生成文本: <triplet> 查询模板 <concept> <media> 小结 <org> <misc> <per> <unk> <eve> <loc> <dis> <triplet> 三元组匹配 <time> <cel> <date> point 對 ca_XX</s>
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询模板 <concept> <media> 小结 <org> <misc> <per> <unk> <eve> <loc> <dis> <triplet> 三元组匹配 <time> <cel> <date> point 對 ca_XX</s>
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询模板 <concept> <media> 小结 <org> <misc> <per> <unk> <eve> <loc> <dis> <triplet> 三元组匹配 <time> <cel> <date> point 對 ca_XX</s>
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询模板 <concept> <media> 小结 <org> <misc> <per> <unk> <eve> <loc> <dis> <triplet> 三元组匹配 <time> <cel> <date> point 對 ca_XX</s>
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询模板', '<concept>', '<media>', '小结', '<org>', '<misc>', '<per>', '<unk>', '<eve>', '<loc>', '<dis>', '<triplet>', '三元组匹配', '<time>', '<cel>', '<date>', 'point 對 ca_XX']
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询模板', '<concept>', '<media>', '小结', '<org>', '<misc>', '<per>', '<unk>', '<eve>', '<loc>', '<dis>', '<triplet>', '三元组匹配', '<time>', '<cel>', '<date>', 'point 對 ca_XX']
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询模板', '<concept>', '<media>', '小结', '<org>', '<misc>', '<per>', '<unk>', '<eve>', '<loc>', '<dis>', '<triplet>', '三元组匹配', '<time>', '<cel>', '<date>', 'point 對 ca_XX']
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 添加三元组: 三元组匹配(time) - point 對 ca_XX - <cel>(date)
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 添加三元组: 三元组匹配(time) - point 對 ca_XX - <cel>(date)
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 添加三元组: 三元组匹配(time) - point 對 ca_XX - <cel>(date)
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 块 128 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 块 128 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 块 128 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 处理块 129/504: 所得的逻辑形式
可执行于 KG， 对
所得答案具有充
分的可解释性
聚焦与问题相关
的 KG 内容 ...
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 处理块 129/504: 所得的逻辑形式
可执行于 KG， 对
所得答案具有充
分的可解释性
聚焦与问题相关
的 KG 内容 ...
2025-06-10 17:42:01,738 - DEBUG - 处理块 129/504: 所得的逻辑形式
可执行于 KG， 对
所得答案具有充
分的可解释性
聚焦与问题相关
的 KG 内容 ...
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 块 129 生成文本: <triplet> 词汇表 <concept> KG 信息 模板 <media> KG信息</s>
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 块 129 生成文本: <triplet> 词汇表 <concept> KG 信息 模板 <media> KG信息</s>
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 块 129 生成文本: <triplet> 词汇表 <concept> KG 信息 模板 <media> KG信息</s>
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 词汇表 <concept> KG 信息 模板 <media> KG信息</s>
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 词汇表 <concept> KG 信息 模板 <media> KG信息</s>
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 词汇表 <concept> KG 信息 模板 <media> KG信息</s>
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '词汇表', '<concept>', 'KG 信息 模板', '<media>', 'KG信息']
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '词汇表', '<concept>', 'KG 信息 模板', '<media>', 'KG信息']
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '词汇表', '<concept>', 'KG 信息 模板', '<media>', 'KG信息']
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 添加三元组: 词汇表(concept) - KG信息 - KG 信息 模板(media)
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 添加三元组: 词汇表(concept) - KG信息 - KG 信息 模板(media)
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 添加三元组: 词汇表(concept) - KG信息 - KG 信息 模板(media)
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 块 129 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 块 129 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 块 129 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 处理块 130/504: 训练数据具有较大
的依赖性
对复杂多关系问题
缺乏表示能力
语义复杂的问题无
法使用三元组如实
捕获...
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 处理块 130/504: 训练数据具有较大
的依赖性
对复杂多关系问题
缺乏表示能力
语义复杂的问题无
法使用三元组如实
捕获...
2025-06-10 17:42:01,927 - DEBUG - 处理块 130/504: 训练数据具有较大
的依赖性
对复杂多关系问题
缺乏表示能力
语义复杂的问题无
法使用三元组如实
捕获...
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 块 130 生成文本: <triplet> 复杂多关系 <concept> 语义复杂的问题无 法使用三元组排序流水线 <misc> 训练数据具有较大的依赖性 <media> 描述能力较 <per> 差 方法 <unk> 种 <triplet> 三 <org> 编译 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 块 130 生成文本: <triplet> 复杂多关系 <concept> 语义复杂的问题无 法使用三元组排序流水线 <misc> 训练数据具有较大的依赖性 <media> 描述能力较 <per> 差 方法 <unk> 种 <triplet> 三 <org> 编译 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 块 130 生成文本: <triplet> 复杂多关系 <concept> 语义复杂的问题无 法使用三元组排序流水线 <misc> 训练数据具有较大的依赖性 <media> 描述能力较 <per> 差 方法 <unk> 种 <triplet> 三 <org> 编译 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 复杂多关系 <concept> 语义复杂的问题无 法使用三元组排序流水线 <misc> 训练数据具有较大的依赖性 <media> 描述能力较 <per> 差 方法 <unk> 种 <triplet> 三 <org> 编译 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 复杂多关系 <concept> 语义复杂的问题无 法使用三元组排序流水线 <misc> 训练数据具有较大的依赖性 <media> 描述能力较 <per> 差 方法 <unk> 种 <triplet> 三 <org> 编译 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 复杂多关系 <concept> 语义复杂的问题无 法使用三元组排序流水线 <misc> 训练数据具有较大的依赖性 <media> 描述能力较 <per> 差 方法 <unk> 种 <triplet> 三 <org> 编译 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '复杂多关系', '<concept>', '语义复杂的问题无 法使用三元组排序流水线', '<misc>', '训练数据具有较大的依赖性', '<media>', '描述能力较', '<per>', '差 方法', '<unk>', '种', '<triplet>', '三', '<org>', '编译', '<loc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '复杂多关系', '<concept>', '语义复杂的问题无 法使用三元组排序流水线', '<misc>', '训练数据具有较大的依赖性', '<media>', '描述能力较', '<per>', '差 方法', '<unk>', '种', '<triplet>', '三', '<org>', '编译', '<loc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '复杂多关系', '<concept>', '语义复杂的问题无 法使用三元组排序流水线', '<misc>', '训练数据具有较大的依赖性', '<media>', '描述能力较', '<per>', '差 方法', '<unk>', '种', '<triplet>', '三', '<org>', '编译', '<loc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 添加三元组: 复杂多关系(concept) - 训练数据具有较大的依赖性 - 语义复杂的问题无 法使用三元组排序流水线(misc)
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 添加三元组: 复杂多关系(concept) - 训练数据具有较大的依赖性 - 语义复杂的问题无 法使用三元组排序流水线(misc)
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 添加三元组: 复杂多关系(concept) - 训练数据具有较大的依赖性 - 语义复杂的问题无 法使用三元组排序流水线(misc)
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 添加三元组: 三(org) - part of - 编译(loc)
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 添加三元组: 三(org) - part of - 编译(loc)
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 添加三元组: 三(org) - part of - 编译(loc)
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 块 130 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 块 130 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 块 130 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 处理块 131/504: 元组排序流水线
语义结构模板
查询图
模板匹配流水线 +候
选排序
模板匹配流水线 +候
选排序 +...
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 处理块 131/504: 元组排序流水线
语义结构模板
查询图
模板匹配流水线 +候
选排序
模板匹配流水线 +候
选排序 +...
2025-06-10 17:42:02,599 - DEBUG - 处理块 131/504: 元组排序流水线
语义结构模板
查询图
模板匹配流水线 +候
选排序
模板匹配流水线 +候
选排序 +...
2025-06-10 17:42:02,829 - DEBUG - 块 131 生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候 选排序 <unk> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:02,829 - DEBUG - 块 131 生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候 选排序 <unk> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:02,829 - DEBUG - 块 131 生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候 选排序 <unk> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:02,830 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候 选排序 <unk> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:02,830 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候 选排序 <unk> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:02,830 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板匹配流水线 +候 选排序 <unk> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:02,830 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板匹配流水线 +候 选排序', '<unk>', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:02,830 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板匹配流水线 +候 选排序', '<unk>', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:02,830 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板匹配流水线 +候 选排序', '<unk>', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:02,830 - DEBUG - 处理块 132/504: 使用语法规则及词汇表完成谓词映射 ，
以高召回率生成逻辑形式用于排序
使用模板或规则将问题改写为中间...
2025-06-10 17:42:02,830 - DEBUG - 处理块 132/504: 使用语法规则及词汇表完成谓词映射 ，
以高召回率生成逻辑形式用于排序
使用模板或规则将问题改写为中间...
2025-06-10 17:42:02,830 - DEBUG - 处理块 132/504: 使用语法规则及词汇表完成谓词映射 ，
以高召回率生成逻辑形式用于排序
使用模板或规则将问题改写为中间...
2025-06-10 17:42:03,220 - DEBUG - 块 132 生成文本: <triplet> 模板拆分子问题 <concept> 问题模 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:03,220 - DEBUG - 块 132 生成文本: <triplet> 模板拆分子问题 <concept> 问题模 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:03,220 - DEBUG - 块 132 生成文本: <triplet> 模板拆分子问题 <concept> 问题模 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:03,220 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板拆分子问题 <concept> 问题模 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:03,220 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板拆分子问题 <concept> 问题模 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:03,220 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板拆分子问题 <concept> 问题模 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:03,220 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板拆分子问题', '<concept>', '问题模', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:03,220 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板拆分子问题', '<concept>', '问题模', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:03,220 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板拆分子问题', '<concept>', '问题模', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:03,220 - DEBUG - 添加三元组: 模板拆分子问题(concept) - part of - 问题模(misc)
2025-06-10 17:42:03,220 - DEBUG - 添加三元组: 模板拆分子问题(concept) - part of - 问题模(misc)
2025-06-10 17:42:03,220 - DEBUG - 添加三元组: 模板拆分子问题(concept) - part of - 问题模(misc)
2025-06-10 17:42:03,220 - DEBUG - 块 132 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:03,220 - DEBUG - 块 132 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:03,220 - DEBUG - 块 132 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:03,221 - DEBUG - 处理块 133/504: 式模板和关系表达式字典构造三元
组 ， 使用人工特征排序
复述模板改写问题 ， 依赖树规则构造
三元...
2025-06-10 17:42:03,221 - DEBUG - 处理块 133/504: 式模板和关系表达式字典构造三元
组 ， 使用人工特征排序
复述模板改写问题 ， 依赖树规则构造
三元...
2025-06-10 17:42:03,221 - DEBUG - 处理块 133/504: 式模板和关系表达式字典构造三元
组 ， 使用人工特征排序
复述模板改写问题 ， 依赖树规则构造
三元...
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 块 133 生成文本: <triplet> 式字典构造三元组 <concept> 模板 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 块 133 生成文本: <triplet> 式字典构造三元组 <concept> 模板 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 块 133 生成文本: <triplet> 式字典构造三元组 <concept> 模板 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 式字典构造三元组 <concept> 模板 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 式字典构造三元组 <concept> 模板 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 式字典构造三元组 <concept> 模板 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '式字典构造三元组', '<concept>', '模板', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '式字典构造三元组', '<concept>', '模板', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '式字典构造三元组', '<concept>', '模板', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 添加三元组: 式字典构造三元组(concept) - instance of - 模板(misc)
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 添加三元组: 式字典构造三元组(concept) - instance of - 模板(misc)
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 添加三元组: 式字典构造三元组(concept) - instance of - 模板(misc)
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 块 133 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 块 133 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 块 133 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 处理块 134/504: 转换得到逻辑形式
使用流水线提高生成的候选查询召回
率 ， 通过实体 、 关系 、 查询特征筛选查
...
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 处理块 134/504: 转换得到逻辑形式
使用流水线提高生成的候选查询召回
率 ， 通过实体 、 关系 、 查询特征筛选查
...
2025-06-10 17:42:03,622 - DEBUG - 处理块 134/504: 转换得到逻辑形式
使用流水线提高生成的候选查询召回
率 ， 通过实体 、 关系 、 查询特征筛选查
...
2025-06-10 17:42:03,894 - DEBUG - 块 134 生成文本: <triplet> 库 <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:03,894 - DEBUG - 块 134 生成文本: <triplet> 库 <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:03,894 - DEBUG - 块 134 生成文本: <triplet> 库 <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:03,894 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 库 <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:03,894 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 库 <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:03,894 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 库 <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:03,895 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '库', '<concept>', '陈子睿', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:42:03,895 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '库', '<concept>', '陈子睿', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:42:03,895 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '库', '<concept>', '陈子睿', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:42:03,895 - DEBUG - 添加三元组: 库(concept) - discoverer or inventor - 陈子睿(per)
2025-06-10 17:42:03,895 - DEBUG - 添加三元组: 库(concept) - discoverer or inventor - 陈子睿(per)
2025-06-10 17:42:03,895 - DEBUG - 添加三元组: 库(concept) - discoverer or inventor - 陈子睿(per)
2025-06-10 17:42:03,895 - DEBUG - 块 134 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:03,895 - DEBUG - 块 134 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:03,895 - DEBUG - 块 134 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:03,895 - DEBUG - 处理块 135/504:  传统语义解析依赖人工指定
的词汇表 ， 短语映射结果的好坏与数据的质量密切
相关 ； 话语模板方法...
2025-06-10 17:42:03,895 - DEBUG - 处理块 135/504:  传统语义解析依赖人工指定
的词汇表 ， 短语映射结果的好坏与数据的质量密切
相关 ； 话语模板方法...
2025-06-10 17:42:03,895 - DEBUG - 处理块 135/504:  传统语义解析依赖人工指定
的词汇表 ， 短语映射结果的好坏与数据的质量密切
相关 ； 话语模板方法...
2025-06-10 17:42:04,399 - DEBUG - 块 135 生成文本: <triplet> 话语模板 <concept> <misc> 三元组匹配方 <media> 法 <eve> <org> <per> <unk> <dis> <time> 代 <loc> <cel> 分类 ca_XX <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:04,399 - DEBUG - 块 135 生成文本: <triplet> 话语模板 <concept> <misc> 三元组匹配方 <media> 法 <eve> <org> <per> <unk> <dis> <time> 代 <loc> <cel> 分类 ca_XX <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:04,399 - DEBUG - 块 135 生成文本: <triplet> 话语模板 <concept> <misc> 三元组匹配方 <media> 法 <eve> <org> <per> <unk> <dis> <time> 代 <loc> <cel> 分类 ca_XX <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:04,399 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 话语模板 <concept> <misc> 三元组匹配方 <media> 法 <eve> <org> <per> <unk> <dis> <time> 代 <loc> <cel> 分类 ca_XX <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:04,399 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 话语模板 <concept> <misc> 三元组匹配方 <media> 法 <eve> <org> <per> <unk> <dis> <time> 代 <loc> <cel> 分类 ca_XX <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:04,399 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 话语模板 <concept> <misc> 三元组匹配方 <media> 法 <eve> <org> <per> <unk> <dis> <time> 代 <loc> <cel> 分类 ca_XX <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:04,400 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '话语模板', '<concept>', '<misc>', '三元组匹配方', '<media>', '法', '<eve>', '<org>', '<per>', '<unk>', '<dis>', '<time>', '代', '<loc>', '<cel>', '分类 ca_XX', '<date>', 'point in time']
2025-06-10 17:42:04,400 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '话语模板', '<concept>', '<misc>', '三元组匹配方', '<media>', '法', '<eve>', '<org>', '<per>', '<unk>', '<dis>', '<time>', '代', '<loc>', '<cel>', '分类 ca_XX', '<date>', 'point in time']
2025-06-10 17:42:04,400 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '话语模板', '<concept>', '<misc>', '三元组匹配方', '<media>', '法', '<eve>', '<org>', '<per>', '<unk>', '<dis>', '<time>', '代', '<loc>', '<cel>', '分类 ca_XX', '<date>', 'point in time']
2025-06-10 17:42:04,400 - DEBUG - 处理块 136/504:  查询模板则对人工设定的模板通用性要求
较高 。
基于规则模板方法所含的人工干预较多 ， 导致
系统...
2025-06-10 17:42:04,400 - DEBUG - 处理块 136/504:  查询模板则对人工设定的模板通用性要求
较高 。
基于规则模板方法所含的人工干预较多 ， 导致
系统...
2025-06-10 17:42:04,400 - DEBUG - 处理块 136/504:  查询模板则对人工设定的模板通用性要求
较高 。
基于规则模板方法所含的人工干预较多 ， 导致
系统...
2025-06-10 17:42:04,808 - DEBUG - 块 136 生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> 基线指标 <media> 查询模 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:04,808 - DEBUG - 块 136 生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> 基线指标 <media> 查询模 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:04,808 - DEBUG - 块 136 生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> 基线指标 <media> 查询模 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:04,808 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> 基线指标 <media> 查询模 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:04,808 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> 基线指标 <media> 查询模 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:04,808 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 规则模板 <concept> 基线指标 <media> 查询模 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:04,808 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '规则模板', '<concept>', '基线指标', '<media>', '查询模', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:04,808 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '规则模板', '<concept>', '基线指标', '<media>', '查询模', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:04,808 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '规则模板', '<concept>', '基线指标', '<media>', '查询模', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:04,809 - DEBUG - 添加三元组: 规则模板(concept) - 查询模 - 基线指标(media)
2025-06-10 17:42:04,809 - DEBUG - 添加三元组: 规则模板(concept) - 查询模 - 基线指标(media)
2025-06-10 17:42:04,809 - DEBUG - 添加三元组: 规则模板(concept) - 查询模 - 基线指标(media)
2025-06-10 17:42:04,809 - DEBUG - 块 136 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:04,809 - DEBUG - 块 136 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:04,809 - DEBUG - 块 136 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:04,809 - DEBUG - 处理块 137/504: 3 基于深度学习的方法
随着深度学习不断发展 ， 各类基于深度学习的
KGQA 方法逐渐被提出和发展...
2025-06-10 17:42:04,809 - DEBUG - 处理块 137/504: 3 基于深度学习的方法
随着深度学习不断发展 ， 各类基于深度学习的
KGQA 方法逐渐被提出和发展...
2025-06-10 17:42:04,809 - DEBUG - 处理块 137/504: 3 基于深度学习的方法
随着深度学习不断发展 ， 各类基于深度学习的
KGQA 方法逐渐被提出和发展...
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 块 137 生成文本: <triplet> 基于深度学习 <concept> KGQA <media> <misc> 神经网络模型抽取问题特征完成问答 <eve> KG <org> developer</s>
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 块 137 生成文本: <triplet> 基于深度学习 <concept> KGQA <media> <misc> 神经网络模型抽取问题特征完成问答 <eve> KG <org> developer</s>
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 块 137 生成文本: <triplet> 基于深度学习 <concept> KGQA <media> <misc> 神经网络模型抽取问题特征完成问答 <eve> KG <org> developer</s>
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 基于深度学习 <concept> KGQA <media> <misc> 神经网络模型抽取问题特征完成问答 <eve> KG <org> developer</s>
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 基于深度学习 <concept> KGQA <media> <misc> 神经网络模型抽取问题特征完成问答 <eve> KG <org> developer</s>
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 基于深度学习 <concept> KGQA <media> <misc> 神经网络模型抽取问题特征完成问答 <eve> KG <org> developer</s>
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '基于深度学习', '<concept>', 'KGQA', '<media>', '<misc>', '神经网络模型抽取问题特征完成问答', '<eve>', 'KG', '<org>', 'developer']
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '基于深度学习', '<concept>', 'KGQA', '<media>', '<misc>', '神经网络模型抽取问题特征完成问答', '<eve>', 'KG', '<org>', 'developer']
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '基于深度学习', '<concept>', 'KGQA', '<media>', '<misc>', '神经网络模型抽取问题特征完成问答', '<eve>', 'KG', '<org>', 'developer']
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 添加三元组: 基于深度学习(concept) - <misc> - KGQA(media)
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 添加三元组: 基于深度学习(concept) - <misc> - KGQA(media)
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 添加三元组: 基于深度学习(concept) - <misc> - KGQA(media)
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 块 137 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 块 137 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 块 137 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 处理块 138/504: 信息的利用率较高 ， 主要通过监督和远程监督的方
式完成对 KG 的学习 。 知识图谱嵌入及记忆网络...
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 处理块 138/504: 信息的利用率较高 ， 主要通过监督和远程监督的方
式完成对 KG 的学习 。 知识图谱嵌入及记忆网络...
2025-06-10 17:42:05,144 - DEBUG - 处理块 138/504: 信息的利用率较高 ， 主要通过监督和远程监督的方
式完成对 KG 的学习 。 知识图谱嵌入及记忆网络...
2025-06-10 17:42:05,786 - DEBUG - 块 138 生成文本: <triplet> 语义解析 <concept> 知识图谱嵌入及记忆网络的 <misc> 神经网络 <media> 信息检索方法 <eve> <unk> 问答流程子环节 <loc> 果推断答案的来由 <org> 编码 <per> author</s>
2025-06-10 17:42:05,786 - DEBUG - 块 138 生成文本: <triplet> 语义解析 <concept> 知识图谱嵌入及记忆网络的 <misc> 神经网络 <media> 信息检索方法 <eve> <unk> 问答流程子环节 <loc> 果推断答案的来由 <org> 编码 <per> author</s>
2025-06-10 17:42:05,786 - DEBUG - 块 138 生成文本: <triplet> 语义解析 <concept> 知识图谱嵌入及记忆网络的 <misc> 神经网络 <media> 信息检索方法 <eve> <unk> 问答流程子环节 <loc> 果推断答案的来由 <org> 编码 <per> author</s>
2025-06-10 17:42:05,787 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义解析 <concept> 知识图谱嵌入及记忆网络的 <misc> 神经网络 <media> 信息检索方法 <eve> <unk> 问答流程子环节 <loc> 果推断答案的来由 <org> 编码 <per> author</s>
2025-06-10 17:42:05,787 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义解析 <concept> 知识图谱嵌入及记忆网络的 <misc> 神经网络 <media> 信息检索方法 <eve> <unk> 问答流程子环节 <loc> 果推断答案的来由 <org> 编码 <per> author</s>
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2025-06-10 17:42:05,787 - DEBUG - 添加三元组: 语义解析(concept) - 神经网络 - 知识图谱嵌入及记忆网络的(misc)
2025-06-10 17:42:05,787 - DEBUG - 添加三元组: 语义解析(concept) - 神经网络 - 知识图谱嵌入及记忆网络的(misc)
2025-06-10 17:42:05,787 - DEBUG - 添加三元组: 语义解析(concept) - 神经网络 - 知识图谱嵌入及记忆网络的(misc)
2025-06-10 17:42:05,787 - DEBUG - 块 138 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:05,787 - DEBUG - 块 138 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:05,787 - DEBUG - 块 138 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:05,787 - DEBUG - 处理块 139/504: 知识图谱嵌入和记忆网络方法更高的性能表现 。
3.1 知识图谱嵌入
知识图谱嵌入方法作为最基础的深度...
2025-06-10 17:42:05,787 - DEBUG - 处理块 139/504: 知识图谱嵌入和记忆网络方法更高的性能表现 。
3.1 知识图谱嵌入
知识图谱嵌入方法作为最基础的深度...
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3.1 知识图谱嵌入
知识图谱嵌入方法作为最基础的深度...
2025-06-10 17:42:06,143 - DEBUG - 块 139 生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入 <media> 深度学习 <concept> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:06,143 - DEBUG - 块 139 生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入 <media> 深度学习 <concept> subclass of</s>
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2025-06-10 17:42:06,143 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱嵌入', '<media>', '深度学习', '<concept>', 'subclass of']
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2025-06-10 17:42:06,143 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱嵌入(media) - subclass of - 深度学习(concept)
2025-06-10 17:42:06,143 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱嵌入(media) - subclass of - 深度学习(concept)
2025-06-10 17:42:06,143 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱嵌入(media) - subclass of - 深度学习(concept)
2025-06-10 17:42:06,143 - DEBUG - 块 139 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:06,143 - DEBUG - 块 139 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:06,143 - DEBUG - 块 139 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:06,143 - DEBUG - 处理块 140/504: 识图谱嵌入方法常作为其他神经网络模型组成环节
的一部分 。
最基本的知识图谱嵌入方法 TransE ...
2025-06-10 17:42:06,143 - DEBUG - 处理块 140/504: 识图谱嵌入方法常作为其他神经网络模型组成环节
的一部分 。
最基本的知识图谱嵌入方法 TransE ...
2025-06-10 17:42:06,143 - DEBUG - 处理块 140/504: 识图谱嵌入方法常作为其他神经网络模型组成环节
的一部分 。
最基本的知识图谱嵌入方法 TransE ...
2025-06-10 17:42:06,817 - DEBUG - 块 140 生成文本: <triplet> 识图谱嵌入方法 <concept> 神经网络模型组成环节 <misc> 知识 <unk> <media> 编码 <org> <loc> <dis> <eve> 路 径 <per> <cel> part of</s>
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2025-06-10 17:42:06,817 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 识图谱嵌入方法 <concept> 神经网络模型组成环节 <misc> 知识 <unk> <media> 编码 <org> <loc> <dis> <eve> 路 径 <per> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:06,817 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 识图谱嵌入方法 <concept> 神经网络模型组成环节 <misc> 知识 <unk> <media> 编码 <org> <loc> <dis> <eve> 路 径 <per> <cel> part of</s>
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2025-06-10 17:42:06,817 - DEBUG - 添加三元组: 识图谱嵌入方法(concept) - 知识 - 神经网络模型组成环节(misc)
2025-06-10 17:42:06,817 - DEBUG - 添加三元组: 识图谱嵌入方法(concept) - 知识 - 神经网络模型组成环节(misc)
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2025-06-10 17:42:06,817 - DEBUG - 块 140 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:06,817 - DEBUG - 块 140 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:06,817 - DEBUG - 块 140 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:06,817 - DEBUG - 处理块 141/504: 的矩阵 W 表示 ， 其中 k 为预先指定
的嵌入空间维度 。
候选答案的得分通过问题表示 f(q)...
2025-06-10 17:42:06,817 - DEBUG - 处理块 141/504: 的矩阵 W 表示 ， 其中 k 为预先指定
的嵌入空间维度 。
候选答案的得分通过问题表示 f(q)...
2025-06-10 17:42:06,817 - DEBUG - 处理块 141/504: 的矩阵 W 表示 ， 其中 k 为预先指定
的嵌入空间维度 。
候选答案的得分通过问题表示 f(q)...
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 块 141 生成文本: <triplet> 算法 <concept> EmbedKGQA <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 块 141 生成文本: <triplet> 算法 <concept> EmbedKGQA <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 块 141 生成文本: <triplet> 算法 <concept> EmbedKGQA <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 算法 <concept> EmbedKGQA <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 算法 <concept> EmbedKGQA <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 算法 <concept> EmbedKGQA <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '算法', '<concept>', 'EmbedKGQA', '<media>', 'used by']
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '算法', '<concept>', 'EmbedKGQA', '<media>', 'used by']
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '算法', '<concept>', 'EmbedKGQA', '<media>', 'used by']
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 添加三元组: 算法(concept) - used by - EmbedKGQA(media)
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 添加三元组: 算法(concept) - used by - EmbedKGQA(media)
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 添加三元组: 算法(concept) - used by - EmbedKGQA(media)
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 块 141 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 块 141 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 块 141 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 处理块 142/504: ， 针对文献 [75]候选答案集合进行缩减
的需求 ， 提出一种简单的缩减方法 ， 并实现利用知识
...
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 处理块 142/504: ， 针对文献 [75]候选答案集合进行缩减
的需求 ， 提出一种简单的缩减方法 ， 并实现利用知识
...
2025-06-10 17:42:06,976 - DEBUG - 处理块 142/504: ， 针对文献 [75]候选答案集合进行缩减
的需求 ， 提出一种简单的缩减方法 ， 并实现利用知识
...
2025-06-10 17:42:07,112 - DEBUG - 块 142 生成文本: <triplet> <concept> EmQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:07,112 - DEBUG - 块 142 生成文本: <triplet> <concept> EmQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:07,112 - DEBUG - 块 142 生成文本: <triplet> <concept> EmQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:07,112 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> EmQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:07,112 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> EmQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:07,112 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> EmQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:07,112 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'EmQL', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:07,112 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'EmQL', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:07,112 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'EmQL', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:07,112 - DEBUG - 处理块 143/504: EmQL 首次将 KG 实体与查询语句同时嵌入相同空
间 ， 提高系统在不完整 KG 中的推理问答能...
2025-06-10 17:42:07,112 - DEBUG - 处理块 143/504: EmQL 首次将 KG 实体与查询语句同时嵌入相同空
间 ， 提高系统在不完整 KG 中的推理问答能...
2025-06-10 17:42:07,112 - DEBUG - 处理块 143/504: EmQL 首次将 KG 实体与查询语句同时嵌入相同空
间 ， 提高系统在不完整 KG 中的推理问答能...
2025-06-10 17:42:07,249 - DEBUG - 块 143 生成文本: <triplet> 循环 <concept> EmQL <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:07,249 - DEBUG - 块 143 生成文本: <triplet> 循环 <concept> EmQL <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:07,249 - DEBUG - 块 143 生成文本: <triplet> 循环 <concept> EmQL <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:07,249 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 循环 <concept> EmQL <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:07,249 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 循环 <concept> EmQL <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:07,249 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 循环 <concept> EmQL <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:07,249 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '循环', '<concept>', 'EmQL', '<media>', 'used by']
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2025-06-10 17:42:07,249 - DEBUG - 添加三元组: 循环(concept) - used by - EmQL(media)
2025-06-10 17:42:07,249 - DEBUG - 添加三元组: 循环(concept) - used by - EmQL(media)
2025-06-10 17:42:07,249 - DEBUG - 添加三元组: 循环(concept) - used by - EmQL(media)
2025-06-10 17:42:07,249 - DEBUG - 块 143 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:07,249 - DEBUG - 块 143 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:07,249 - DEBUG - 块 143 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:07,249 - DEBUG - 处理块 144/504: 神经网络 （ recurrent neural networks， RNN） 特殊变体
的长短时记忆...
2025-06-10 17:42:07,249 - DEBUG - 处理块 144/504: 神经网络 （ recurrent neural networks， RNN） 特殊变体
的长短时记忆...
2025-06-10 17:42:07,249 - DEBUG - 处理块 144/504: 神经网络 （ recurrent neural networks， RNN） 特殊变体
的长短时记忆...
2025-06-10 17:42:07,586 - DEBUG - 块 144 生成文本: <triplet> 记忆网络模型 <concept> 神经网络 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:07,586 - DEBUG - 块 144 生成文本: <triplet> 记忆网络模型 <concept> 神经网络 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:07,586 - DEBUG - 块 144 生成文本: <triplet> 记忆网络模型 <concept> 神经网络 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:07,586 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 记忆网络模型 <concept> 神经网络 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:07,586 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 记忆网络模型 <concept> 神经网络 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:07,586 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 记忆网络模型 <concept> 神经网络 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:07,587 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '记忆网络模型', '<concept>', '神经网络', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:07,587 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '记忆网络模型', '<concept>', '神经网络', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:07,587 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '记忆网络模型', '<concept>', '神经网络', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:07,587 - DEBUG - 添加三元组: 记忆网络模型(concept) - part of - 神经网络(misc)
2025-06-10 17:42:07,587 - DEBUG - 添加三元组: 记忆网络模型(concept) - part of - 神经网络(misc)
2025-06-10 17:42:07,587 - DEBUG - 添加三元组: 记忆网络模型(concept) - part of - 神经网络(misc)
2025-06-10 17:42:07,587 - DEBUG - 块 144 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:07,587 - DEBUG - 块 144 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:07,587 - DEBUG - 块 144 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:07,587 - DEBUG - 处理块 145/504: 名为 MemNN — —以可读写记忆组件为核心的学习
系统 ， 通过将 KG 的所有内容嵌入至向量空...
2025-06-10 17:42:07,587 - DEBUG - 处理块 145/504: 名为 MemNN — —以可读写记忆组件为核心的学习
系统 ， 通过将 KG 的所有内容嵌入至向量空...
2025-06-10 17:42:07,587 - DEBUG - 处理块 145/504: 名为 MemNN — —以可读写记忆组件为核心的学习
系统 ， 通过将 KG 的所有内容嵌入至向量空...
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 块 145 生成文本: <triplet> 记忆网络框架 <media> 的学习 系统 <concept> use</s>
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 块 145 生成文本: <triplet> 记忆网络框架 <media> 的学习 系统 <concept> use</s>
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 块 145 生成文本: <triplet> 记忆网络框架 <media> 的学习 系统 <concept> use</s>
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 记忆网络框架 <media> 的学习 系统 <concept> use</s>
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 记忆网络框架 <media> 的学习 系统 <concept> use</s>
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 记忆网络框架 <media> 的学习 系统 <concept> use</s>
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '记忆网络框架', '<media>', '的学习 系统', '<concept>', 'use']
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '记忆网络框架', '<media>', '的学习 系统', '<concept>', 'use']
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '记忆网络框架', '<media>', '的学习 系统', '<concept>', 'use']
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 添加三元组: 记忆网络框架(media) - use - 的学习 系统(concept)
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 添加三元组: 记忆网络框架(media) - use - 的学习 系统(concept)
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 添加三元组: 记忆网络框架(media) - use - 的学习 系统(concept)
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 块 145 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 块 145 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 块 145 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 处理块 146/504: 问题数据集 SimpleQuestions
[24]
。
MemNNs 系统通过图 18 中的记忆 ...
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 处理块 146/504: 问题数据集 SimpleQuestions
[24]
。
MemNNs 系统通过图 18 中的记忆 ...
2025-06-10 17:42:07,975 - DEBUG - 处理块 146/504: 问题数据集 SimpleQuestions
[24]
。
MemNNs 系统通过图 18 中的记忆 ...
2025-06-10 17:42:08,132 - DEBUG - 块 146 生成文本: <triplet> 记忆模块 <concept> MemNNs <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:08,132 - DEBUG - 块 146 生成文本: <triplet> 记忆模块 <concept> MemNNs <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:08,132 - DEBUG - 块 146 生成文本: <triplet> 记忆模块 <concept> MemNNs <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:08,133 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 记忆模块 <concept> MemNNs <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:08,133 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 记忆模块 <concept> MemNNs <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:08,133 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 记忆模块 <concept> MemNNs <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:08,133 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '记忆模块', '<concept>', 'MemNNs', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:08,133 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '记忆模块', '<concept>', 'MemNNs', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:08,133 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '记忆模块', '<concept>', 'MemNNs', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:08,133 - DEBUG - 添加三元组: 记忆模块(concept) - part of - MemNNs(media)
2025-06-10 17:42:08,133 - DEBUG - 添加三元组: 记忆模块(concept) - part of - MemNNs(media)
2025-06-10 17:42:08,133 - DEBUG - 添加三元组: 记忆模块(concept) - part of - MemNNs(media)
2025-06-10 17:42:08,133 - DEBUG - 块 146 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:08,133 - DEBUG - 块 146 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:08,133 - DEBUG - 块 146 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:08,133 - DEBUG - 处理块 147/504: Fig.17 Working process of improved TransE
˝…17 Tra...
2025-06-10 17:42:08,133 - DEBUG - 处理块 147/504: Fig.17 Working process of improved TransE
˝…17 Tra...
2025-06-10 17:42:08,133 - DEBUG - 处理块 147/504: Fig.17 Working process of improved TransE
˝…17 Tra...
2025-06-10 17:42:08,269 - DEBUG - 块 147 生成文本: <triplet>  реакції <concept> 1853 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:08,269 - DEBUG - 块 147 生成文本: <triplet>  реакції <concept> 1853 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:08,269 - DEBUG - 块 147 生成文本: <triplet>  реакції <concept> 1853 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:08,269 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  реакції <concept> 1853 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:08,269 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  реакції <concept> 1853 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:08,269 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  реакції <concept> 1853 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:08,270 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'реакції', '<concept>', '1853', '<date>', 'point in time']
2025-06-10 17:42:08,270 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'реакції', '<concept>', '1853', '<date>', 'point in time']
2025-06-10 17:42:08,270 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'реакції', '<concept>', '1853', '<date>', 'point in time']
2025-06-10 17:42:08,270 - DEBUG - 添加三元组: реакції(concept) - point in time - 1853(date)
2025-06-10 17:42:08,270 - DEBUG - 添加三元组: реакції(concept) - point in time - 1853(date)
2025-06-10 17:42:08,270 - DEBUG - 添加三元组: реакції(concept) - point in time - 1853(date)
2025-06-10 17:42:08,270 - DEBUG - 块 147 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:08,270 - DEBUG - 块 147 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:08,270 - DEBUG - 块 147 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:08,270 - DEBUG - 处理块 148/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:42:08,270 - DEBUG - 处理块 148/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:42:08,270 - DEBUG - 处理块 148/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:42:08,427 - DEBUG - 块 148 生成文本: <triplet> <concept> KG 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:08,427 - DEBUG - 块 148 生成文本: <triplet> <concept> KG 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:08,427 - DEBUG - 块 148 生成文本: <triplet> <concept> KG 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:08,427 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> KG 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:08,427 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> KG 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:08,427 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> KG 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:08,427 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'KG 三元组', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:08,427 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'KG 三元组', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:08,427 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'KG 三元组', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:08,427 - DEBUG - 处理块 149/504: 用于在 M 中选择与 I 的输出最相关的记忆 ， 并对所得
候选记忆进行打分排序 ； 响应模块 R ...
2025-06-10 17:42:08,427 - DEBUG - 处理块 149/504: 用于在 M 中选择与 I 的输出最相关的记忆 ， 并对所得
候选记忆进行打分排序 ； 响应模块 R ...
2025-06-10 17:42:08,427 - DEBUG - 处理块 149/504: 用于在 M 中选择与 I 的输出最相关的记忆 ， 并对所得
候选记忆进行打分排序 ； 响应模块 R ...
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 块 149 生成文本: <triplet> 响应模块 <concept> 工作流程 <media> Jain <per> creator</s>
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 块 149 生成文本: <triplet> 响应模块 <concept> 工作流程 <media> Jain <per> creator</s>
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 块 149 生成文本: <triplet> 响应模块 <concept> 工作流程 <media> Jain <per> creator</s>
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 响应模块 <concept> 工作流程 <media> Jain <per> creator</s>
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 响应模块 <concept> 工作流程 <media> Jain <per> creator</s>
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 响应模块 <concept> 工作流程 <media> Jain <per> creator</s>
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '响应模块', '<concept>', '工作流程', '<media>', 'Jain', '<per>', 'creator']
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '响应模块', '<concept>', '工作流程', '<media>', 'Jain', '<per>', 'creator']
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '响应模块', '<concept>', '工作流程', '<media>', 'Jain', '<per>', 'creator']
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 添加三元组: 响应模块(concept) - Jain - 工作流程(media)
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 添加三元组: 响应模块(concept) - Jain - 工作流程(media)
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 添加三元组: 响应模块(concept) - Jain - 工作流程(media)
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 块 149 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 块 149 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 块 149 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 处理块 150/504: 以 MemNNs 为基础 ， 在 KG 预处理环
节舍去合并相同主谓三元组的过程 ， 但使用词袋结
...
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 处理块 150/504: 以 MemNNs 为基础 ， 在 KG 预处理环
节舍去合并相同主谓三元组的过程 ， 但使用词袋结
...
2025-06-10 17:42:08,796 - DEBUG - 处理块 150/504: 以 MemNNs 为基础 ， 在 KG 预处理环
节舍去合并相同主谓三元组的过程 ， 但使用词袋结
...
2025-06-10 17:42:09,133 - DEBUG - 块 150 生成文本: <triplet> <concept> KV-MemNN <misc> used by</s>
2025-06-10 17:42:09,133 - DEBUG - 块 150 生成文本: <triplet> <concept> KV-MemNN <misc> used by</s>
2025-06-10 17:42:09,133 - DEBUG - 块 150 生成文本: <triplet> <concept> KV-MemNN <misc> used by</s>
2025-06-10 17:42:09,133 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> KV-MemNN <misc> used by</s>
2025-06-10 17:42:09,133 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> KV-MemNN <misc> used by</s>
2025-06-10 17:42:09,133 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> KV-MemNN <misc> used by</s>
2025-06-10 17:42:09,133 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'KV-MemNN', '<misc>', 'used by']
2025-06-10 17:42:09,133 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'KV-MemNN', '<misc>', 'used by']
2025-06-10 17:42:09,133 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'KV-MemNN', '<misc>', 'used by']
2025-06-10 17:42:09,134 - DEBUG - 处理块 151/504: 基础 ， 通过引入 STOP 策略 ， 设计一种新式查询更新
策略 ， 屏蔽已寻址的内存信息 ， 使...
2025-06-10 17:42:09,134 - DEBUG - 处理块 151/504: 基础 ， 通过引入 STOP 策略 ， 设计一种新式查询更新
策略 ， 屏蔽已寻址的内存信息 ， 使...
2025-06-10 17:42:09,134 - DEBUG - 处理块 151/504: 基础 ， 通过引入 STOP 策略 ， 设计一种新式查询更新
策略 ， 屏蔽已寻址的内存信息 ， 使...
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 块 151 生成文本: <triplet> 语义解析 <concept> 神经网络模块 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 块 151 生成文本: <triplet> 语义解析 <concept> 神经网络模块 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 块 151 生成文本: <triplet> 语义解析 <concept> 神经网络模块 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义解析 <concept> 神经网络模块 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义解析 <concept> 神经网络模块 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义解析 <concept> 神经网络模块 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义解析', '<concept>', '神经网络模块', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义解析', '<concept>', '神经网络模块', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义解析', '<concept>', '神经网络模块', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 添加三元组: 语义解析(concept) - part of - 神经网络模块(misc)
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 添加三元组: 语义解析(concept) - part of - 神经网络模块(misc)
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 添加三元组: 语义解析(concept) - part of - 神经网络模块(misc)
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 块 151 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 块 151 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 块 151 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 处理块 152/504:  除本节程序归纳子方法用于处理复杂问题
外 ， 其他子方法皆用于简单问题的处理 。
3.3.1 神经...
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 处理块 152/504:  除本节程序归纳子方法用于处理复杂问题
外 ， 其他子方法皆用于简单问题的处理 。
3.3.1 神经...
2025-06-10 17:42:09,459 - DEBUG - 处理块 152/504:  除本节程序归纳子方法用于处理复杂问题
外 ， 其他子方法皆用于简单问题的处理 。
3.3.1 神经...
2025-06-10 17:42:09,933 - DEBUG - 块 152 生成文本: <triplet> 神经网络+知识图谱嵌入 <media> 词汇映射 <concept> <misc> 性能升 级 <triplet> Golub <per> <org> 复杂问题 <loc> field of work</s>
2025-06-10 17:42:09,933 - DEBUG - 块 152 生成文本: <triplet> 神经网络+知识图谱嵌入 <media> 词汇映射 <concept> <misc> 性能升 级 <triplet> Golub <per> <org> 复杂问题 <loc> field of work</s>
2025-06-10 17:42:09,933 - DEBUG - 块 152 生成文本: <triplet> 神经网络+知识图谱嵌入 <media> 词汇映射 <concept> <misc> 性能升 级 <triplet> Golub <per> <org> 复杂问题 <loc> field of work</s>
2025-06-10 17:42:09,934 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络+知识图谱嵌入 <media> 词汇映射 <concept> <misc> 性能升 级 <triplet> Golub <per> <org> 复杂问题 <loc> field of work</s>
2025-06-10 17:42:09,934 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络+知识图谱嵌入 <media> 词汇映射 <concept> <misc> 性能升 级 <triplet> Golub <per> <org> 复杂问题 <loc> field of work</s>
2025-06-10 17:42:09,934 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络+知识图谱嵌入 <media> 词汇映射 <concept> <misc> 性能升 级 <triplet> Golub <per> <org> 复杂问题 <loc> field of work</s>
2025-06-10 17:42:09,934 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '神经网络+知识图谱嵌入', '<media>', '词汇映射', '<concept>', '<misc>', '性能升 级', '<triplet>', 'Golub', '<per>', '<org>', '复杂问题', '<loc>', 'field of work']
2025-06-10 17:42:09,934 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '神经网络+知识图谱嵌入', '<media>', '词汇映射', '<concept>', '<misc>', '性能升 级', '<triplet>', 'Golub', '<per>', '<org>', '复杂问题', '<loc>', 'field of work']
2025-06-10 17:42:09,934 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '神经网络+知识图谱嵌入', '<media>', '词汇映射', '<concept>', '<misc>', '性能升 级', '<triplet>', 'Golub', '<per>', '<org>', '复杂问题', '<loc>', 'field of work']
2025-06-10 17:42:09,934 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络+知识图谱嵌入(media) - <misc> - 词汇映射(concept)
2025-06-10 17:42:09,934 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络+知识图谱嵌入(media) - <misc> - 词汇映射(concept)
2025-06-10 17:42:09,934 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络+知识图谱嵌入(media) - <misc> - 词汇映射(concept)
2025-06-10 17:42:09,934 - DEBUG - 块 152 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:09,934 - DEBUG - 块 152 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:09,934 - DEBUG - 块 152 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:09,934 - DEBUG - 处理块 153/504: 召回的候选实体结果 ， 将流行度最高的 10 个候选实
体作为候选实体集 E ， 接着检索候选实体集...
2025-06-10 17:42:09,934 - DEBUG - 处理块 153/504: 召回的候选实体结果 ， 将流行度最高的 10 个候选实
体作为候选实体集 E ， 接着检索候选实体集...
2025-06-10 17:42:09,934 - DEBUG - 处理块 153/504: 召回的候选实体结果 ， 将流行度最高的 10 个候选实
体作为候选实体集 E ， 接着检索候选实体集...
2025-06-10 17:42:10,344 - DEBUG - 块 153 生成文本: <triplet> 召回的候选实体结果 <concept> LSTM <misc> <media> 独热向量输入 <eve> <org> 问题编码 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:42:10,344 - DEBUG - 块 153 生成文本: <triplet> 召回的候选实体结果 <concept> LSTM <misc> <media> 独热向量输入 <eve> <org> 问题编码 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:42:10,344 - DEBUG - 块 153 生成文本: <triplet> 召回的候选实体结果 <concept> LSTM <misc> <media> 独热向量输入 <eve> <org> 问题编码 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:42:10,345 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 召回的候选实体结果 <concept> LSTM <misc> <media> 独热向量输入 <eve> <org> 问题编码 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:42:10,345 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 召回的候选实体结果 <concept> LSTM <misc> <media> 独热向量输入 <eve> <org> 问题编码 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:42:10,345 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 召回的候选实体结果 <concept> LSTM <misc> <media> 独热向量输入 <eve> <org> 问题编码 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:42:10,345 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '召回的候选实体结果', '<concept>', 'LSTM', '<misc>', '<media>', '独热向量输入', '<eve>', '<org>', '问题编码', '<dis>', 'part of']
2025-06-10 17:42:10,345 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '召回的候选实体结果', '<concept>', 'LSTM', '<misc>', '<media>', '独热向量输入', '<eve>', '<org>', '问题编码', '<dis>', 'part of']
2025-06-10 17:42:10,345 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '召回的候选实体结果', '<concept>', 'LSTM', '<misc>', '<media>', '独热向量输入', '<eve>', '<org>', '问题编码', '<dis>', 'part of']
2025-06-10 17:42:10,345 - DEBUG - 添加三元组: 召回的候选实体结果(concept) - <media> - LSTM(misc)
2025-06-10 17:42:10,345 - DEBUG - 添加三元组: 召回的候选实体结果(concept) - <media> - LSTM(misc)
2025-06-10 17:42:10,345 - DEBUG - 添加三元组: 召回的候选实体结果(concept) - <media> - LSTM(misc)
2025-06-10 17:42:10,345 - DEBUG - 块 153 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:10,345 - DEBUG - 块 153 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:10,345 - DEBUG - 块 153 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:10,345 - DEBUG - 处理块 154/504: 最优实体 、 关系作为输出 ， 并分别使用一个 CNN 网络
以字符为单位进行编码 ， 获得固定长度...
2025-06-10 17:42:10,345 - DEBUG - 处理块 154/504: 最优实体 、 关系作为输出 ， 并分别使用一个 CNN 网络
以字符为单位进行编码 ， 获得固定长度...
2025-06-10 17:42:10,345 - DEBUG - 处理块 154/504: 最优实体 、 关系作为输出 ， 并分别使用一个 CNN 网络
以字符为单位进行编码 ， 获得固定长度...
2025-06-10 17:42:10,585 - DEBUG - 块 154 生成文本: <triplet> 相似度函数 <concept> CNN 网络 <media> CNN网络</s>
2025-06-10 17:42:10,585 - DEBUG - 块 154 生成文本: <triplet> 相似度函数 <concept> CNN 网络 <media> CNN网络</s>
2025-06-10 17:42:10,585 - DEBUG - 块 154 生成文本: <triplet> 相似度函数 <concept> CNN 网络 <media> CNN网络</s>
2025-06-10 17:42:10,586 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似度函数 <concept> CNN 网络 <media> CNN网络</s>
2025-06-10 17:42:10,586 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似度函数 <concept> CNN 网络 <media> CNN网络</s>
2025-06-10 17:42:10,586 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 相似度函数 <concept> CNN 网络 <media> CNN网络</s>
2025-06-10 17:42:10,586 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '相似度函数', '<concept>', 'CNN 网络', '<media>', 'CNN网络']
2025-06-10 17:42:10,586 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '相似度函数', '<concept>', 'CNN 网络', '<media>', 'CNN网络']
2025-06-10 17:42:10,586 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '相似度函数', '<concept>', 'CNN 网络', '<media>', 'CNN网络']
2025-06-10 17:42:10,586 - DEBUG - 添加三元组: 相似度函数(concept) - CNN网络 - CNN 网络(media)
2025-06-10 17:42:10,586 - DEBUG - 添加三元组: 相似度函数(concept) - CNN网络 - CNN 网络(media)
2025-06-10 17:42:10,586 - DEBUG - 添加三元组: 相似度函数(concept) - CNN网络 - CNN 网络(media)
2025-06-10 17:42:10,586 - DEBUG - 块 154 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:10,586 - DEBUG - 块 154 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:10,586 - DEBUG - 块 154 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:10,586 - DEBUG - 处理块 155/504: e 、 p 作为输出 ， 用于填充逻 辑查询语句的
实体关系占位符 。 ISS-NR 系统
[81]...
2025-06-10 17:42:10,586 - DEBUG - 处理块 155/504: e 、 p 作为输出 ， 用于填充逻 辑查询语句的
实体关系占位符 。 ISS-NR 系统
[81]...
2025-06-10 17:42:10,586 - DEBUG - 处理块 155/504: e 、 p 作为输出 ， 用于填充逻 辑查询语句的
实体关系占位符 。 ISS-NR 系统
[81]...
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 块 155 生成文本: <triplet> 神经网络+候选排序 <concept> 逻 辑查询语句 <media> ISS-NR 系统 <org> <misc> 实体关系 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 块 155 生成文本: <triplet> 神经网络+候选排序 <concept> 逻 辑查询语句 <media> ISS-NR 系统 <org> <misc> 实体关系 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 块 155 生成文本: <triplet> 神经网络+候选排序 <concept> 逻 辑查询语句 <media> ISS-NR 系统 <org> <misc> 实体关系 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络+候选排序 <concept> 逻 辑查询语句 <media> ISS-NR 系统 <org> <misc> 实体关系 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络+候选排序 <concept> 逻 辑查询语句 <media> ISS-NR 系统 <org> <misc> 实体关系 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络+候选排序 <concept> 逻 辑查询语句 <media> ISS-NR 系统 <org> <misc> 实体关系 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '神经网络+候选排序', '<concept>', '逻 辑查询语句', '<media>', 'ISS-NR 系统', '<org>', '<misc>', '实体关系', '<dis>', '<cel>', 'part of']
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '神经网络+候选排序', '<concept>', '逻 辑查询语句', '<media>', 'ISS-NR 系统', '<org>', '<misc>', '实体关系', '<dis>', '<cel>', 'part of']
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '神经网络+候选排序', '<concept>', '逻 辑查询语句', '<media>', 'ISS-NR 系统', '<org>', '<misc>', '实体关系', '<dis>', '<cel>', 'part of']
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络+候选排序(concept) - ISS-NR 系统 - 逻 辑查询语句(media)
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络+候选排序(concept) - ISS-NR 系统 - 逻 辑查询语句(media)
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络+候选排序(concept) - ISS-NR 系统 - 逻 辑查询语句(media)
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 块 155 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 块 155 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 块 155 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 处理块 156/504: 提升简单问题的排序打分工作 ， 主要通过神经
网络模型替换传统方法的统计学习模型来完成 。
Yavu...
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 处理块 156/504: 提升简单问题的排序打分工作 ， 主要通过神经
网络模型替换传统方法的统计学习模型来完成 。
Yavu...
2025-06-10 17:42:11,121 - DEBUG - 处理块 156/504: 提升简单问题的排序打分工作 ， 主要通过神经
网络模型替换传统方法的统计学习模型来完成 。
Yavu...
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 块 156 生成文本: <triplet> 统计学习 <concept> 神经 网络模型 <unk> <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 块 156 生成文本: <triplet> 统计学习 <concept> 神经 网络模型 <unk> <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 块 156 生成文本: <triplet> 统计学习 <concept> 神经 网络模型 <unk> <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 统计学习 <concept> 神经 网络模型 <unk> <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 统计学习 <concept> 神经 网络模型 <unk> <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 统计学习 <concept> 神经 网络模型 <unk> <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '统计学习', '<concept>', '神经 网络模型', '<unk>', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '统计学习', '<concept>', '神经 网络模型', '<unk>', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '统计学习', '<concept>', '神经 网络模型', '<unk>', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 添加三元组: 统计学习(concept) - <misc> - 神经 网络模型(unk)
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 添加三元组: 统计学习(concept) - <misc> - 神经 网络模型(unk)
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 添加三元组: 统计学习(concept) - <misc> - 神经 网络模型(unk)
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 块 156 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 块 156 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 块 156 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 处理块 157/504: memory） 模型对实体前后内容进行向量表示并用于
预测实体的正确类型 ， 排序部分则以实体类型相...
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 处理块 157/504: memory） 模型对实体前后内容进行向量表示并用于
预测实体的正确类型 ， 排序部分则以实体类型相...
2025-06-10 17:42:11,542 - DEBUG - 处理块 157/504: memory） 模型对实体前后内容进行向量表示并用于
预测实体的正确类型 ， 排序部分则以实体类型相...
2025-06-10 17:42:11,940 - DEBUG - 块 157 生成文本: <triplet> 复述 <concept> 模型 <misc> Dong <per> named <media> <org> <loc> <eve> チャート <unk> <dis> <cel></s>
2025-06-10 17:42:11,940 - DEBUG - 块 157 生成文本: <triplet> 复述 <concept> 模型 <misc> Dong <per> named <media> <org> <loc> <eve> チャート <unk> <dis> <cel></s>
2025-06-10 17:42:11,940 - DEBUG - 块 157 生成文本: <triplet> 复述 <concept> 模型 <misc> Dong <per> named <media> <org> <loc> <eve> チャート <unk> <dis> <cel></s>
2025-06-10 17:42:11,941 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 复述 <concept> 模型 <misc> Dong <per> named <media> <org> <loc> <eve> チャート <unk> <dis> <cel></s>
2025-06-10 17:42:11,941 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 复述 <concept> 模型 <misc> Dong <per> named <media> <org> <loc> <eve> チャート <unk> <dis> <cel></s>
2025-06-10 17:42:11,941 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 复述 <concept> 模型 <misc> Dong <per> named <media> <org> <loc> <eve> チャート <unk> <dis> <cel></s>
2025-06-10 17:42:11,941 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '复述', '<concept>', '模型', '<misc>', 'Dong', '<per>', 'named', '<media>', '<org>', '<loc>', '<eve>', 'チャート', '<unk>', '<dis>', '<cel>']
2025-06-10 17:42:11,941 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '复述', '<concept>', '模型', '<misc>', 'Dong', '<per>', 'named', '<media>', '<org>', '<loc>', '<eve>', 'チャート', '<unk>', '<dis>', '<cel>']
2025-06-10 17:42:11,941 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '复述', '<concept>', '模型', '<misc>', 'Dong', '<per>', 'named', '<media>', '<org>', '<loc>', '<eve>', 'チャート', '<unk>', '<dis>', '<cel>']
2025-06-10 17:42:11,941 - DEBUG - 添加三元组: 复述(concept) - Dong - 模型(misc)
2025-06-10 17:42:11,941 - DEBUG - 添加三元组: 复述(concept) - Dong - 模型(misc)
2025-06-10 17:42:11,941 - DEBUG - 添加三元组: 复述(concept) - Dong - 模型(misc)
2025-06-10 17:42:11,941 - DEBUG - 块 157 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:11,941 - DEBUG - 块 157 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:11,941 - DEBUG - 块 157 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:11,941 - DEBUG - 处理块 158/504: 改写使用 BiLSTM 模型得到向量表示 ， 获得改写问题
与原问题的相似度打分 P(q′|q)， ...
2025-06-10 17:42:11,941 - DEBUG - 处理块 158/504: 改写使用 BiLSTM 模型得到向量表示 ， 获得改写问题
与原问题的相似度打分 P(q′|q)， ...
2025-06-10 17:42:11,941 - DEBUG - 处理块 158/504: 改写使用 BiLSTM 模型得到向量表示 ， 获得改写问题
与原问题的相似度打分 P(q′|q)， ...
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 块 158 生成文本: <triplet> 改写问题 <concept> BiLSTM 模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 块 158 生成文本: <triplet> 改写问题 <concept> BiLSTM 模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 块 158 生成文本: <triplet> 改写问题 <concept> BiLSTM 模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 改写问题 <concept> BiLSTM 模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 改写问题 <concept> BiLSTM 模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 改写问题 <concept> BiLSTM 模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '改写问题', '<concept>', 'BiLSTM 模型', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '改写问题', '<concept>', 'BiLSTM 模型', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '改写问题', '<concept>', 'BiLSTM 模型', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 添加三元组: 改写问题(concept) - part of - BiLSTM 模型(misc)
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 添加三元组: 改写问题(concept) - part of - BiLSTM 模型(misc)
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 添加三元组: 改写问题(concept) - part of - BiLSTM 模型(misc)
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 块 158 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 块 158 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 块 158 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 处理块 159/504: 3.3.4 程序归纳
对于复杂多关系问题部分 ， 诸如 SSRP
[84]
、 CIPITR
[85...
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 处理块 159/504: 3.3.4 程序归纳
对于复杂多关系问题部分 ， 诸如 SSRP
[84]
、 CIPITR
[85...
2025-06-10 17:42:12,435 - DEBUG - 处理块 159/504: 3.3.4 程序归纳
对于复杂多关系问题部分 ， 诸如 SSRP
[84]
、 CIPITR
[85...
2025-06-10 17:42:13,044 - DEBUG - 块 159 生成文本: <triplet> 神经网络模块组合 <concept> 复杂多关系问题 <misc> <media> SSRP <org> <eve> <per> <unk> 系统 <triplet> KG <loc> <time> 系统的 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:13,044 - DEBUG - 块 159 生成文本: <triplet> 神经网络模块组合 <concept> 复杂多关系问题 <misc> <media> SSRP <org> <eve> <per> <unk> 系统 <triplet> KG <loc> <time> 系统的 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:13,044 - DEBUG - 块 159 生成文本: <triplet> 神经网络模块组合 <concept> 复杂多关系问题 <misc> <media> SSRP <org> <eve> <per> <unk> 系统 <triplet> KG <loc> <time> 系统的 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:13,045 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络模块组合 <concept> 复杂多关系问题 <misc> <media> SSRP <org> <eve> <per> <unk> 系统 <triplet> KG <loc> <time> 系统的 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:13,045 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络模块组合 <concept> 复杂多关系问题 <misc> <media> SSRP <org> <eve> <per> <unk> 系统 <triplet> KG <loc> <time> 系统的 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:13,045 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络模块组合 <concept> 复杂多关系问题 <misc> <media> SSRP <org> <eve> <per> <unk> 系统 <triplet> KG <loc> <time> 系统的 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:13,045 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '神经网络模块组合', '<concept>', '复杂多关系问题', '<misc>', '<media>', 'SSRP', '<org>', '<eve>', '<per>', '<unk>', '系统', '<triplet>', 'KG', '<loc>', '<time>', '系统的', '<date>', 'point in time']
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2025-06-10 17:42:13,045 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络模块组合(concept) - <media> - 复杂多关系问题(misc)
2025-06-10 17:42:13,045 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络模块组合(concept) - <media> - 复杂多关系问题(misc)
2025-06-10 17:42:13,045 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络模块组合(concept) - <media> - 复杂多关系问题(misc)
2025-06-10 17:42:13,045 - DEBUG - 块 159 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:13,045 - DEBUG - 块 159 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:13,045 - DEBUG - 块 159 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:13,045 - DEBUG - 处理块 160/504: 本类方法也有诸如 Andreas 等人
[31]
的特殊实现 。
该工作针对不同的问题 ， 组合神经...
2025-06-10 17:42:13,045 - DEBUG - 处理块 160/504: 本类方法也有诸如 Andreas 等人
[31]
的特殊实现 。
该工作针对不同的问题 ， 组合神经...
2025-06-10 17:42:13,045 - DEBUG - 处理块 160/504: 本类方法也有诸如 Andreas 等人
[31]
的特殊实现 。
该工作针对不同的问题 ， 组合神经...
2025-06-10 17:42:13,518 - DEBUG - 块 160 生成文本: <triplet> 组合神经网络子模块 <concept> 18 MemNNs ¿ò...Ü`÷‡Ì <misc> 18 <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:13,518 - DEBUG - 块 160 生成文本: <triplet> 组合神经网络子模块 <concept> 18 MemNNs ¿ò...Ü`÷‡Ì <misc> 18 <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:13,518 - DEBUG - 块 160 生成文本: <triplet> 组合神经网络子模块 <concept> 18 MemNNs ¿ò...Ü`÷‡Ì <misc> 18 <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:13,518 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 组合神经网络子模块 <concept> 18 MemNNs ¿ò...Ü`÷‡Ì <misc> 18 <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:13,518 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 组合神经网络子模块 <concept> 18 MemNNs ¿ò...Ü`÷‡Ì <misc> 18 <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:13,518 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 组合神经网络子模块 <concept> 18 MemNNs ¿ò...Ü`÷‡Ì <misc> 18 <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:13,518 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '组合神经网络子模块', '<concept>', '18 MemNNs ¿ò...Ü`÷‡Ì', '<misc>', '18', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:42:13,518 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '组合神经网络子模块', '<concept>', '18 MemNNs ¿ò...Ü`÷‡Ì', '<misc>', '18', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:42:13,518 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '组合神经网络子模块', '<concept>', '18 MemNNs ¿ò...Ü`÷‡Ì', '<misc>', '18', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:42:13,518 - DEBUG - 添加三元组: 组合神经网络子模块(concept) - 18 - 18 MemNNs ¿ò...Ü`÷‡Ì(misc)
2025-06-10 17:42:13,518 - DEBUG - 添加三元组: 组合神经网络子模块(concept) - 18 - 18 MemNNs ¿ò...Ü`÷‡Ì(misc)
2025-06-10 17:42:13,518 - DEBUG - 添加三元组: 组合神经网络子模块(concept) - 18 - 18 MemNNs ¿ò...Ü`÷‡Ì(misc)
2025-06-10 17:42:13,518 - DEBUG - 块 160 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:13,518 - DEBUG - 块 160 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:13,518 - DEBUG - 块 160 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:13,519 - DEBUG - 处理块 161/504: Fig.19 Neural network models to complete
lexical m...
2025-06-10 17:42:13,519 - DEBUG - 处理块 161/504: Fig.19 Neural network models to complete
lexical m...
2025-06-10 17:42:13,519 - DEBUG - 处理块 161/504: Fig.19 Neural network models to complete
lexical m...
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 块 161 生成文本: <triplet> рика <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 块 161 生成文本: <triplet> рика <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 块 161 生成文本: <triplet> рика <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> рика <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> рика <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> рика <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'рика', '<concept>', '陈子睿', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'рика', '<concept>', '陈子睿', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'рика', '<concept>', '陈子睿', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 添加三元组: рика(concept) - discoverer or inventor - 陈子睿(per)
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 添加三元组: рика(concept) - discoverer or inventor - 陈子睿(per)
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 添加三元组: рика(concept) - discoverer or inventor - 陈子睿(per)
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 块 161 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 块 161 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 块 161 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 处理块 162/504: 形成特定的神经网络模型 ， 用 于获得问题的答案 ， 常
规对多个候选逻辑形式的排序 ， 转换为对多...
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 处理块 162/504: 形成特定的神经网络模型 ， 用 于获得问题的答案 ， 常
规对多个候选逻辑形式的排序 ， 转换为对多...
2025-06-10 17:42:14,288 - DEBUG - 处理块 162/504: 形成特定的神经网络模型 ， 用 于获得问题的答案 ， 常
规对多个候选逻辑形式的排序 ， 转换为对多...
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 块 162 生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> 神经网络 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 块 162 生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> 神经网络 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 块 162 生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> 神经网络 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> 神经网络 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> 神经网络 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> 神经网络 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义查询图', '<concept>', '神经网络', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义查询图', '<concept>', '神经网络', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义查询图', '<concept>', '神经网络', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 添加三元组: 语义查询图(concept) - part of - 神经网络(misc)
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 添加三元组: 语义查询图(concept) - part of - 神经网络(misc)
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 添加三元组: 语义查询图(concept) - part of - 神经网络(misc)
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 块 162 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 块 162 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 块 162 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 处理块 163/504:  基于
神经网络的方法在上述实例化转换和排序环节均
有涉及 。
3.4.1 神经网络+答案特征
针对...
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 处理块 163/504:  基于
神经网络的方法在上述实例化转换和排序环节均
有涉及 。
3.4.1 神经网络+答案特征
针对...
2025-06-10 17:42:14,477 - DEBUG - 处理块 163/504:  基于
神经网络的方法在上述实例化转换和排序环节均
有涉及 。
3.4.1 神经网络+答案特征
针对...
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 块 163 生成文本: <triplet> 关系映射 <concept> CNN 模型 <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 块 163 生成文本: <triplet> 关系映射 <concept> CNN 模型 <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 块 163 生成文本: <triplet> 关系映射 <concept> CNN 模型 <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系映射 <concept> CNN 模型 <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系映射 <concept> CNN 模型 <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系映射 <concept> CNN 模型 <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系映射', '<concept>', 'CNN 模型', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系映射', '<concept>', 'CNN 模型', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系映射', '<concept>', 'CNN 模型', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 添加三元组: 关系映射(concept) - based on - CNN 模型(media)
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 添加三元组: 关系映射(concept) - based on - CNN 模型(media)
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 添加三元组: 关系映射(concept) - based on - CNN 模型(media)
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 块 163 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 块 163 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 块 163 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 处理块 164/504: 关系映射 ， 实验证明 MCCNN 比 CNN 更适合关系的
特征抽取 。
3.4.2 神经网络+问...
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 处理块 164/504: 关系映射 ， 实验证明 MCCNN 比 CNN 更适合关系的
特征抽取 。
3.4.2 神经网络+问...
2025-06-10 17:42:14,959 - DEBUG - 处理块 164/504: 关系映射 ， 实验证明 MCCNN 比 CNN 更适合关系的
特征抽取 。
3.4.2 神经网络+问...
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 块 164 生成文本: <triplet> 关系映射 <concept> CNN <misc> used by</s>
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 块 164 生成文本: <triplet> 关系映射 <concept> CNN <misc> used by</s>
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 块 164 生成文本: <triplet> 关系映射 <concept> CNN <misc> used by</s>
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系映射 <concept> CNN <misc> used by</s>
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系映射 <concept> CNN <misc> used by</s>
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系映射 <concept> CNN <misc> used by</s>
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系映射', '<concept>', 'CNN', '<misc>', 'used by']
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系映射', '<concept>', 'CNN', '<misc>', 'used by']
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系映射', '<concept>', 'CNN', '<misc>', 'used by']
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 添加三元组: 关系映射(concept) - used by - CNN(misc)
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 添加三元组: 关系映射(concept) - used by - CNN(misc)
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 添加三元组: 关系映射(concept) - used by - CNN(misc)
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 块 164 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 块 164 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 块 164 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 处理块 165/504: 使用 BiGRU（ bi-directional gate recurrent
unit） 完成上述...
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 处理块 165/504: 使用 BiGRU（ bi-directional gate recurrent
unit） 完成上述...
2025-06-10 17:42:15,273 - DEBUG - 处理块 165/504: 使用 BiGRU（ bi-directional gate recurrent
unit） 完成上述...
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 块 165 生成文本: <triplet> GGNN <media> 系统 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 块 165 生成文本: <triplet> GGNN <media> 系统 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 块 165 生成文本: <triplet> GGNN <media> 系统 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> GGNN <media> 系统 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> GGNN <media> 系统 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> GGNN <media> 系统 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'GGNN', '<media>', '系统', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'GGNN', '<media>', '系统', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'GGNN', '<media>', '系统', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 添加三元组: GGNN(media) - instance of - 系统(concept)
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 添加三元组: GGNN(media) - instance of - 系统(concept)
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 添加三元组: GGNN(media) - instance of - 系统(concept)
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 块 165 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 块 165 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 块 165 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 处理块 166/504: 与 STAGG 完全相同的图生成框架 ， 但在 STAGG 基
础上使用 CNN 与 GGNN 分别...
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 处理块 166/504: 与 STAGG 完全相同的图生成框架 ， 但在 STAGG 基
础上使用 CNN 与 GGNN 分别...
2025-06-10 17:42:15,431 - DEBUG - 处理块 166/504: 与 STAGG 完全相同的图生成框架 ， 但在 STAGG 基
础上使用 CNN 与 GGNN 分别...
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 块 166 生成文本: <triplet> 图生成框架 <concept> CNN <media> <org> owned by</s>
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 块 166 生成文本: <triplet> 图生成框架 <concept> CNN <media> <org> owned by</s>
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 块 166 生成文本: <triplet> 图生成框架 <concept> CNN <media> <org> owned by</s>
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 图生成框架 <concept> CNN <media> <org> owned by</s>
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 图生成框架 <concept> CNN <media> <org> owned by</s>
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 图生成框架 <concept> CNN <media> <org> owned by</s>
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '图生成框架', '<concept>', 'CNN', '<media>', '<org>', 'owned by']
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '图生成框架', '<concept>', 'CNN', '<media>', '<org>', 'owned by']
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '图生成框架', '<concept>', 'CNN', '<media>', '<org>', 'owned by']
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 添加三元组: 图生成框架(concept) - <org> - CNN(media)
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 添加三元组: 图生成框架(concept) - <org> - CNN(media)
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 添加三元组: 图生成框架(concept) - <org> - CNN(media)
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 块 166 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 块 166 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 块 166 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 处理块 167/504: 为例 ， 如图 20 所示 ， CNN 将问题映射到长度固定为
dw 的向量表示 。 在问题序列首尾...
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 处理块 167/504: 为例 ， 如图 20 所示 ， CNN 将问题映射到长度固定为
dw 的向量表示 。 在问题序列首尾...
2025-06-10 17:42:15,693 - DEBUG - 处理块 167/504: 为例 ， 如图 20 所示 ， CNN 将问题映射到长度固定为
dw 的向量表示 。 在问题序列首尾...
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 块 167 生成文本: <triplet> 矩阵 W <misc> CNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 块 167 生成文本: <triplet> 矩阵 W <misc> CNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 块 167 生成文本: <triplet> 矩阵 W <misc> CNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 矩阵 W <misc> CNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 矩阵 W <misc> CNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 矩阵 W <misc> CNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '矩阵 W', '<misc>', 'CNN', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '矩阵 W', '<misc>', 'CNN', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '矩阵 W', '<misc>', 'CNN', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 添加三元组: 矩阵 W(misc) - part of - CNN(media)
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 添加三元组: 矩阵 W(misc) - part of - CNN(media)
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 添加三元组: 矩阵 W(misc) - part of - CNN(media)
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 块 167 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 块 167 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 块 167 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 处理块 168/504: 向量输入双层 CNN+Pooling 层 ， 连接全连接层 H 得
到最终表示向量 vq 。
GGN...
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 处理块 168/504: 向量输入双层 CNN+Pooling 层 ， 连接全连接层 H 得
到最终表示向量 vq 。
GGN...
2025-06-10 17:42:15,882 - DEBUG - 处理块 168/504: 向量输入双层 CNN+Pooling 层 ， 连接全连接层 H 得
到最终表示向量 vq 。
GGN...
2025-06-10 17:42:16,197 - DEBUG - 块 168 生成文本: <triplet> 标 签 <concept> GGNN <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:16,197 - DEBUG - 块 168 生成文本: <triplet> 标 签 <concept> GGNN <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:16,197 - DEBUG - 块 168 生成文本: <triplet> 标 签 <concept> GGNN <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:16,197 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 标 签 <concept> GGNN <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:16,197 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 标 签 <concept> GGNN <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:16,197 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 标 签 <concept> GGNN <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:16,198 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '标 签', '<concept>', 'GGNN', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:16,198 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '标 签', '<concept>', 'GGNN', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:16,198 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '标 签', '<concept>', 'GGNN', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:16,198 - DEBUG - 添加三元组: 标 签(concept) - part of - GGNN(misc)
2025-06-10 17:42:16,198 - DEBUG - 添加三元组: 标 签(concept) - part of - GGNN(misc)
2025-06-10 17:42:16,198 - DEBUG - 添加三元组: 标 签(concept) - part of - GGNN(misc)
2025-06-10 17:42:16,198 - DEBUG - 块 168 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:16,198 - DEBUG - 块 168 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:16,198 - DEBUG - 块 168 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:16,198 - DEBUG - 处理块 169/504: |V|×2|R|
表示图信
息 ， 其中 V 为节点集合 ， R 为关系集合 ， A 表示节点
间的...
2025-06-10 17:42:16,198 - DEBUG - 处理块 169/504: |V|×2|R|
表示图信
息 ， 其中 V 为节点集合 ， R 为关系集合 ， A 表示节点
间的...
2025-06-10 17:42:16,198 - DEBUG - 处理块 169/504: |V|×2|R|
表示图信
息 ， 其中 V 为节点集合 ， R 为关系集合 ， A 表示节点
间的...
2025-06-10 17:42:16,607 - DEBUG - 块 169 生成文本: <triplet> 线性变换 <concept> <misc> 迭代得到图 <media> <eve> <unk> 图的图表 <loc> <dis> <org> <time></s>
2025-06-10 17:42:16,607 - DEBUG - 块 169 生成文本: <triplet> 线性变换 <concept> <misc> 迭代得到图 <media> <eve> <unk> 图的图表 <loc> <dis> <org> <time></s>
2025-06-10 17:42:16,607 - DEBUG - 块 169 生成文本: <triplet> 线性变换 <concept> <misc> 迭代得到图 <media> <eve> <unk> 图的图表 <loc> <dis> <org> <time></s>
2025-06-10 17:42:16,607 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 线性变换 <concept> <misc> 迭代得到图 <media> <eve> <unk> 图的图表 <loc> <dis> <org> <time></s>
2025-06-10 17:42:16,607 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 线性变换 <concept> <misc> 迭代得到图 <media> <eve> <unk> 图的图表 <loc> <dis> <org> <time></s>
2025-06-10 17:42:16,607 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 线性变换 <concept> <misc> 迭代得到图 <media> <eve> <unk> 图的图表 <loc> <dis> <org> <time></s>
2025-06-10 17:42:16,607 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '线性变换', '<concept>', '<misc>', '迭代得到图', '<media>', '<eve>', '<unk>', '图的图表', '<loc>', '<dis>', '<org>', '<time>']
2025-06-10 17:42:16,607 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '线性变换', '<concept>', '<misc>', '迭代得到图', '<media>', '<eve>', '<unk>', '图的图表', '<loc>', '<dis>', '<org>', '<time>']
2025-06-10 17:42:16,607 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '线性变换', '<concept>', '<misc>', '迭代得到图', '<media>', '<eve>', '<unk>', '图的图表', '<loc>', '<dis>', '<org>', '<time>']
2025-06-10 17:42:16,607 - DEBUG - 处理块 170/504: 节点向量表示 ， 将结果输入全连接层及线性整流函
数 （ rectified linear unit...
2025-06-10 17:42:16,607 - DEBUG - 处理块 170/504: 节点向量表示 ， 将结果输入全连接层及线性整流函
数 （ rectified linear unit...
2025-06-10 17:42:16,607 - DEBUG - 处理块 170/504: 节点向量表示 ， 将结果输入全连接层及线性整流函
数 （ rectified linear unit...
2025-06-10 17:42:17,301 - DEBUG - 块 170 生成文本: <triplet> 全连接层及线性整流函 数 <concept> 向量表示 vg <misc> 节点 <media> 余弦相似度分析得到最优语义查询图 <eve> 查询语句 <org> is a list of</s>
2025-06-10 17:42:17,301 - DEBUG - 块 170 生成文本: <triplet> 全连接层及线性整流函 数 <concept> 向量表示 vg <misc> 节点 <media> 余弦相似度分析得到最优语义查询图 <eve> 查询语句 <org> is a list of</s>
2025-06-10 17:42:17,301 - DEBUG - 块 170 生成文本: <triplet> 全连接层及线性整流函 数 <concept> 向量表示 vg <misc> 节点 <media> 余弦相似度分析得到最优语义查询图 <eve> 查询语句 <org> is a list of</s>
2025-06-10 17:42:17,301 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 全连接层及线性整流函 数 <concept> 向量表示 vg <misc> 节点 <media> 余弦相似度分析得到最优语义查询图 <eve> 查询语句 <org> is a list of</s>
2025-06-10 17:42:17,301 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 全连接层及线性整流函 数 <concept> 向量表示 vg <misc> 节点 <media> 余弦相似度分析得到最优语义查询图 <eve> 查询语句 <org> is a list of</s>
2025-06-10 17:42:17,301 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 全连接层及线性整流函 数 <concept> 向量表示 vg <misc> 节点 <media> 余弦相似度分析得到最优语义查询图 <eve> 查询语句 <org> is a list of</s>
2025-06-10 17:42:17,301 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '全连接层及线性整流函 数', '<concept>', '向量表示 vg', '<misc>', '节点', '<media>', '余弦相似度分析得到最优语义查询图', '<eve>', '查询语句', '<org>', 'is a list of']
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2025-06-10 17:42:17,301 - DEBUG - 添加三元组: 全连接层及线性整流函 数(concept) - 节点 - 向量表示 vg(misc)
2025-06-10 17:42:17,301 - DEBUG - 添加三元组: 全连接层及线性整流函 数(concept) - 节点 - 向量表示 vg(misc)
2025-06-10 17:42:17,301 - DEBUG - 添加三元组: 全连接层及线性整流函 数(concept) - 节点 - 向量表示 vg(misc)
2025-06-10 17:42:17,301 - DEBUG - 块 170 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:17,301 - DEBUG - 块 170 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:17,301 - DEBUG - 块 170 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:17,301 - DEBUG - 处理块 171/504: Xu 等人
[91]
在编码端进行改进 ， 同时结合问题的
词序 、 依存句法以及成分句法的分析结果...
2025-06-10 17:42:17,301 - DEBUG - 处理块 171/504: Xu 等人
[91]
在编码端进行改进 ， 同时结合问题的
词序 、 依存句法以及成分句法的分析结果...
2025-06-10 17:42:17,301 - DEBUG - 处理块 171/504: Xu 等人
[91]
在编码端进行改进 ， 同时结合问题的
词序 、 依存句法以及成分句法的分析结果...
2025-06-10 17:42:18,017 - DEBUG - 块 171 生成文本: <triplet> 词序 <concept> 成分句法 <misc> <media> <org> 编码端 <eve> CNN Ó‡Éä‰Æ„„ <per> <loc> part of CNN ̋...20 <dis> <date> indigenous to</s>
2025-06-10 17:42:18,017 - DEBUG - 块 171 生成文本: <triplet> 词序 <concept> 成分句法 <misc> <media> <org> 编码端 <eve> CNN Ó‡Éä‰Æ„„ <per> <loc> part of CNN ̋...20 <dis> <date> indigenous to</s>
2025-06-10 17:42:18,017 - DEBUG - 块 171 生成文本: <triplet> 词序 <concept> 成分句法 <misc> <media> <org> 编码端 <eve> CNN Ó‡Éä‰Æ„„ <per> <loc> part of CNN ̋...20 <dis> <date> indigenous to</s>
2025-06-10 17:42:18,017 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 词序 <concept> 成分句法 <misc> <media> <org> 编码端 <eve> CNN Ó‡Éä‰Æ„„ <per> <loc> part of CNN ̋...20 <dis> <date> indigenous to</s>
2025-06-10 17:42:18,017 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 词序 <concept> 成分句法 <misc> <media> <org> 编码端 <eve> CNN Ó‡Éä‰Æ„„ <per> <loc> part of CNN ̋...20 <dis> <date> indigenous to</s>
2025-06-10 17:42:18,017 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 词序 <concept> 成分句法 <misc> <media> <org> 编码端 <eve> CNN Ó‡Éä‰Æ„„ <per> <loc> part of CNN ̋...20 <dis> <date> indigenous to</s>
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2025-06-10 17:42:18,017 - DEBUG - 添加三元组: 词序(concept) - <media> - 成分句法(misc)
2025-06-10 17:42:18,017 - DEBUG - 添加三元组: 词序(concept) - <media> - 成分句法(misc)
2025-06-10 17:42:18,017 - DEBUG - 添加三元组: 词序(concept) - <media> - 成分句法(misc)
2025-06-10 17:42:18,017 - DEBUG - 块 171 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:18,017 - DEBUG - 块 171 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:18,017 - DEBUG - 块 171 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:18,017 - DEBUG - 处理块 172/504: Fig.21 Representation of label vector
˝…21 –Œ˙'·˚ˇ...
2025-06-10 17:42:18,017 - DEBUG - 处理块 172/504: Fig.21 Representation of label vector
˝…21 –Œ˙'·˚ˇ...
2025-06-10 17:42:18,017 - DEBUG - 处理块 172/504: Fig.21 Representation of label vector
˝…21 –Œ˙'·˚ˇ...
2025-06-10 17:42:18,374 - DEBUG - 块 172 生成文本: <triplet>  القضايا <concept> 1855 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:18,374 - DEBUG - 块 172 生成文本: <triplet>  القضايا <concept> 1855 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:18,374 - DEBUG - 块 172 生成文本: <triplet>  القضايا <concept> 1855 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:18,374 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  القضايا <concept> 1855 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:18,374 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  القضايا <concept> 1855 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:18,374 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  القضايا <concept> 1855 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:18,374 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'القضايا', '<concept>', '1855', '<date>', 'point in time']
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2025-06-10 17:42:18,374 - DEBUG - 添加三元组: القضايا(concept) - point in time - 1855(date)
2025-06-10 17:42:18,374 - DEBUG - 添加三元组: القضايا(concept) - point in time - 1855(date)
2025-06-10 17:42:18,374 - DEBUG - 添加三元组: القضايا(concept) - point in time - 1855(date)
2025-06-10 17:42:18,374 - DEBUG - 块 172 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:18,374 - DEBUG - 块 172 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:18,374 - DEBUG - 块 172 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:18,374 - DEBUG - 处理块 173/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:42:18,374 - DEBUG - 处理块 173/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:42:18,374 - DEBUG - 处理块 173/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:42:19,072 - DEBUG - 块 173 生成文本: <triplet> 剪枝 +集束搜索 <concept> 控 制查询图的生成过程 <media> 复杂多约束 <misc> 多关系问 题 <unk> <eve> 计算机科学与探索 <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:19,072 - DEBUG - 块 173 生成文本: <triplet> 剪枝 +集束搜索 <concept> 控 制查询图的生成过程 <media> 复杂多约束 <misc> 多关系问 题 <unk> <eve> 计算机科学与探索 <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:19,072 - DEBUG - 块 173 生成文本: <triplet> 剪枝 +集束搜索 <concept> 控 制查询图的生成过程 <media> 复杂多约束 <misc> 多关系问 题 <unk> <eve> 计算机科学与探索 <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:19,072 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 剪枝 +集束搜索 <concept> 控 制查询图的生成过程 <media> 复杂多约束 <misc> 多关系问 题 <unk> <eve> 计算机科学与探索 <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:19,072 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 剪枝 +集束搜索 <concept> 控 制查询图的生成过程 <media> 复杂多约束 <misc> 多关系问 题 <unk> <eve> 计算机科学与探索 <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:19,072 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 剪枝 +集束搜索 <concept> 控 制查询图的生成过程 <media> 复杂多约束 <misc> 多关系问 题 <unk> <eve> 计算机科学与探索 <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:19,072 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '剪枝 +集束搜索', '<concept>', '控 制查询图的生成过程', '<media>', '复杂多约束', '<misc>', '多关系问 题', '<unk>', '<eve>', '计算机科学与探索', '<org>', 'part of']
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2025-06-10 17:42:19,072 - DEBUG - 添加三元组: 剪枝 +集束搜索(concept) - 复杂多约束 - 控 制查询图的生成过程(media)
2025-06-10 17:42:19,072 - DEBUG - 添加三元组: 剪枝 +集束搜索(concept) - 复杂多约束 - 控 制查询图的生成过程(media)
2025-06-10 17:42:19,072 - DEBUG - 添加三元组: 剪枝 +集束搜索(concept) - 复杂多约束 - 控 制查询图的生成过程(media)
2025-06-10 17:42:19,072 - DEBUG - 块 173 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:19,072 - DEBUG - 块 173 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:19,072 - DEBUG - 块 173 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:19,072 - DEBUG - 处理块 174/504: 对于单关系多约束问题 ，在查询图生成阶段 ，每
获得一个约束就对应进行图剪枝操作 ；对于复杂多
关系...
2025-06-10 17:42:19,072 - DEBUG - 处理块 174/504: 对于单关系多约束问题 ，在查询图生成阶段 ，每
获得一个约束就对应进行图剪枝操作 ；对于复杂多
关系...
2025-06-10 17:42:19,072 - DEBUG - 处理块 174/504: 对于单关系多约束问题 ，在查询图生成阶段 ，每
获得一个约束就对应进行图剪枝操作 ；对于复杂多
关系...
2025-06-10 17:42:19,628 - DEBUG - 块 174 生成文本: <triplet> 集束搜索 <concept> 信息检索 <media> 神经网络模型完成候选答案 <unk> <misc> <eve> 单关系多约束 <per> <org> 关系 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:19,628 - DEBUG - 块 174 生成文本: <triplet> 集束搜索 <concept> 信息检索 <media> 神经网络模型完成候选答案 <unk> <misc> <eve> 单关系多约束 <per> <org> 关系 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:19,628 - DEBUG - 块 174 生成文本: <triplet> 集束搜索 <concept> 信息检索 <media> 神经网络模型完成候选答案 <unk> <misc> <eve> 单关系多约束 <per> <org> 关系 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:19,628 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 集束搜索 <concept> 信息检索 <media> 神经网络模型完成候选答案 <unk> <misc> <eve> 单关系多约束 <per> <org> 关系 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:19,628 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 集束搜索 <concept> 信息检索 <media> 神经网络模型完成候选答案 <unk> <misc> <eve> 单关系多约束 <per> <org> 关系 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:19,628 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 集束搜索 <concept> 信息检索 <media> 神经网络模型完成候选答案 <unk> <misc> <eve> 单关系多约束 <per> <org> 关系 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:19,628 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '集束搜索', '<concept>', '信息检索', '<media>', '神经网络模型完成候选答案', '<unk>', '<misc>', '<eve>', '单关系多约束', '<per>', '<org>', '关系', '<dis>', '<cel>', 'part of']
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2025-06-10 17:42:19,628 - DEBUG - 添加三元组: 集束搜索(concept) - 神经网络模型完成候选答案 - 信息检索(media)
2025-06-10 17:42:19,628 - DEBUG - 添加三元组: 集束搜索(concept) - 神经网络模型完成候选答案 - 信息检索(media)
2025-06-10 17:42:19,628 - DEBUG - 添加三元组: 集束搜索(concept) - 神经网络模型完成候选答案 - 信息检索(media)
2025-06-10 17:42:19,629 - DEBUG - 块 174 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:19,629 - DEBUG - 块 174 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:19,629 - DEBUG - 块 174 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:19,629 - DEBUG - 处理块 175/504: 排序和关系匹配，或使用外部知识完成候选答案排序。
3.5.1 神经网络 +候选排序
传统信息检索方法...
2025-06-10 17:42:19,629 - DEBUG - 处理块 175/504: 排序和关系匹配，或使用外部知识完成候选答案排序。
3.5.1 神经网络 +候选排序
传统信息检索方法...
2025-06-10 17:42:19,629 - DEBUG - 处理块 175/504: 排序和关系匹配，或使用外部知识完成候选答案排序。
3.5.1 神经网络 +候选排序
传统信息检索方法...
2025-06-10 17:42:20,292 - DEBUG - 块 175 生成文本: <triplet> 神经网络 +候选排序 <concept> 信息检索主题实体 <misc> 系统 <media> MCCNNs <org> <eve> 系统的 <unk> <loc> <per> 编号 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:20,292 - DEBUG - 块 175 生成文本: <triplet> 神经网络 +候选排序 <concept> 信息检索主题实体 <misc> 系统 <media> MCCNNs <org> <eve> 系统的 <unk> <loc> <per> 编号 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:20,292 - DEBUG - 块 175 生成文本: <triplet> 神经网络 +候选排序 <concept> 信息检索主题实体 <misc> 系统 <media> MCCNNs <org> <eve> 系统的 <unk> <loc> <per> 编号 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:20,292 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络 +候选排序 <concept> 信息检索主题实体 <misc> 系统 <media> MCCNNs <org> <eve> 系统的 <unk> <loc> <per> 编号 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:20,292 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络 +候选排序 <concept> 信息检索主题实体 <misc> 系统 <media> MCCNNs <org> <eve> 系统的 <unk> <loc> <per> 编号 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:20,292 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络 +候选排序 <concept> 信息检索主题实体 <misc> 系统 <media> MCCNNs <org> <eve> 系统的 <unk> <loc> <per> 编号 <dis> <cel> part of</s>
2025-06-10 17:42:20,292 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '神经网络 +候选排序', '<concept>', '信息检索主题实体', '<misc>', '系统', '<media>', 'MCCNNs', '<org>', '<eve>', '系统的', '<unk>', '<loc>', '<per>', '编号', '<dis>', '<cel>', 'part of']
2025-06-10 17:42:20,292 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '神经网络 +候选排序', '<concept>', '信息检索主题实体', '<misc>', '系统', '<media>', 'MCCNNs', '<org>', '<eve>', '系统的', '<unk>', '<loc>', '<per>', '编号', '<dis>', '<cel>', 'part of']
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2025-06-10 17:42:20,292 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络 +候选排序(concept) - 系统 - 信息检索主题实体(misc)
2025-06-10 17:42:20,292 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络 +候选排序(concept) - 系统 - 信息检索主题实体(misc)
2025-06-10 17:42:20,292 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络 +候选排序(concept) - 系统 - 信息检索主题实体(misc)
2025-06-10 17:42:20,292 - DEBUG - 块 175 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:20,292 - DEBUG - 块 175 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:20,292 - DEBUG - 块 175 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:20,292 - DEBUG - 处理块 176/504: 使用 MCCNN 卷积
得到问题答案路径 、类型、上下文 3 类特征，并学习候
选答案的嵌入向量表示...
2025-06-10 17:42:20,292 - DEBUG - 处理块 176/504: 使用 MCCNN 卷积
得到问题答案路径 、类型、上下文 3 类特征，并学习候
选答案的嵌入向量表示...
2025-06-10 17:42:20,292 - DEBUG - 处理块 176/504: 使用 MCCNN 卷积
得到问题答案路径 、类型、上下文 3 类特征，并学习候
选答案的嵌入向量表示...
2025-06-10 17:42:20,586 - DEBUG - 块 176 生成文本: <triplet> 卷积 <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:20,586 - DEBUG - 块 176 生成文本: <triplet> 卷积 <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:20,586 - DEBUG - 块 176 生成文本: <triplet> 卷积 <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:20,586 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 卷积 <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:20,586 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 卷积 <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:20,586 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 卷积 <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:20,586 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '卷积', '<concept>', 'MCCNN', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:20,586 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '卷积', '<concept>', 'MCCNN', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:20,586 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '卷积', '<concept>', 'MCCNN', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:20,586 - DEBUG - 添加三元组: 卷积(concept) - part of - MCCNN(media)
2025-06-10 17:42:20,586 - DEBUG - 添加三元组: 卷积(concept) - part of - MCCNN(media)
2025-06-10 17:42:20,586 - DEBUG - 添加三元组: 卷积(concept) - part of - MCCNN(media)
2025-06-10 17:42:20,587 - DEBUG - 块 176 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:20,587 - DEBUG - 块 176 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:20,587 - DEBUG - 块 176 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:20,587 - DEBUG - 处理块 177/504: 3.5.2 神经网络 +关系匹配
神经网络模型同样可用于传统信息检索中的关
系匹配环节。
Yu等人
...
2025-06-10 17:42:20,587 - DEBUG - 处理块 177/504: 3.5.2 神经网络 +关系匹配
神经网络模型同样可用于传统信息检索中的关
系匹配环节。
Yu等人
...
2025-06-10 17:42:20,587 - DEBUG - 处理块 177/504: 3.5.2 神经网络 +关系匹配
神经网络模型同样可用于传统信息检索中的关
系匹配环节。
Yu等人
...
2025-06-10 17:42:21,133 - DEBUG - 块 177 生成文本: <triplet> 关系 <concept> 单词两级表示 <misc> BiLSTM <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:21,133 - DEBUG - 块 177 生成文本: <triplet> 关系 <concept> 单词两级表示 <misc> BiLSTM <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:21,133 - DEBUG - 块 177 生成文本: <triplet> 关系 <concept> 单词两级表示 <misc> BiLSTM <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:21,133 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系 <concept> 单词两级表示 <misc> BiLSTM <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:21,133 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系 <concept> 单词两级表示 <misc> BiLSTM <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:21,133 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系 <concept> 单词两级表示 <misc> BiLSTM <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:21,133 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系', '<concept>', '单词两级表示', '<misc>', 'BiLSTM', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:42:21,133 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系', '<concept>', '单词两级表示', '<misc>', 'BiLSTM', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:42:21,133 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系', '<concept>', '单词两级表示', '<misc>', 'BiLSTM', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:42:21,133 - DEBUG - 添加三元组: 关系(concept) - BiLSTM - 单词两级表示(misc)
2025-06-10 17:42:21,133 - DEBUG - 添加三元组: 关系(concept) - BiLSTM - 单词两级表示(misc)
2025-06-10 17:42:21,133 - DEBUG - 添加三元组: 关系(concept) - BiLSTM - 单词两级表示(misc)
2025-06-10 17:42:21,134 - DEBUG - 块 177 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:21,134 - DEBUG - 块 177 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:21,134 - DEBUG - 块 177 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:21,134 - DEBUG - 处理块 178/504: 评测深度学习与传统方
法的效果差异 ，探寻深度学习对 KGQA 的有效贡献 ，
关注简单问题的回答 ...
2025-06-10 17:42:21,134 - DEBUG - 处理块 178/504: 评测深度学习与传统方
法的效果差异 ，探寻深度学习对 KGQA 的有效贡献 ，
关注简单问题的回答 ...
2025-06-10 17:42:21,134 - DEBUG - 处理块 178/504: 评测深度学习与传统方
法的效果差异 ，探寻深度学习对 KGQA 的有效贡献 ，
关注简单问题的回答 ...
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 块 178 生成文本: <triplet> 评测深度学习与传统方 法的效果差异 <concept> KGQA <org> <media> 系统整体流程 <eve> 图 22 <misc> 描述 <triplet> SimpleQuestions <per> 传统 <time> time period</s>
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 块 178 生成文本: <triplet> 评测深度学习与传统方 法的效果差异 <concept> KGQA <org> <media> 系统整体流程 <eve> 图 22 <misc> 描述 <triplet> SimpleQuestions <per> 传统 <time> time period</s>
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 块 178 生成文本: <triplet> 评测深度学习与传统方 法的效果差异 <concept> KGQA <org> <media> 系统整体流程 <eve> 图 22 <misc> 描述 <triplet> SimpleQuestions <per> 传统 <time> time period</s>
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 评测深度学习与传统方 法的效果差异 <concept> KGQA <org> <media> 系统整体流程 <eve> 图 22 <misc> 描述 <triplet> SimpleQuestions <per> 传统 <time> time period</s>
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 评测深度学习与传统方 法的效果差异 <concept> KGQA <org> <media> 系统整体流程 <eve> 图 22 <misc> 描述 <triplet> SimpleQuestions <per> 传统 <time> time period</s>
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 评测深度学习与传统方 法的效果差异 <concept> KGQA <org> <media> 系统整体流程 <eve> 图 22 <misc> 描述 <triplet> SimpleQuestions <per> 传统 <time> time period</s>
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '评测深度学习与传统方 法的效果差异', '<concept>', 'KGQA', '<org>', '<media>', '系统整体流程', '<eve>', '图 22', '<misc>', '描述', '<triplet>', 'SimpleQuestions', '<per>', '传统', '<time>', 'time period']
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '评测深度学习与传统方 法的效果差异', '<concept>', 'KGQA', '<org>', '<media>', '系统整体流程', '<eve>', '图 22', '<misc>', '描述', '<triplet>', 'SimpleQuestions', '<per>', '传统', '<time>', 'time period']
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '评测深度学习与传统方 法的效果差异', '<concept>', 'KGQA', '<org>', '<media>', '系统整体流程', '<eve>', '图 22', '<misc>', '描述', '<triplet>', 'SimpleQuestions', '<per>', '传统', '<time>', 'time period']
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 添加三元组: 评测深度学习与传统方 法的效果差异(concept) - <media> - KGQA(org)
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 添加三元组: 评测深度学习与传统方 法的效果差异(concept) - <media> - KGQA(org)
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 添加三元组: 评测深度学习与传统方 法的效果差异(concept) - <media> - KGQA(org)
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 添加三元组: SimpleQuestions(per) - time period - 传统(time)
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 添加三元组: SimpleQuestions(per) - time period - 传统(time)
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 添加三元组: SimpleQuestions(per) - time period - 传统(time)
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 块 178 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 块 178 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 块 178 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 处理块 179/504: 实体检测环节，BiLSTM 与条件随机场（conditional
random fields，CRF...
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 处理块 179/504: 实体检测环节，BiLSTM 与条件随机场（conditional
random fields，CRF...
2025-06-10 17:42:21,637 - DEBUG - 处理块 179/504: 实体检测环节，BiLSTM 与条件随机场（conditional
random fields，CRF...
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 块 179 生成文本: <triplet> 实体检测环节 <concept> BiLSTM <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 块 179 生成文本: <triplet> 实体检测环节 <concept> BiLSTM <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 块 179 生成文本: <triplet> 实体检测环节 <concept> BiLSTM <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体检测环节 <concept> BiLSTM <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体检测环节 <concept> BiLSTM <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体检测环节 <concept> BiLSTM <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体检测环节', '<concept>', 'BiLSTM', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体检测环节', '<concept>', 'BiLSTM', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体检测环节', '<concept>', 'BiLSTM', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 添加三元组: 实体检测环节(concept) - part of - BiLSTM(media)
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 添加三元组: 实体检测环节(concept) - part of - BiLSTM(media)
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 添加三元组: 实体检测环节(concept) - part of - BiLSTM(media)
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 块 179 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 块 179 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 块 179 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 处理块 180/504: 回归（logical regression ，LR）的 R@1 分别为 82.3% 、
82.8%和...
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 处理块 180/504: 回归（logical regression ，LR）的 R@1 分别为 82.3% 、
82.8%和...
2025-06-10 17:42:21,984 - DEBUG - 处理块 180/504: 回归（logical regression ，LR）的 R@1 分别为 82.3% 、
82.8%和...
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 块 180 生成文本: <triplet> 回归 <concept> R@1 <misc> studies</s>
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 块 180 生成文本: <triplet> 回归 <concept> R@1 <misc> studies</s>
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 块 180 生成文本: <triplet> 回归 <concept> R@1 <misc> studies</s>
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 回归 <concept> R@1 <misc> studies</s>
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 回归 <concept> R@1 <misc> studies</s>
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 回归 <concept> R@1 <misc> studies</s>
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '回归', '<concept>', 'R@1', '<misc>', 'studies']
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '回归', '<concept>', 'R@1', '<misc>', 'studies']
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '回归', '<concept>', 'R@1', '<misc>', 'studies']
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 添加三元组: 回归(concept) - studies - R@1(misc)
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 添加三元组: 回归(concept) - studies - R@1(misc)
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 添加三元组: 回归(concept) - studies - R@1(misc)
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 块 180 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 块 180 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 块 180 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 处理块 181/504: 由上可知，对于简单问题的 KGQA 而言，传统规
则模板方法有能力取得与深度学习方法相近的准确
率，...
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 处理块 181/504: 由上可知，对于简单问题的 KGQA 而言，传统规
则模板方法有能力取得与深度学习方法相近的准确
率，...
2025-06-10 17:42:22,288 - DEBUG - 处理块 181/504: 由上可知，对于简单问题的 KGQA 而言，传统规
则模板方法有能力取得与深度学习方法相近的准确
率，...
2025-06-10 17:42:22,425 - DEBUG - 块 181 生成文本: <triplet> <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:22,425 - DEBUG - 块 181 生成文本: <triplet> <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:22,425 - DEBUG - 块 181 生成文本: <triplet> <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:22,425 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:22,425 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:22,425 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:22,425 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'MCCNN', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:22,425 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'MCCNN', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:22,425 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'MCCNN', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:22,425 - DEBUG - 处理块 182/504: 结合主题实体对应的维基百科
（Wikipedia）页面信息 ，过滤系统返回的不正确答案 ；
Talm...
2025-06-10 17:42:22,425 - DEBUG - 处理块 182/504: 结合主题实体对应的维基百科
（Wikipedia）页面信息 ，过滤系统返回的不正确答案 ；
Talm...
2025-06-10 17:42:22,425 - DEBUG - 处理块 182/504: 结合主题实体对应的维基百科
（Wikipedia）页面信息 ，过滤系统返回的不正确答案 ；
Talm...
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 块 182 生成文本: <triplet> 题语义 <concept> 计算树 <misc> 分析问 <media> Talmor <per> author</s>
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 块 182 生成文本: <triplet> 题语义 <concept> 计算树 <misc> 分析问 <media> Talmor <per> author</s>
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 块 182 生成文本: <triplet> 题语义 <concept> 计算树 <misc> 分析问 <media> Talmor <per> author</s>
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 题语义 <concept> 计算树 <misc> 分析问 <media> Talmor <per> author</s>
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 题语义 <concept> 计算树 <misc> 分析问 <media> Talmor <per> author</s>
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 题语义 <concept> 计算树 <misc> 分析问 <media> Talmor <per> author</s>
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '题语义', '<concept>', '计算树', '<misc>', '分析问', '<media>', 'Talmor', '<per>', 'author']
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '题语义', '<concept>', '计算树', '<misc>', '分析问', '<media>', 'Talmor', '<per>', 'author']
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '题语义', '<concept>', '计算树', '<misc>', '分析问', '<media>', 'Talmor', '<per>', 'author']
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 添加三元组: 题语义(concept) - 分析问 - 计算树(misc)
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 添加三元组: 题语义(concept) - 分析问 - 计算树(misc)
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 添加三元组: 题语义(concept) - 分析问 - 计算树(misc)
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 块 182 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 块 182 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 块 182 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 处理块 183/504: GRAFTNet 系统
[37]
提出问题表示图 ，用
于确定答案在 KG 与文本数据中的存在情况 ...
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 处理块 183/504: GRAFTNet 系统
[37]
提出问题表示图 ，用
于确定答案在 KG 与文本数据中的存在情况 ...
2025-06-10 17:42:22,890 - DEBUG - 处理块 183/504: GRAFTNet 系统
[37]
提出问题表示图 ，用
于确定答案在 KG 与文本数据中的存在情况 ...
2025-06-10 17:42:23,342 - DEBUG - 块 183 生成文本: <triplet> 深度学习 <concept> GRAFTNet <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:23,342 - DEBUG - 块 183 生成文本: <triplet> 深度学习 <concept> GRAFTNet <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:23,342 - DEBUG - 块 183 生成文本: <triplet> 深度学习 <concept> GRAFTNet <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:23,343 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 深度学习 <concept> GRAFTNet <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:23,343 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 深度学习 <concept> GRAFTNet <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:23,343 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 深度学习 <concept> GRAFTNet <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:23,343 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '深度学习', '<concept>', 'GRAFTNet', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:23,343 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '深度学习', '<concept>', 'GRAFTNet', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:23,343 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '深度学习', '<concept>', 'GRAFTNet', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:23,343 - DEBUG - 添加三元组: 深度学习(concept) - part of - GRAFTNet(media)
2025-06-10 17:42:23,343 - DEBUG - 添加三元组: 深度学习(concept) - part of - GRAFTNet(media)
2025-06-10 17:42:23,343 - DEBUG - 添加三元组: 深度学习(concept) - part of - GRAFTNet(media)
2025-06-10 17:42:23,343 - DEBUG - 块 183 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:23,343 - DEBUG - 块 183 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:23,343 - DEBUG - 块 183 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:23,343 - DEBUG - 处理块 184/504: 实现简单问题问答性能的进一步提升 ，记忆网络结
构具有较大的扩展性 ；基于神经网络的语义解析与
信息...
2025-06-10 17:42:23,343 - DEBUG - 处理块 184/504: 实现简单问题问答性能的进一步提升 ，记忆网络结
构具有较大的扩展性 ；基于神经网络的语义解析与
信息...
2025-06-10 17:42:23,343 - DEBUG - 处理块 184/504: 实现简单问题问答性能的进一步提升 ，记忆网络结
构具有较大的扩展性 ；基于神经网络的语义解析与
信息...
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 块 184 生成文本: <triplet> 语句 <concept> 信息检索方法 <media> 记忆网络 <misc> <unk> 神经网络的语义解析 <eve> 的方法 <org></s>
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 块 184 生成文本: <triplet> 语句 <concept> 信息检索方法 <media> 记忆网络 <misc> <unk> 神经网络的语义解析 <eve> 的方法 <org></s>
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 块 184 生成文本: <triplet> 语句 <concept> 信息检索方法 <media> 记忆网络 <misc> <unk> 神经网络的语义解析 <eve> 的方法 <org></s>
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语句 <concept> 信息检索方法 <media> 记忆网络 <misc> <unk> 神经网络的语义解析 <eve> 的方法 <org></s>
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语句 <concept> 信息检索方法 <media> 记忆网络 <misc> <unk> 神经网络的语义解析 <eve> 的方法 <org></s>
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语句 <concept> 信息检索方法 <media> 记忆网络 <misc> <unk> 神经网络的语义解析 <eve> 的方法 <org></s>
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语句', '<concept>', '信息检索方法', '<media>', '记忆网络', '<misc>', '<unk>', '神经网络的语义解析', '<eve>', '的方法', '<org>']
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语句', '<concept>', '信息检索方法', '<media>', '记忆网络', '<misc>', '<unk>', '神经网络的语义解析', '<eve>', '的方法', '<org>']
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语句', '<concept>', '信息检索方法', '<media>', '记忆网络', '<misc>', '<unk>', '神经网络的语义解析', '<eve>', '的方法', '<org>']
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 添加三元组: 语句(concept) - 记忆网络 - 信息检索方法(media)
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 添加三元组: 语句(concept) - 记忆网络 - 信息检索方法(media)
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 添加三元组: 语句(concept) - 记忆网络 - 信息检索方法(media)
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 块 184 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 块 184 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 块 184 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 处理块 185/504: 基于神经网络的查询图目前为较理想
的方法，可同时处理简单问题与复杂问题 ，但其在搜
索空间的缩减方面...
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 处理块 185/504: 基于神经网络的查询图目前为较理想
的方法，可同时处理简单问题与复杂问题 ，但其在搜
索空间的缩减方面...
2025-06-10 17:42:23,804 - DEBUG - 处理块 185/504: 基于神经网络的查询图目前为较理想
的方法，可同时处理简单问题与复杂问题 ，但其在搜
索空间的缩减方面...
2025-06-10 17:42:24,447 - DEBUG - 块 185 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 神经网络的查询图 <media> <misc> 基于 <unk> ଊ ጊ <per> <triplet> Fig.22 Evaluation flow ̋...22 ̆À†â`÷‡Ì 1856 <dis> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:24,447 - DEBUG - 块 185 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 神经网络的查询图 <media> <misc> 基于 <unk> ଊ ጊ <per> <triplet> Fig.22 Evaluation flow ̋...22 ̆À†â`÷‡Ì 1856 <dis> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:24,447 - DEBUG - 块 185 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 神经网络的查询图 <media> <misc> 基于 <unk> ଊ ጊ <per> <triplet> Fig.22 Evaluation flow ̋...22 ̆À†â`÷‡Ì 1856 <dis> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:24,447 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 神经网络的查询图 <media> <misc> 基于 <unk> ଊ ጊ <per> <triplet> Fig.22 Evaluation flow ̋...22 ̆À†â`÷‡Ì 1856 <dis> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:24,447 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 神经网络的查询图 <media> <misc> 基于 <unk> ଊ ጊ <per> <triplet> Fig.22 Evaluation flow ̋...22 ̆À†â`÷‡Ì 1856 <dis> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:24,447 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 神经网络的查询图 <media> <misc> 基于 <unk> ଊ ጊ <per> <triplet> Fig.22 Evaluation flow ̋...22 ̆À†â`÷‡Ì 1856 <dis> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:24,447 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '神经网络的查询图', '<media>', '<misc>', '基于', '<unk>', 'ଊ ጊ', '<per>', '<triplet>', 'Fig.22 Evaluation flow ̋...22 ̆À†â`÷‡Ì 1856', '<dis>', '<date>', 'point in time']
2025-06-10 17:42:24,447 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '神经网络的查询图', '<media>', '<misc>', '基于', '<unk>', 'ଊ ጊ', '<per>', '<triplet>', 'Fig.22 Evaluation flow ̋...22 ̆À†â`÷‡Ì 1856', '<dis>', '<date>', 'point in time']
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2025-06-10 17:42:24,447 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - <misc> - 神经网络的查询图(media)
2025-06-10 17:42:24,447 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - <misc> - 神经网络的查询图(media)
2025-06-10 17:42:24,447 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - <misc> - 神经网络的查询图(media)
2025-06-10 17:42:24,447 - DEBUG - 块 185 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:24,447 - DEBUG - 块 185 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:24,447 - DEBUG - 块 185 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:24,447 - DEBUG - 处理块 186/504: X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
Table ...
2025-06-10 17:42:24,447 - DEBUG - 处理块 186/504: X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
Table ...
2025-06-10 17:42:24,447 - DEBUG - 处理块 186/504: X X X D F B KP S H
陈子睿 等 ： 开放领域知识图谱问答研究综述
Table ...
2025-06-10 17:42:24,835 - DEBUG - 块 186 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 记忆网络 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:24,835 - DEBUG - 块 186 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 记忆网络 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:24,835 - DEBUG - 块 186 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 记忆网络 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:24,836 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 记忆网络 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:24,836 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 记忆网络 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:24,836 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 记忆网络 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:24,836 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '记忆网络', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:24,836 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '记忆网络', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:24,836 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '记忆网络', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:24,836 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - part of - 记忆网络(media)
2025-06-10 17:42:24,836 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - part of - 记忆网络(media)
2025-06-10 17:42:24,836 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - part of - 记忆网络(media)
2025-06-10 17:42:24,836 - DEBUG - 块 186 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:24,836 - DEBUG - 块 186 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:24,836 - DEBUG - 块 186 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:24,836 - DEBUG - 处理块 187/504: 基于神经
网络的信
息检索
优点
无需使用任何人工定
义的特征参与运算
扩展组合性较强 ，可
灵活修...
2025-06-10 17:42:24,836 - DEBUG - 处理块 187/504: 基于神经
网络的信
息检索
优点
无需使用任何人工定
义的特征参与运算
扩展组合性较强 ，可
灵活修...
2025-06-10 17:42:24,836 - DEBUG - 处理块 187/504: 基于神经
网络的信
息检索
优点
无需使用任何人工定
义的特征参与运算
扩展组合性较强 ，可
灵活修...
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 块 187 生成文本: <triplet> 信 息检索 <concept> 复杂多跳问题 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 块 187 生成文本: <triplet> 信 息检索 <concept> 复杂多跳问题 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 块 187 生成文本: <triplet> 信 息检索 <concept> 复杂多跳问题 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信 息检索 <concept> 复杂多跳问题 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信 息检索 <concept> 复杂多跳问题 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 信 息检索 <concept> 复杂多跳问题 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '信 息检索', '<concept>', '复杂多跳问题', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '信 息检索', '<concept>', '复杂多跳问题', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '信 息检索', '<concept>', '复杂多跳问题', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 添加三元组: 信 息检索(concept) - instance of - 复杂多跳问题(misc)
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 添加三元组: 信 息检索(concept) - instance of - 复杂多跳问题(misc)
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 添加三元组: 信 息检索(concept) - instance of - 复杂多跳问题(misc)
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 块 187 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 块 187 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 块 187 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 处理块 188/504: 处理能力较低
对复杂多限制
问题的处理能
力较弱
剪枝缩小搜索
空 间 技 术 欠
佳，待排序的
结...
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 处理块 188/504: 处理能力较低
对复杂多限制
问题的处理能
力较弱
剪枝缩小搜索
空 间 技 术 欠
佳，待排序的
结...
2025-06-10 17:42:25,371 - DEBUG - 处理块 188/504: 处理能力较低
对复杂多限制
问题的处理能
力较弱
剪枝缩小搜索
空 间 技 术 欠
佳，待排序的
结...
2025-06-10 17:42:25,686 - DEBUG - 块 188 生成文本: <triplet> 神经网络模块 <concept> 知识图谱嵌入 相似度 <unk> 记忆模块+知识 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:25,686 - DEBUG - 块 188 生成文本: <triplet> 神经网络模块 <concept> 知识图谱嵌入 相似度 <unk> 记忆模块+知识 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:25,686 - DEBUG - 块 188 生成文本: <triplet> 神经网络模块 <concept> 知识图谱嵌入 相似度 <unk> 记忆模块+知识 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:25,687 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络模块 <concept> 知识图谱嵌入 相似度 <unk> 记忆模块+知识 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:25,687 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络模块 <concept> 知识图谱嵌入 相似度 <unk> 记忆模块+知识 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:25,687 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络模块 <concept> 知识图谱嵌入 相似度 <unk> 记忆模块+知识 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:25,687 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '神经网络模块', '<concept>', '知识图谱嵌入 相似度', '<unk>', '记忆模块+知识', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:25,687 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '神经网络模块', '<concept>', '知识图谱嵌入 相似度', '<unk>', '记忆模块+知识', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:25,687 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '神经网络模块', '<concept>', '知识图谱嵌入 相似度', '<unk>', '记忆模块+知识', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:25,687 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络模块(concept) - 记忆模块+知识 - 知识图谱嵌入 相似度(unk)
2025-06-10 17:42:25,687 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络模块(concept) - 记忆模块+知识 - 知识图谱嵌入 相似度(unk)
2025-06-10 17:42:25,687 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络模块(concept) - 记忆模块+知识 - 知识图谱嵌入 相似度(unk)
2025-06-10 17:42:25,687 - DEBUG - 块 188 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:25,687 - DEBUG - 块 188 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:25,687 - DEBUG - 块 188 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:25,687 - DEBUG - 处理块 189/504: 神经网络+答案
特征
神经网络+问题
特征+图特征
剪枝+集束搜索
神经网络+候选
排序
神经网络+...
2025-06-10 17:42:25,687 - DEBUG - 处理块 189/504: 神经网络+答案
特征
神经网络+问题
特征+图特征
剪枝+集束搜索
神经网络+候选
排序
神经网络+...
2025-06-10 17:42:25,687 - DEBUG - 处理块 189/504: 神经网络+答案
特征
神经网络+问题
特征+图特征
剪枝+集束搜索
神经网络+候选
排序
神经网络+...
2025-06-10 17:42:25,865 - DEBUG - 块 189 生成文本: <triplet> 关系 <concept> 神经网络 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:25,865 - DEBUG - 块 189 生成文本: <triplet> 关系 <concept> 神经网络 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:25,865 - DEBUG - 块 189 生成文本: <triplet> 关系 <concept> 神经网络 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:25,865 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系 <concept> 神经网络 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:25,865 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系 <concept> 神经网络 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:25,865 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系 <concept> 神经网络 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:25,866 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系', '<concept>', '神经网络', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:25,866 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系', '<concept>', '神经网络', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:25,866 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系', '<concept>', '神经网络', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:25,866 - DEBUG - 添加三元组: 关系(concept) - part of - 神经网络(media)
2025-06-10 17:42:25,866 - DEBUG - 添加三元组: 关系(concept) - part of - 神经网络(media)
2025-06-10 17:42:25,866 - DEBUG - 添加三元组: 关系(concept) - part of - 神经网络(media)
2025-06-10 17:42:25,866 - DEBUG - 块 189 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:25,866 - DEBUG - 块 189 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:25,866 - DEBUG - 块 189 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:25,866 - DEBUG - 处理块 190/504: [31]
[27，88]
[36，40，89-91]
[43]
[92-93，97-99]
[29，...
2025-06-10 17:42:25,866 - DEBUG - 处理块 190/504: [31]
[27，88]
[36，40，89-91]
[43]
[92-93，97-99]
[29，...
2025-06-10 17:42:25,866 - DEBUG - 处理块 190/504: [31]
[27，88]
[36，40，89-91]
[43]
[92-93，97-99]
[29，...
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 块 190 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 记忆组 件存储 KG <misc> <media> 存储 <unk> <loc> <org> 描述 <eve> <per> 函数 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 块 190 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 记忆组 件存储 KG <misc> <media> 存储 <unk> <loc> <org> 描述 <eve> <per> 函数 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 块 190 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 记忆组 件存储 KG <misc> <media> 存储 <unk> <loc> <org> 描述 <eve> <per> 函数 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 记忆组 件存储 KG <misc> <media> 存储 <unk> <loc> <org> 描述 <eve> <per> 函数 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 记忆组 件存储 KG <misc> <media> 存储 <unk> <loc> <org> 描述 <eve> <per> 函数 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 记忆组 件存储 KG <misc> <media> 存储 <unk> <loc> <org> 描述 <eve> <per> 函数 <dis> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '记忆组 件存储 KG', '<misc>', '<media>', '存储', '<unk>', '<loc>', '<org>', '描述', '<eve>', '<per>', '函数', '<dis>', 'part of']
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '记忆组 件存储 KG', '<misc>', '<media>', '存储', '<unk>', '<loc>', '<org>', '描述', '<eve>', '<per>', '函数', '<dis>', 'part of']
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '记忆组 件存储 KG', '<misc>', '<media>', '存储', '<unk>', '<loc>', '<org>', '描述', '<eve>', '<per>', '函数', '<dis>', 'part of']
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - <media> - 记忆组 件存储 KG(misc)
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - <media> - 记忆组 件存储 KG(misc)
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - <media> - 记忆组 件存储 KG(misc)
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 块 190 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 块 190 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 块 190 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 处理块 191/504: 使用神经网络获得问题与候选答案的向量
表示，计算相似度
使用神经网络获得答案类型打分作为重要
排序依...
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 处理块 191/504: 使用神经网络获得问题与候选答案的向量
表示，计算相似度
使用神经网络获得答案类型打分作为重要
排序依...
2025-06-10 17:42:26,348 - DEBUG - 处理块 191/504: 使用神经网络获得问题与候选答案的向量
表示，计算相似度
使用神经网络获得答案类型打分作为重要
排序依...
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 块 191 生成文本: <triplet> 改写 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 块 191 生成文本: <triplet> 改写 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 块 191 生成文本: <triplet> 改写 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 改写 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 改写 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 改写 <concept> KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '改写', '<concept>', 'KG', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '改写', '<concept>', 'KG', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '改写', '<concept>', 'KG', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 添加三元组: 改写(concept) - part of - KG(misc)
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 添加三元组: 改写(concept) - part of - KG(misc)
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 添加三元组: 改写(concept) - part of - KG(misc)
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 块 191 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 块 191 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 块 191 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 处理块 192/504: 题组合出不同结构的神经网络模型用以解
析问题语义
使用神经网络表示候选关系 ，与问题做相似
度比较作...
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 处理块 192/504: 题组合出不同结构的神经网络模型用以解
析问题语义
使用神经网络表示候选关系 ，与问题做相似
度比较作...
2025-06-10 17:42:26,558 - DEBUG - 处理块 192/504: 题组合出不同结构的神经网络模型用以解
析问题语义
使用神经网络表示候选关系 ，与问题做相似
度比较作...
2025-06-10 17:42:26,778 - DEBUG - 块 192 生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> 神经网络模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,778 - DEBUG - 块 192 生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> 神经网络模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,778 - DEBUG - 块 192 生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> 神经网络模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,778 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> 神经网络模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,778 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> 神经网络模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,778 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> 神经网络模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:26,778 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义查询图', '<concept>', '神经网络模型', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:26,778 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义查询图', '<concept>', '神经网络模型', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:26,778 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义查询图', '<concept>', '神经网络模型', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:26,778 - DEBUG - 添加三元组: 语义查询图(concept) - part of - 神经网络模型(misc)
2025-06-10 17:42:26,778 - DEBUG - 添加三元组: 语义查询图(concept) - part of - 神经网络模型(misc)
2025-06-10 17:42:26,778 - DEBUG - 添加三元组: 语义查询图(concept) - part of - 神经网络模型(misc)
2025-06-10 17:42:26,779 - DEBUG - 块 192 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:26,779 - DEBUG - 块 192 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:26,779 - DEBUG - 块 192 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:26,779 - DEBUG - 处理块 193/504: 同神经网络 +知识图谱嵌入方法 ，但直接返
回最佳答案
同神经网络 +答案特征方法 ，但直接返回最
...
2025-06-10 17:42:26,779 - DEBUG - 处理块 193/504: 同神经网络 +知识图谱嵌入方法 ，但直接返
回最佳答案
同神经网络 +答案特征方法 ，但直接返回最
...
2025-06-10 17:42:26,779 - DEBUG - 处理块 193/504: 同神经网络 +知识图谱嵌入方法 ，但直接返
回最佳答案
同神经网络 +答案特征方法 ，但直接返回最
...
2025-06-10 17:42:27,430 - DEBUG - 块 193 生成文本: <triplet> 同神经网络 +知识图谱嵌入方法 <concept> 答案特征 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:27,430 - DEBUG - 块 193 生成文本: <triplet> 同神经网络 +知识图谱嵌入方法 <concept> 答案特征 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:27,430 - DEBUG - 块 193 生成文本: <triplet> 同神经网络 +知识图谱嵌入方法 <concept> 答案特征 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:27,431 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 同神经网络 +知识图谱嵌入方法 <concept> 答案特征 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:27,431 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 同神经网络 +知识图谱嵌入方法 <concept> 答案特征 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:27,431 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 同神经网络 +知识图谱嵌入方法 <concept> 答案特征 <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:27,431 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '同神经网络 +知识图谱嵌入方法', '<concept>', '答案特征', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:27,431 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '同神经网络 +知识图谱嵌入方法', '<concept>', '答案特征', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:27,431 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '同神经网络 +知识图谱嵌入方法', '<concept>', '答案特征', '<misc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:27,431 - DEBUG - 添加三元组: 同神经网络 +知识图谱嵌入方法(concept) - instance of - 答案特征(misc)
2025-06-10 17:42:27,431 - DEBUG - 添加三元组: 同神经网络 +知识图谱嵌入方法(concept) - instance of - 答案特征(misc)
2025-06-10 17:42:27,431 - DEBUG - 添加三元组: 同神经网络 +知识图谱嵌入方法(concept) - instance of - 答案特征(misc)
2025-06-10 17:42:27,431 - DEBUG - 块 193 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:27,431 - DEBUG - 块 193 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:27,431 - DEBUG - 块 193 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:27,431 - DEBUG - 处理块 194/504: 表 4 开放领域知识图谱问答方法总结
类型
基于规则模
板的方法
基于深度学
习的方法
名称
传统语...
2025-06-10 17:42:27,431 - DEBUG - 处理块 194/504: 表 4 开放领域知识图谱问答方法总结
类型
基于规则模
板的方法
基于深度学
习的方法
名称
传统语...
2025-06-10 17:42:27,431 - DEBUG - 处理块 194/504: 表 4 开放领域知识图谱问答方法总结
类型
基于规则模
板的方法
基于深度学
习的方法
名称
传统语...
2025-06-10 17:42:27,955 - DEBUG - 块 194 生成文本: <triplet> 基于规则模 板的方法 <concept> 传统信息检索 三元组匹配 <media> 知识图谱问答方法总结 类型 <org> 开放领域 <loc> facet of</s>
2025-06-10 17:42:27,955 - DEBUG - 块 194 生成文本: <triplet> 基于规则模 板的方法 <concept> 传统信息检索 三元组匹配 <media> 知识图谱问答方法总结 类型 <org> 开放领域 <loc> facet of</s>
2025-06-10 17:42:27,955 - DEBUG - 块 194 生成文本: <triplet> 基于规则模 板的方法 <concept> 传统信息检索 三元组匹配 <media> 知识图谱问答方法总结 类型 <org> 开放领域 <loc> facet of</s>
2025-06-10 17:42:27,955 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 基于规则模 板的方法 <concept> 传统信息检索 三元组匹配 <media> 知识图谱问答方法总结 类型 <org> 开放领域 <loc> facet of</s>
2025-06-10 17:42:27,955 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 基于规则模 板的方法 <concept> 传统信息检索 三元组匹配 <media> 知识图谱问答方法总结 类型 <org> 开放领域 <loc> facet of</s>
2025-06-10 17:42:27,955 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 基于规则模 板的方法 <concept> 传统信息检索 三元组匹配 <media> 知识图谱问答方法总结 类型 <org> 开放领域 <loc> facet of</s>
2025-06-10 17:42:27,955 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '基于规则模 板的方法', '<concept>', '传统信息检索 三元组匹配', '<media>', '知识图谱问答方法总结 类型', '<org>', '开放领域', '<loc>', 'facet of']
2025-06-10 17:42:27,955 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '基于规则模 板的方法', '<concept>', '传统信息检索 三元组匹配', '<media>', '知识图谱问答方法总结 类型', '<org>', '开放领域', '<loc>', 'facet of']
2025-06-10 17:42:27,955 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '基于规则模 板的方法', '<concept>', '传统信息检索 三元组匹配', '<media>', '知识图谱问答方法总结 类型', '<org>', '开放领域', '<loc>', 'facet of']
2025-06-10 17:42:27,955 - DEBUG - 添加三元组: 基于规则模 板的方法(concept) - 知识图谱问答方法总结 类型 - 传统信息检索 三元组匹配(media)
2025-06-10 17:42:27,955 - DEBUG - 添加三元组: 基于规则模 板的方法(concept) - 知识图谱问答方法总结 类型 - 传统信息检索 三元组匹配(media)
2025-06-10 17:42:27,955 - DEBUG - 添加三元组: 基于规则模 板的方法(concept) - 知识图谱问答方法总结 类型 - 传统信息检索 三元组匹配(media)
2025-06-10 17:42:27,956 - DEBUG - 块 194 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:27,956 - DEBUG - 块 194 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:27,956 - DEBUG - 块 194 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:27,956 - DEBUG - 处理块 195/504: [20，71]
[22，55-62]
[18，26，34，63-66，72-74]
[25，67]
...
2025-06-10 17:42:27,956 - DEBUG - 处理块 195/504: [20，71]
[22，55-62]
[18，26，34，63-66，72-74]
[25，67]
...
2025-06-10 17:42:27,956 - DEBUG - 处理块 195/504: [20，71]
[22，55-62]
[18，26，34，63-66，72-74]
[25，67]
...
2025-06-10 17:42:28,375 - DEBUG - 块 195 生成文本: <triplet> <org> <concept> instance of <triplet> 42 <media> <per> <eve> <unk> <time> <date> point in time <misc> <loc> <dis> <cel> cyclist</s>
2025-06-10 17:42:28,375 - DEBUG - 块 195 生成文本: <triplet> <org> <concept> instance of <triplet> 42 <media> <per> <eve> <unk> <time> <date> point in time <misc> <loc> <dis> <cel> cyclist</s>
2025-06-10 17:42:28,375 - DEBUG - 块 195 生成文本: <triplet> <org> <concept> instance of <triplet> 42 <media> <per> <eve> <unk> <time> <date> point in time <misc> <loc> <dis> <cel> cyclist</s>
2025-06-10 17:42:28,375 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> <concept> instance of <triplet> 42 <media> <per> <eve> <unk> <time> <date> point in time <misc> <loc> <dis> <cel> cyclist</s>
2025-06-10 17:42:28,375 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> <concept> instance of <triplet> 42 <media> <per> <eve> <unk> <time> <date> point in time <misc> <loc> <dis> <cel> cyclist</s>
2025-06-10 17:42:28,375 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> <concept> instance of <triplet> 42 <media> <per> <eve> <unk> <time> <date> point in time <misc> <loc> <dis> <cel> cyclist</s>
2025-06-10 17:42:28,376 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', '<concept>', 'instance of', '<triplet>', '42', '<media>', '<per>', '<eve>', '<unk>', '<time>', '<date>', 'point in time', '<misc>', '<loc>', '<dis>', '<cel>', 'cyclist']
2025-06-10 17:42:28,376 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', '<concept>', 'instance of', '<triplet>', '42', '<media>', '<per>', '<eve>', '<unk>', '<time>', '<date>', 'point in time', '<misc>', '<loc>', '<dis>', '<cel>', 'cyclist']
2025-06-10 17:42:28,376 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', '<concept>', 'instance of', '<triplet>', '42', '<media>', '<per>', '<eve>', '<unk>', '<time>', '<date>', 'point in time', '<misc>', '<loc>', '<dis>', '<cel>', 'cyclist']
2025-06-10 17:42:28,376 - DEBUG - 添加三元组: <org>(concept) - 42 - instance of(triplet)
2025-06-10 17:42:28,376 - DEBUG - 添加三元组: <org>(concept) - 42 - instance of(triplet)
2025-06-10 17:42:28,376 - DEBUG - 添加三元组: <org>(concept) - 42 - instance of(triplet)
2025-06-10 17:42:28,376 - DEBUG - 块 195 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:28,376 - DEBUG - 块 195 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:28,376 - DEBUG - 块 195 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:28,376 - DEBUG - 处理块 196/504: [28-29，35，37-38，92-94，97-101]
描述
同时完成结构和词汇到 KG 的映射...
2025-06-10 17:42:28,376 - DEBUG - 处理块 196/504: [28-29，35，37-38，92-94，97-101]
描述
同时完成结构和词汇到 KG 的映射...
2025-06-10 17:42:28,376 - DEBUG - 处理块 196/504: [28-29，35，37-38，92-94，97-101]
描述
同时完成结构和词汇到 KG 的映射...
2025-06-10 17:42:28,553 - DEBUG - 块 196 生成文本: <triplet> 实体关系 <concept> KG 映射 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:28,553 - DEBUG - 块 196 生成文本: <triplet> 实体关系 <concept> KG 映射 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:28,553 - DEBUG - 块 196 生成文本: <triplet> 实体关系 <concept> KG 映射 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:28,554 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体关系 <concept> KG 映射 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:28,554 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体关系 <concept> KG 映射 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:28,554 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体关系 <concept> KG 映射 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:28,554 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体关系', '<concept>', 'KG 映射', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:28,554 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体关系', '<concept>', 'KG 映射', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:28,554 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体关系', '<concept>', 'KG 映射', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:28,554 - DEBUG - 添加三元组: 实体关系(concept) - part of - KG 映射(misc)
2025-06-10 17:42:28,554 - DEBUG - 添加三元组: 实体关系(concept) - part of - KG 映射(misc)
2025-06-10 17:42:28,554 - DEBUG - 添加三元组: 实体关系(concept) - part of - KG 映射(misc)
2025-06-10 17:42:28,554 - DEBUG - 块 196 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:28,554 - DEBUG - 块 196 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:28,554 - DEBUG - 块 196 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:28,554 - DEBUG - 处理块 197/504: 通过问题与答案的嵌入表示 ，获得答案打分
以知识图谱嵌入为基础 ，引入记忆模块存储 KG
使用神经网...
2025-06-10 17:42:28,554 - DEBUG - 处理块 197/504: 通过问题与答案的嵌入表示 ，获得答案打分
以知识图谱嵌入为基础 ，引入记忆模块存储 KG
使用神经网...
2025-06-10 17:42:28,554 - DEBUG - 处理块 197/504: 通过问题与答案的嵌入表示 ，获得答案打分
以知识图谱嵌入为基础 ，引入记忆模块存储 KG
使用神经网...
2025-06-10 17:42:28,900 - DEBUG - 块 197 生成文本: <triplet> 消息检索 <concept> 神经网络完成查询 <misc> <media> <unk> <org> <per> <eve> 系统 <loc> <triplet></s>
2025-06-10 17:42:28,900 - DEBUG - 块 197 生成文本: <triplet> 消息检索 <concept> 神经网络完成查询 <misc> <media> <unk> <org> <per> <eve> 系统 <loc> <triplet></s>
2025-06-10 17:42:28,900 - DEBUG - 块 197 生成文本: <triplet> 消息检索 <concept> 神经网络完成查询 <misc> <media> <unk> <org> <per> <eve> 系统 <loc> <triplet></s>
2025-06-10 17:42:28,900 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 消息检索 <concept> 神经网络完成查询 <misc> <media> <unk> <org> <per> <eve> 系统 <loc> <triplet></s>
2025-06-10 17:42:28,900 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 消息检索 <concept> 神经网络完成查询 <misc> <media> <unk> <org> <per> <eve> 系统 <loc> <triplet></s>
2025-06-10 17:42:28,900 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 消息检索 <concept> 神经网络完成查询 <misc> <media> <unk> <org> <per> <eve> 系统 <loc> <triplet></s>
2025-06-10 17:42:28,900 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '消息检索', '<concept>', '神经网络完成查询', '<misc>', '<media>', '<unk>', '<org>', '<per>', '<eve>', '系统', '<loc>', '<triplet>']
2025-06-10 17:42:28,900 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '消息检索', '<concept>', '神经网络完成查询', '<misc>', '<media>', '<unk>', '<org>', '<per>', '<eve>', '系统', '<loc>', '<triplet>']
2025-06-10 17:42:28,900 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '消息检索', '<concept>', '神经网络完成查询', '<misc>', '<media>', '<unk>', '<org>', '<per>', '<eve>', '系统', '<loc>', '<triplet>']
2025-06-10 17:42:28,900 - DEBUG - 添加三元组: 消息检索(concept) - <media> - 神经网络完成查询(misc)
2025-06-10 17:42:28,900 - DEBUG - 添加三元组: 消息检索(concept) - <media> - 神经网络完成查询(misc)
2025-06-10 17:42:28,900 - DEBUG - 添加三元组: 消息检索(concept) - <media> - 神经网络完成查询(misc)
2025-06-10 17:42:28,900 - DEBUG - 块 197 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:28,900 - DEBUG - 块 197 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:28,900 - DEBUG - 块 197 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:28,901 - DEBUG - 处理块 198/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:42:28,901 - DEBUG - 处理块 198/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:42:28,901 - DEBUG - 处理块 198/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:42:29,099 - DEBUG - 块 198 生成文本: <triplet> 通用领 域知识图谱 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:29,099 - DEBUG - 块 198 生成文本: <triplet> 通用领 域知识图谱 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:29,099 - DEBUG - 块 198 生成文本: <triplet> 通用领 域知识图谱 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:29,100 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用领 域知识图谱 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:29,100 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用领 域知识图谱 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:29,100 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用领 域知识图谱 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:29,100 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用领 域知识图谱', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:29,100 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用领 域知识图谱', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:29,100 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用领 域知识图谱', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:29,100 - DEBUG - 添加三元组: 通用领 域知识图谱(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:42:29,100 - DEBUG - 添加三元组: 通用领 域知识图谱(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:42:29,100 - DEBUG - 添加三元组: 通用领 域知识图谱(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:42:29,100 - DEBUG - 块 198 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:29,100 - DEBUG - 块 198 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:29,100 - DEBUG - 块 198 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:29,100 - DEBUG - 处理块 199/504: 的信息构建而成的开放领域问答数 据集。
4.1 通用领域知识图谱
通用领域知识图谱作为问答系统的信息...
2025-06-10 17:42:29,100 - DEBUG - 处理块 199/504: 的信息构建而成的开放领域问答数 据集。
4.1 通用领域知识图谱
通用领域知识图谱作为问答系统的信息...
2025-06-10 17:42:29,100 - DEBUG - 处理块 199/504: 的信息构建而成的开放领域问答数 据集。
4.1 通用领域知识图谱
通用领域知识图谱作为问答系统的信息...
2025-06-10 17:42:29,477 - DEBUG - 块 199 生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 大规模数 <unk> 分布式 <misc> part of the series <triplet> Freebase <media> 开放 <per> instance of</s>
2025-06-10 17:42:29,477 - DEBUG - 块 199 生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 大规模数 <unk> 分布式 <misc> part of the series <triplet> Freebase <media> 开放 <per> instance of</s>
2025-06-10 17:42:29,477 - DEBUG - 块 199 生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 大规模数 <unk> 分布式 <misc> part of the series <triplet> Freebase <media> 开放 <per> instance of</s>
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 大规模数 <unk> 分布式 <misc> part of the series <triplet> Freebase <media> 开放 <per> instance of</s>
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 大规模数 <unk> 分布式 <misc> part of the series <triplet> Freebase <media> 开放 <per> instance of</s>
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用领域知识图谱 <concept> 大规模数 <unk> 分布式 <misc> part of the series <triplet> Freebase <media> 开放 <per> instance of</s>
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用领域知识图谱', '<concept>', '大规模数', '<unk>', '分布式', '<misc>', 'part of the series', '<triplet>', 'Freebase', '<media>', '开放', '<per>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用领域知识图谱', '<concept>', '大规模数', '<unk>', '分布式', '<misc>', 'part of the series', '<triplet>', 'Freebase', '<media>', '开放', '<per>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用领域知识图谱', '<concept>', '大规模数', '<unk>', '分布式', '<misc>', 'part of the series', '<triplet>', 'Freebase', '<media>', '开放', '<per>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 添加三元组: 通用领域知识图谱(concept) - 分布式 - 大规模数(unk)
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 添加三元组: 通用领域知识图谱(concept) - 分布式 - 大规模数(unk)
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 添加三元组: 通用领域知识图谱(concept) - 分布式 - 大规模数(unk)
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 添加三元组: Freebase(media) - instance of - 开放(per)
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 添加三元组: Freebase(media) - instance of - 开放(per)
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 添加三元组: Freebase(media) - instance of - 开放(per)
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 块 199 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 块 199 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 块 199 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 处理块 200/504: 据库，基于 RDF 三元组模型构建并采用图数据库进
行底层存储 。其知识表示框架主要包含对象 、事实...
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 处理块 200/504: 据库，基于 RDF 三元组模型构建并采用图数据库进
行底层存储 。其知识表示框架主要包含对象 、事实...
2025-06-10 17:42:29,478 - DEBUG - 处理块 200/504: 据库，基于 RDF 三元组模型构建并采用图数据库进
行底层存储 。其知识表示框架主要包含对象 、事实...
2025-06-10 17:42:29,656 - DEBUG - 块 200 生成文本: <triplet> 多领域知识本体 <concept> DBpedia <media> described by source</s>
2025-06-10 17:42:29,656 - DEBUG - 块 200 生成文本: <triplet> 多领域知识本体 <concept> DBpedia <media> described by source</s>
2025-06-10 17:42:29,656 - DEBUG - 块 200 生成文本: <triplet> 多领域知识本体 <concept> DBpedia <media> described by source</s>
2025-06-10 17:42:29,657 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多领域知识本体 <concept> DBpedia <media> described by source</s>
2025-06-10 17:42:29,657 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多领域知识本体 <concept> DBpedia <media> described by source</s>
2025-06-10 17:42:29,657 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多领域知识本体 <concept> DBpedia <media> described by source</s>
2025-06-10 17:42:29,657 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多领域知识本体', '<concept>', 'DBpedia', '<media>', 'described by source']
2025-06-10 17:42:29,657 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多领域知识本体', '<concept>', 'DBpedia', '<media>', 'described by source']
2025-06-10 17:42:29,657 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多领域知识本体', '<concept>', 'DBpedia', '<media>', 'described by source']
2025-06-10 17:42:29,657 - DEBUG - 添加三元组: 多领域知识本体(concept) - described by source - DBpedia(media)
2025-06-10 17:42:29,657 - DEBUG - 添加三元组: 多领域知识本体(concept) - described by source - DBpedia(media)
2025-06-10 17:42:29,657 - DEBUG - 添加三元组: 多领域知识本体(concept) - described by source - DBpedia(media)
2025-06-10 17:42:29,657 - DEBUG - 块 200 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:29,657 - DEBUG - 块 200 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:29,657 - DEBUG - 块 200 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:29,657 - DEBUG - 处理块 201/504: 也是语义网应用的一个典型范例 。它从维基百科词
条中提取结构化资源 ，增强维基百科搜寻功能 ，并将
...
2025-06-10 17:42:29,657 - DEBUG - 处理块 201/504: 也是语义网应用的一个典型范例 。它从维基百科词
条中提取结构化资源 ，增强维基百科搜寻功能 ，并将
...
2025-06-10 17:42:29,657 - DEBUG - 处理块 201/504: 也是语义网应用的一个典型范例 。它从维基百科词
条中提取结构化资源 ，增强维基百科搜寻功能 ，并将
...
2025-06-10 17:42:30,076 - DEBUG - 块 201 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 数据库 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:30,076 - DEBUG - 块 201 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 数据库 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:30,076 - DEBUG - 块 201 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 数据库 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:30,077 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 数据库 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:30,077 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 数据库 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:30,077 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 数据库 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:30,077 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', '数据库', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:30,077 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', '数据库', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:30,077 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', '数据库', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:30,077 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - instance of - 数据库(concept)
2025-06-10 17:42:30,077 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - instance of - 数据库(concept)
2025-06-10 17:42:30,077 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - instance of - 数据库(concept)
2025-06-10 17:42:30,077 - DEBUG - 块 201 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:30,077 - DEBUG - 块 201 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:30,077 - DEBUG - 块 201 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:30,077 - DEBUG - 处理块 202/504: 维基百科与 WordNet
[102]
两个数据源进行连接 ，以三元
组的关系类型为单位 ，计算连接...
2025-06-10 17:42:30,077 - DEBUG - 处理块 202/504: 维基百科与 WordNet
[102]
两个数据源进行连接 ，以三元
组的关系类型为单位 ，计算连接...
2025-06-10 17:42:30,077 - DEBUG - 处理块 202/504: 维基百科与 WordNet
[102]
两个数据源进行连接 ，以三元
组的关系类型为单位 ，计算连接...
2025-06-10 17:42:30,265 - DEBUG - 块 202 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 多语 <concept> language of work or name</s>
2025-06-10 17:42:30,265 - DEBUG - 块 202 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 多语 <concept> language of work or name</s>
2025-06-10 17:42:30,265 - DEBUG - 块 202 生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 多语 <concept> language of work or name</s>
2025-06-10 17:42:30,266 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 多语 <concept> language of work or name</s>
2025-06-10 17:42:30,266 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 多语 <concept> language of work or name</s>
2025-06-10 17:42:30,266 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 维基百科 <media> 多语 <concept> language of work or name</s>
2025-06-10 17:42:30,266 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', '多语', '<concept>', 'language of work or name']
2025-06-10 17:42:30,266 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', '多语', '<concept>', 'language of work or name']
2025-06-10 17:42:30,266 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '维基百科', '<media>', '多语', '<concept>', 'language of work or name']
2025-06-10 17:42:30,266 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - language of work or name - 多语(concept)
2025-06-10 17:42:30,266 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - language of work or name - 多语(concept)
2025-06-10 17:42:30,266 - DEBUG - 添加三元组: 维基百科(media) - language of work or name - 多语(concept)
2025-06-10 17:42:30,266 - DEBUG - 块 202 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:30,266 - DEBUG - 块 202 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:30,266 - DEBUG - 块 202 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:30,266 - DEBUG - 处理块 203/504: 言、任何人或机器都可以编辑修改的大规模链接知
识图谱。Wikidata 起源于维基百科 ，已作为维基...
2025-06-10 17:42:30,266 - DEBUG - 处理块 203/504: 言、任何人或机器都可以编辑修改的大规模链接知
识图谱。Wikidata 起源于维基百科 ，已作为维基...
2025-06-10 17:42:30,266 - DEBUG - 处理块 203/504: 言、任何人或机器都可以编辑修改的大规模链接知
识图谱。Wikidata 起源于维基百科 ，已作为维基...
2025-06-10 17:42:30,548 - DEBUG - 块 203 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> Wikidata <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:30,548 - DEBUG - 块 203 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> Wikidata <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:30,548 - DEBUG - 块 203 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> Wikidata <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:30,548 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> Wikidata <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:30,548 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> Wikidata <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:30,548 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> Wikidata <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:30,549 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', 'Wikidata', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:30,549 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', 'Wikidata', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:30,549 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', 'Wikidata', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:30,549 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - part of - Wikidata(media)
2025-06-10 17:42:30,549 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - part of - Wikidata(media)
2025-06-10 17:42:30,549 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - part of - Wikidata(media)
2025-06-10 17:42:30,549 - DEBUG - 块 203 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:30,549 - DEBUG - 块 203 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:30,549 - DEBUG - 块 203 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:30,549 - DEBUG - 处理块 204/504: 发展而不断被开发 ，数据集间的比较如表 5 所示。
Free917
[50]
的问题类型没有限制 ，...
2025-06-10 17:42:30,549 - DEBUG - 处理块 204/504: 发展而不断被开发 ，数据集间的比较如表 5 所示。
Free917
[50]
的问题类型没有限制 ，...
2025-06-10 17:42:30,549 - DEBUG - 处理块 204/504: 发展而不断被开发 ，数据集间的比较如表 5 所示。
Free917
[50]
的问题类型没有限制 ，...
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 块 204 生成文本: <triplet> 属性 <concept> 自然语言 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 块 204 生成文本: <triplet> 属性 <concept> 自然语言 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 块 204 生成文本: <triplet> 属性 <concept> 自然语言 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 属性 <concept> 自然语言 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 属性 <concept> 自然语言 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 属性 <concept> 自然语言 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '属性', '<concept>', '自然语言', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '属性', '<concept>', '自然语言', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '属性', '<concept>', '自然语言', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 添加三元组: 属性(concept) - part of - 自然语言(media)
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 添加三元组: 属性(concept) - part of - 自然语言(media)
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 添加三元组: 属性(concept) - part of - 自然语言(media)
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 块 204 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 块 204 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 块 204 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 处理块 205/504: WebQuestions 使用Google Suggest API随机获取
以Wh 疑问词开头并仅含...
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 处理块 205/504: WebQuestions 使用Google Suggest API随机获取
以Wh 疑问词开头并仅含...
2025-06-10 17:42:30,695 - DEBUG - 处理块 205/504: WebQuestions 使用Google Suggest API随机获取
以Wh 疑问词开头并仅含...
2025-06-10 17:42:30,821 - DEBUG - 块 205 生成文本: <triplet> <concept> WebQuestions <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:30,821 - DEBUG - 块 205 生成文本: <triplet> <concept> WebQuestions <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:30,821 - DEBUG - 块 205 生成文本: <triplet> <concept> WebQuestions <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:30,821 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> WebQuestions <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:30,821 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> WebQuestions <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:30,821 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> WebQuestions <media> used by</s>
2025-06-10 17:42:30,821 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'WebQuestions', '<media>', 'used by']
2025-06-10 17:42:30,821 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'WebQuestions', '<media>', 'used by']
2025-06-10 17:42:30,821 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'WebQuestions', '<media>', 'used by']
2025-06-10 17:42:30,821 - DEBUG - 处理块 206/504: 构建流程 ，该数据集的问题完全独立于 Freebase ，相
比Free917 更加自然多样化 ，但...
2025-06-10 17:42:30,821 - DEBUG - 处理块 206/504: 构建流程 ，该数据集的问题完全独立于 Freebase ，相
比Free917 更加自然多样化 ，但...
2025-06-10 17:42:30,821 - DEBUG - 处理块 206/504: 构建流程 ，该数据集的问题完全独立于 Freebase ，相
比Free917 更加自然多样化 ，但...
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 块 206 生成文本: <triplet> 统一资源标志符 <concept> SimpleQuestions <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 块 206 生成文本: <triplet> 统一资源标志符 <concept> SimpleQuestions <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 块 206 生成文本: <triplet> 统一资源标志符 <concept> SimpleQuestions <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 统一资源标志符 <concept> SimpleQuestions <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 统一资源标志符 <concept> SimpleQuestions <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 统一资源标志符 <concept> SimpleQuestions <media> based on</s>
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '统一资源标志符', '<concept>', 'SimpleQuestions', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '统一资源标志符', '<concept>', 'SimpleQuestions', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '统一资源标志符', '<concept>', 'SimpleQuestions', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 添加三元组: 统一资源标志符(concept) - based on - SimpleQuestions(media)
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 添加三元组: 统一资源标志符(concept) - based on - SimpleQuestions(media)
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 添加三元组: 统一资源标志符(concept) - based on - SimpleQuestions(media)
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 块 206 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 块 206 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 块 206 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 处理块 207/504: （uniform resource identifier，URI）标识 ，数据形式为
（主语 URI...
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 处理块 207/504: （uniform resource identifier，URI）标识 ，数据形式为
（主语 URI...
2025-06-10 17:42:30,988 - DEBUG - 处理块 207/504: （uniform resource identifier，URI）标识 ，数据形式为
（主语 URI...
2025-06-10 17:42:31,114 - DEBUG - 块 207 生成文本: <triplet> <misc> 标识 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:31,114 - DEBUG - 块 207 生成文本: <triplet> <misc> 标识 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:31,114 - DEBUG - 块 207 生成文本: <triplet> <misc> 标识 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:31,114 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <misc> 标识 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:31,114 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <misc> 标识 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:31,114 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <misc> 标识 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:31,114 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<misc>', '标识', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:31,114 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<misc>', '标识', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:31,114 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<misc>', '标识', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:31,114 - DEBUG - 处理块 208/504: 以SimpleQuestions 作为训练
数据，将Freebase 中的三元组通过神经网络模型自动...
2025-06-10 17:42:31,114 - DEBUG - 处理块 208/504: 以SimpleQuestions 作为训练
数据，将Freebase 中的三元组通过神经网络模型自动...
2025-06-10 17:42:31,114 - DEBUG - 处理块 208/504: 以SimpleQuestions 作为训练
数据，将Freebase 中的三元组通过神经网络模型自动...
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 块 208 生成文本: <triplet> 关系URI <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 块 208 生成文本: <triplet> 关系URI <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 块 208 生成文本: <triplet> 关系URI <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系URI <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系URI <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 关系URI <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系URI', '<concept>', 'ComplexQuestions', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系URI', '<concept>', 'ComplexQuestions', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '关系URI', '<concept>', 'ComplexQuestions', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 添加三元组: 关系URI(concept) - part of - ComplexQuestions(media)
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 添加三元组: 关系URI(concept) - part of - ComplexQuestions(media)
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 添加三元组: 关系URI(concept) - part of - ComplexQuestions(media)
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 块 208 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 块 208 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 块 208 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 处理块 209/504: [105]
的目标是构建一个多限制
问题数据集 ，测试 KGQA 系统在复杂多限制问题上
Table...
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 处理块 209/504: [105]
的目标是构建一个多限制
问题数据集 ，测试 KGQA 系统在复杂多限制问题上
Table...
2025-06-10 17:42:31,313 - DEBUG - 处理块 209/504: [105]
的目标是构建一个多限制
问题数据集 ，测试 KGQA 系统在复杂多限制问题上
Table...
2025-06-10 17:42:31,439 - DEBUG - 块 209 生成文本: <triplet> <concept> KGQA 系统 <org> manufacturer</s>
2025-06-10 17:42:31,439 - DEBUG - 块 209 生成文本: <triplet> <concept> KGQA 系统 <org> manufacturer</s>
2025-06-10 17:42:31,439 - DEBUG - 块 209 生成文本: <triplet> <concept> KGQA 系统 <org> manufacturer</s>
2025-06-10 17:42:31,439 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> KGQA 系统 <org> manufacturer</s>
2025-06-10 17:42:31,439 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> KGQA 系统 <org> manufacturer</s>
2025-06-10 17:42:31,439 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> KGQA 系统 <org> manufacturer</s>
2025-06-10 17:42:31,440 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'KGQA 系统', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-10 17:42:31,440 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'KGQA 系统', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-10 17:42:31,440 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'KGQA 系统', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-10 17:42:31,440 - DEBUG - 处理块 210/504: DBpedia+Wikidata
提供答案
否
是
是
否
数据集
Free917
WebQuest...
2025-06-10 17:42:31,440 - DEBUG - 处理块 210/504: DBpedia+Wikidata
提供答案
否
是
是
否
数据集
Free917
WebQuest...
2025-06-10 17:42:31,440 - DEBUG - 处理块 210/504: DBpedia+Wikidata
提供答案
否
是
是
否
数据集
Free917
WebQuest...
2025-06-10 17:42:31,743 - DEBUG - 块 210 生成文本: <triplet> <media> DBpedia+Wikidata <concept> part of</s>
2025-06-10 17:42:31,743 - DEBUG - 块 210 生成文本: <triplet> <media> DBpedia+Wikidata <concept> part of</s>
2025-06-10 17:42:31,743 - DEBUG - 块 210 生成文本: <triplet> <media> DBpedia+Wikidata <concept> part of</s>
2025-06-10 17:42:31,743 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> DBpedia+Wikidata <concept> part of</s>
2025-06-10 17:42:31,743 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> DBpedia+Wikidata <concept> part of</s>
2025-06-10 17:42:31,743 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> DBpedia+Wikidata <concept> part of</s>
2025-06-10 17:42:31,743 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'DBpedia+Wikidata', '<concept>', 'part of']
2025-06-10 17:42:31,743 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'DBpedia+Wikidata', '<concept>', 'part of']
2025-06-10 17:42:31,743 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'DBpedia+Wikidata', '<concept>', 'part of']
2025-06-10 17:42:31,744 - DEBUG - 处理块 211/504: GraphQuestions
PathQuestion
QALD
LC-QuAD
问题数
917
5...
2025-06-10 17:42:31,744 - DEBUG - 处理块 211/504: GraphQuestions
PathQuestion
QALD
LC-QuAD
问题数
917
5...
2025-06-10 17:42:31,744 - DEBUG - 处理块 211/504: GraphQuestions
PathQuestion
QALD
LC-QuAD
问题数
917
5...
2025-06-10 17:42:32,404 - DEBUG - 块 211 生成文本: <triplet> LC-QuAD <misc> GraphQuestions <media> part of the series <concept> <org> <per> <eve> <dis> <loc> <cel> <unk> QALD LB-Qad <time> facet of</s>
2025-06-10 17:42:32,404 - DEBUG - 块 211 生成文本: <triplet> LC-QuAD <misc> GraphQuestions <media> part of the series <concept> <org> <per> <eve> <dis> <loc> <cel> <unk> QALD LB-Qad <time> facet of</s>
2025-06-10 17:42:32,404 - DEBUG - 块 211 生成文本: <triplet> LC-QuAD <misc> GraphQuestions <media> part of the series <concept> <org> <per> <eve> <dis> <loc> <cel> <unk> QALD LB-Qad <time> facet of</s>
2025-06-10 17:42:32,404 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LC-QuAD <misc> GraphQuestions <media> part of the series <concept> <org> <per> <eve> <dis> <loc> <cel> <unk> QALD LB-Qad <time> facet of</s>
2025-06-10 17:42:32,404 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LC-QuAD <misc> GraphQuestions <media> part of the series <concept> <org> <per> <eve> <dis> <loc> <cel> <unk> QALD LB-Qad <time> facet of</s>
2025-06-10 17:42:32,404 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LC-QuAD <misc> GraphQuestions <media> part of the series <concept> <org> <per> <eve> <dis> <loc> <cel> <unk> QALD LB-Qad <time> facet of</s>
2025-06-10 17:42:32,404 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'LC-QuAD', '<misc>', 'GraphQuestions', '<media>', 'part of the series', '<concept>', '<org>', '<per>', '<eve>', '<dis>', '<loc>', '<cel>', '<unk>', 'QALD LB-Qad', '<time>', 'facet of']
2025-06-10 17:42:32,404 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'LC-QuAD', '<misc>', 'GraphQuestions', '<media>', 'part of the series', '<concept>', '<org>', '<per>', '<eve>', '<dis>', '<loc>', '<cel>', '<unk>', 'QALD LB-Qad', '<time>', 'facet of']
2025-06-10 17:42:32,404 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'LC-QuAD', '<misc>', 'GraphQuestions', '<media>', 'part of the series', '<concept>', '<org>', '<per>', '<eve>', '<dis>', '<loc>', '<cel>', '<unk>', 'QALD LB-Qad', '<time>', 'facet of']
2025-06-10 17:42:32,405 - DEBUG - 添加三元组: LC-QuAD(misc) - part of the series - GraphQuestions(media)
2025-06-10 17:42:32,405 - DEBUG - 添加三元组: LC-QuAD(misc) - part of the series - GraphQuestions(media)
2025-06-10 17:42:32,405 - DEBUG - 添加三元组: LC-QuAD(misc) - part of the series - GraphQuestions(media)
2025-06-10 17:42:32,405 - DEBUG - 块 211 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:32,405 - DEBUG - 块 211 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:32,405 - DEBUG - 块 211 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:32,405 - DEBUG - 处理块 212/504: 三元组
无
SPARQL
SPARQL
SPARQL
路径
SPARQL
SPARQL
实体数
73...
2025-06-10 17:42:32,405 - DEBUG - 处理块 212/504: 三元组
无
SPARQL
SPARQL
SPARQL
路径
SPARQL
SPARQL
实体数
73...
2025-06-10 17:42:32,405 - DEBUG - 处理块 212/504: 三元组
无
SPARQL
SPARQL
SPARQL
路径
SPARQL
SPARQL
实体数
73...
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 块 212 生成文本: <triplet> 实体数 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 块 212 生成文本: <triplet> 实体数 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 块 212 生成文本: <triplet> 实体数 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体数 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体数 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体数 <concept> 三元组 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体数', '<concept>', '三元组', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体数', '<concept>', '三元组', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体数', '<concept>', '三元组', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 添加三元组: 实体数(concept) - part of - 三元组(misc)
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 添加三元组: 实体数(concept) - part of - 三元组(misc)
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 添加三元组: 实体数(concept) - part of - 三元组(misc)
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 块 212 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 块 212 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 块 212 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 处理块 213/504: 596
14
378
615~1 310
问题结构
简单
84%简单
[105]
简单
简单
复杂
...
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 处理块 213/504: 596
14
378
615~1 310
问题结构
简单
84%简单
[105]
简单
简单
复杂
...
2025-06-10 17:42:32,740 - DEBUG - 处理块 213/504: 596
14
378
615~1 310
问题结构
简单
84%简单
[105]
简单
简单
复杂
...
2025-06-10 17:42:32,887 - DEBUG - 块 213 生成文本: <triplet> 陈子睿 <per> 高手 <concept> occupation</s>
2025-06-10 17:42:32,887 - DEBUG - 块 213 生成文本: <triplet> 陈子睿 <per> 高手 <concept> occupation</s>
2025-06-10 17:42:32,887 - DEBUG - 块 213 生成文本: <triplet> 陈子睿 <per> 高手 <concept> occupation</s>
2025-06-10 17:42:32,888 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 陈子睿 <per> 高手 <concept> occupation</s>
2025-06-10 17:42:32,888 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 陈子睿 <per> 高手 <concept> occupation</s>
2025-06-10 17:42:32,888 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 陈子睿 <per> 高手 <concept> occupation</s>
2025-06-10 17:42:32,888 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '陈子睿', '<per>', '高手', '<concept>', 'occupation']
2025-06-10 17:42:32,888 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '陈子睿', '<per>', '高手', '<concept>', 'occupation']
2025-06-10 17:42:32,888 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '陈子睿', '<per>', '高手', '<concept>', 'occupation']
2025-06-10 17:42:32,888 - DEBUG - 添加三元组: 陈子睿(per) - occupation - 高手(concept)
2025-06-10 17:42:32,888 - DEBUG - 添加三元组: 陈子睿(per) - occupation - 高手(concept)
2025-06-10 17:42:32,888 - DEBUG - 添加三元组: 陈子睿(per) - occupation - 高手(concept)
2025-06-10 17:42:32,888 - DEBUG - 块 213 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:32,888 - DEBUG - 块 213 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:32,888 - DEBUG - 块 213 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:32,888 - DEBUG - 处理块 214/504:  创建者分别从 WebQuestions 的训练集和测
试集选取 596 和 326 个问题 ， 从...
2025-06-10 17:42:32,888 - DEBUG - 处理块 214/504:  创建者分别从 WebQuestions 的训练集和测
试集选取 596 和 326 个问题 ， 从...
2025-06-10 17:42:32,888 - DEBUG - 处理块 214/504:  创建者分别从 WebQuestions 的训练集和测
试集选取 596 和 326 个问题 ， 从...
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 块 214 生成文本: <triplet> 测 试集 <media> WebQuestionsSP [107] 重新审视语义解析逻辑形式 <concept> <misc> 问 题 <org> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 块 214 生成文本: <triplet> 测 试集 <media> WebQuestionsSP [107] 重新审视语义解析逻辑形式 <concept> <misc> 问 题 <org> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 块 214 生成文本: <triplet> 测 试集 <media> WebQuestionsSP [107] 重新审视语义解析逻辑形式 <concept> <misc> 问 题 <org> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 测 试集 <media> WebQuestionsSP [107] 重新审视语义解析逻辑形式 <concept> <misc> 问 题 <org> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 测 试集 <media> WebQuestionsSP [107] 重新审视语义解析逻辑形式 <concept> <misc> 问 题 <org> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 测 试集 <media> WebQuestionsSP [107] 重新审视语义解析逻辑形式 <concept> <misc> 问 题 <org> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '测 试集', '<media>', 'WebQuestionsSP [107] 重新审视语义解析逻辑形式', '<concept>', '<misc>', '问 题', '<org>', 'subclass of']
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '测 试集', '<media>', 'WebQuestionsSP [107] 重新审视语义解析逻辑形式', '<concept>', '<misc>', '问 题', '<org>', 'subclass of']
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '测 试集', '<media>', 'WebQuestionsSP [107] 重新审视语义解析逻辑形式', '<concept>', '<misc>', '问 题', '<org>', 'subclass of']
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 添加三元组: 测 试集(media) - <misc> - WebQuestionsSP [107] 重新审视语义解析逻辑形式(concept)
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 添加三元组: 测 试集(media) - <misc> - WebQuestionsSP [107] 重新审视语义解析逻辑形式(concept)
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 添加三元组: 测 试集(media) - <misc> - WebQuestionsSP [107] 重新审视语义解析逻辑形式(concept)
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 块 214 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 块 214 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 块 214 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 处理块 215/504: 数据的价值 ， 证明逻辑形式数据有助于 KGQA 性能
提升 ， 并以 WebQuestions 数...
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 处理块 215/504: 数据的价值 ， 证明逻辑形式数据有助于 KGQA 性能
提升 ， 并以 WebQuestions 数...
2025-06-10 17:42:33,380 - DEBUG - 处理块 215/504: 数据的价值 ， 证明逻辑形式数据有助于 KGQA 性能
提升 ， 并以 WebQuestions 数...
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 块 215 生成文本: <triplet> 逻辑形式数据 <concept> WebQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 块 215 生成文本: <triplet> 逻辑形式数据 <concept> WebQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 块 215 生成文本: <triplet> 逻辑形式数据 <concept> WebQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 逻辑形式数据 <concept> WebQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 逻辑形式数据 <concept> WebQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 逻辑形式数据 <concept> WebQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '逻辑形式数据', '<concept>', 'WebQuestions', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '逻辑形式数据', '<concept>', 'WebQuestions', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '逻辑形式数据', '<concept>', 'WebQuestions', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 添加三元组: 逻辑形式数据(concept) - part of - WebQuestions(media)
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 添加三元组: 逻辑形式数据(concept) - part of - WebQuestions(media)
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 添加三元组: 逻辑形式数据(concept) - part of - WebQuestions(media)
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 块 215 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 块 215 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 块 215 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 处理块 216/504: 从 WebQuestionsSP 数据
集中检索符合条件的 SPARQL 查询 ， 据此自动创建
更...
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 处理块 216/504: 从 WebQuestionsSP 数据
集中检索符合条件的 SPARQL 查询 ， 据此自动创建
更...
2025-06-10 17:42:33,590 - DEBUG - 处理块 216/504: 从 WebQuestionsSP 数据
集中检索符合条件的 SPARQL 查询 ， 据此自动创建
更...
2025-06-10 17:42:33,946 - DEBUG - 块 216 生成文本: <triplet> 查询 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:33,946 - DEBUG - 块 216 生成文本: <triplet> 查询 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:33,946 - DEBUG - 块 216 生成文本: <triplet> 查询 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:33,947 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:33,947 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:33,947 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 查询 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:33,947 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询', '<concept>', 'SPARQL', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:33,947 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询', '<concept>', 'SPARQL', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:33,947 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '查询', '<concept>', 'SPARQL', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:33,947 - DEBUG - 添加三元组: 查询(concept) - part of - SPARQL(media)
2025-06-10 17:42:33,947 - DEBUG - 添加三元组: 查询(concept) - part of - SPARQL(media)
2025-06-10 17:42:33,947 - DEBUG - 添加三元组: 查询(concept) - part of - SPARQL(media)
2025-06-10 17:42:33,947 - DEBUG - 块 216 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:33,947 - DEBUG - 块 216 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:33,947 - DEBUG - 块 216 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:33,947 - DEBUG - 处理块 217/504: 集 ， 用于考察不同问题特征对问答过程的影响 。 问
题通过 KG 创建的多个查询模板生成对应查询图...
2025-06-10 17:42:33,947 - DEBUG - 处理块 217/504: 集 ， 用于考察不同问题特征对问答过程的影响 。 问
题通过 KG 创建的多个查询模板生成对应查询图...
2025-06-10 17:42:33,947 - DEBUG - 处理块 217/504: 集 ， 用于考察不同问题特征对问答过程的影响 。 问
题通过 KG 创建的多个查询模板生成对应查询图...
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 块 217 生成文本: <triplet> 模板生成 <concept> KG <org> manufacturer</s>
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 块 217 生成文本: <triplet> 模板生成 <concept> KG <org> manufacturer</s>
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 块 217 生成文本: <triplet> 模板生成 <concept> KG <org> manufacturer</s>
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板生成 <concept> KG <org> manufacturer</s>
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板生成 <concept> KG <org> manufacturer</s>
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板生成 <concept> KG <org> manufacturer</s>
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板生成', '<concept>', 'KG', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板生成', '<concept>', 'KG', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板生成', '<concept>', 'KG', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 添加三元组: 模板生成(concept) - manufacturer - KG(org)
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 添加三元组: 模板生成(concept) - manufacturer - KG(org)
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 添加三元组: 模板生成(concept) - manufacturer - KG(org)
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 块 217 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 块 217 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 块 217 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 处理块 218/504: 为提高生成问题的多样性 ， 构建者搜索互联网 、
WebQuestions 和 WikiAnswer...
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 处理块 218/504: 为提高生成问题的多样性 ， 构建者搜索互联网 、
WebQuestions 和 WikiAnswer...
2025-06-10 17:42:34,167 - DEBUG - 处理块 218/504: 为提高生成问题的多样性 ， 构建者搜索互联网 、
WebQuestions 和 WikiAnswer...
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 块 218 生成文本: <triplet> 模板生成 <concept> Freebase <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 块 218 生成文本: <triplet> 模板生成 <concept> Freebase <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 块 218 生成文本: <triplet> 模板生成 <concept> Freebase <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板生成 <concept> Freebase <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板生成 <concept> Freebase <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板生成 <concept> Freebase <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板生成', '<concept>', 'Freebase', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板生成', '<concept>', 'Freebase', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板生成', '<concept>', 'Freebase', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 添加三元组: 模板生成(concept) - part of - Freebase(media)
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 添加三元组: 模板生成(concept) - part of - Freebase(media)
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 添加三元组: 模板生成(concept) - part of - Freebase(media)
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 块 218 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 块 218 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 块 218 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 处理块 219/504: 是 CLEF（ Conference and Labs of the
Evaluation Foru...
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 处理块 219/504: 是 CLEF（ Conference and Labs of the
Evaluation Foru...
2025-06-10 17:42:34,567 - DEBUG - 处理块 219/504: 是 CLEF（ Conference and Labs of the
Evaluation Foru...
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 块 219 生成文本: <triplet> LC-QuAD <eve> Conference and Labs of the Evaluation Forum <org> organizer</s>
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 块 219 生成文本: <triplet> LC-QuAD <eve> Conference and Labs of the Evaluation Forum <org> organizer</s>
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 块 219 生成文本: <triplet> LC-QuAD <eve> Conference and Labs of the Evaluation Forum <org> organizer</s>
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LC-QuAD <eve> Conference and Labs of the Evaluation Forum <org> organizer</s>
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LC-QuAD <eve> Conference and Labs of the Evaluation Forum <org> organizer</s>
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LC-QuAD <eve> Conference and Labs of the Evaluation Forum <org> organizer</s>
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'LC-QuAD', '<eve>', 'Conference and Labs of the Evaluation Forum', '<org>', 'organizer']
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'LC-QuAD', '<eve>', 'Conference and Labs of the Evaluation Forum', '<org>', 'organizer']
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'LC-QuAD', '<eve>', 'Conference and Labs of the Evaluation Forum', '<org>', 'organizer']
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 添加三元组: LC-QuAD(eve) - organizer - Conference and Labs of the Evaluation Forum(org)
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 添加三元组: LC-QuAD(eve) - organizer - Conference and Labs of the Evaluation Forum(org)
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 添加三元组: LC-QuAD(eve) - organizer - Conference and Labs of the Evaluation Forum(org)
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 块 219 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 块 219 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 块 219 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 处理块 220/504: [116-117]
创建一组 SPARQL 模板和种子实
体 ， 提取种子实体对应的 DBpedia...
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 处理块 220/504: [116-117]
创建一组 SPARQL 模板和种子实
体 ， 提取种子实体对应的 DBpedia...
2025-06-10 17:42:34,798 - DEBUG - 处理块 220/504: [116-117]
创建一组 SPARQL 模板和种子实
体 ， 提取种子实体对应的 DBpedia...
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 块 220 生成文本: <triplet> 模板 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 块 220 生成文本: <triplet> 模板 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 块 220 生成文本: <triplet> 模板 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模板 <concept> SPARQL <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板', '<concept>', 'SPARQL', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板', '<concept>', 'SPARQL', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模板', '<concept>', 'SPARQL', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 添加三元组: 模板(concept) - part of - SPARQL(media)
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 添加三元组: 模板(concept) - part of - SPARQL(media)
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 添加三元组: 模板(concept) - part of - SPARQL(media)
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 块 220 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 块 220 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 块 220 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 处理块 221/504: 本章首先介绍评测 KGQA 系统常用的指标类
型 ， 然后选取 3 个经典的数据集对比不同方法间的性...
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 处理块 221/504: 本章首先介绍评测 KGQA 系统常用的指标类
型 ， 然后选取 3 个经典的数据集对比不同方法间的性...
2025-06-10 17:42:35,123 - DEBUG - 处理块 221/504: 本章首先介绍评测 KGQA 系统常用的指标类
型 ， 然后选取 3 个经典的数据集对比不同方法间的性...
2025-06-10 17:42:35,364 - DEBUG - 块 221 生成文本: <triplet> 准确率 <concept> 评测指标 <media> instance of</s>
2025-06-10 17:42:35,364 - DEBUG - 块 221 生成文本: <triplet> 准确率 <concept> 评测指标 <media> instance of</s>
2025-06-10 17:42:35,364 - DEBUG - 块 221 生成文本: <triplet> 准确率 <concept> 评测指标 <media> instance of</s>
2025-06-10 17:42:35,365 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 准确率 <concept> 评测指标 <media> instance of</s>
2025-06-10 17:42:35,365 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 准确率 <concept> 评测指标 <media> instance of</s>
2025-06-10 17:42:35,365 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 准确率 <concept> 评测指标 <media> instance of</s>
2025-06-10 17:42:35,365 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '准确率', '<concept>', '评测指标', '<media>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:35,365 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '准确率', '<concept>', '评测指标', '<media>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:35,365 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '准确率', '<concept>', '评测指标', '<media>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:35,365 - DEBUG - 添加三元组: 准确率(concept) - instance of - 评测指标(media)
2025-06-10 17:42:35,365 - DEBUG - 添加三元组: 准确率(concept) - instance of - 评测指标(media)
2025-06-10 17:42:35,365 - DEBUG - 添加三元组: 准确率(concept) - instance of - 评测指标(media)
2025-06-10 17:42:35,365 - DEBUG - 块 221 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:35,365 - DEBUG - 块 221 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:35,365 - DEBUG - 块 221 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:35,365 - DEBUG - 处理块 222/504: 以问题集整体为单位进行计算外 ， 其他 3 个指标均以
单个问题为计算单位 。
设系统针对单个问题返...
2025-06-10 17:42:35,365 - DEBUG - 处理块 222/504: 以问题集整体为单位进行计算外 ， 其他 3 个指标均以
单个问题为计算单位 。
设系统针对单个问题返...
2025-06-10 17:42:35,365 - DEBUG - 处理块 222/504: 以问题集整体为单位进行计算外 ， 其他 3 个指标均以
单个问题为计算单位 。
设系统针对单个问题返...
2025-06-10 17:42:35,955 - DEBUG - 块 222 生成文本: <triplet> 正确答案 <concept> 系统预测 <misc> 设系统 <media> <org> ranki <eve> <per> <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:35,955 - DEBUG - 块 222 生成文本: <triplet> 正确答案 <concept> 系统预测 <misc> 设系统 <media> <org> ranki <eve> <per> <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:35,955 - DEBUG - 块 222 生成文本: <triplet> 正确答案 <concept> 系统预测 <misc> 设系统 <media> <org> ranki <eve> <per> <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:35,955 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 正确答案 <concept> 系统预测 <misc> 设系统 <media> <org> ranki <eve> <per> <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:35,955 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 正确答案 <concept> 系统预测 <misc> 设系统 <media> <org> ranki <eve> <per> <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:35,955 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 正确答案 <concept> 系统预测 <misc> 设系统 <media> <org> ranki <eve> <per> <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:35,955 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '正确答案', '<concept>', '系统预测', '<misc>', '设系统', '<media>', '<org>', 'ranki', '<eve>', '<per>', '<loc>', 'part of']
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2025-06-10 17:42:35,955 - DEBUG - 添加三元组: 正确答案(concept) - 设系统 - 系统预测(misc)
2025-06-10 17:42:35,955 - DEBUG - 添加三元组: 正确答案(concept) - 设系统 - 系统预测(misc)
2025-06-10 17:42:35,955 - DEBUG - 添加三元组: 正确答案(concept) - 设系统 - 系统预测(misc)
2025-06-10 17:42:35,955 - DEBUG - 块 222 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:35,955 - DEBUG - 块 222 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:35,955 - DEBUG - 块 222 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:35,955 - DEBUG - 处理块 223/504:  对单个问题 q 而
言 ， 令 A 为系统返回答案集 ， G 为黄金标准答案集
（ 每个问题对应的...
2025-06-10 17:42:35,955 - DEBUG - 处理块 223/504:  对单个问题 q 而
言 ， 令 A 为系统返回答案集 ， G 为黄金标准答案集
（ 每个问题对应的...
2025-06-10 17:42:35,955 - DEBUG - 处理块 223/504:  对单个问题 q 而
言 ， 令 A 为系统返回答案集 ， G 为黄金标准答案集
（ 每个问题对应的...
2025-06-10 17:42:36,311 - DEBUG - 块 223 生成文本: <triplet> 子答案集 <concept> 5 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:42:36,311 - DEBUG - 块 223 生成文本: <triplet> 子答案集 <concept> 5 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:42:36,311 - DEBUG - 块 223 生成文本: <triplet> 子答案集 <concept> 5 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:42:36,312 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 子答案集 <concept> 5 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:42:36,312 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 子答案集 <concept> 5 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:42:36,312 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 子答案集 <concept> 5 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:42:36,312 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '子答案集', '<concept>', '5', '<num>', 'quantity']
2025-06-10 17:42:36,312 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '子答案集', '<concept>', '5', '<num>', 'quantity']
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2025-06-10 17:42:36,312 - DEBUG - 添加三元组: 子答案集(concept) - quantity - 5(num)
2025-06-10 17:42:36,312 - DEBUG - 添加三元组: 子答案集(concept) - quantity - 5(num)
2025-06-10 17:42:36,312 - DEBUG - 添加三元组: 子答案集(concept) - quantity - 5(num)
2025-06-10 17:42:36,312 - DEBUG - 块 223 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:36,312 - DEBUG - 块 223 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:36,312 - DEBUG - 块 223 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:36,312 - DEBUG - 处理块 224/504: 准确率 （ accuracy） 表示系统回答正确的问题数
占问题总数的比例 ， 若单个问题同时拥有多...
2025-06-10 17:42:36,312 - DEBUG - 处理块 224/504: 准确率 （ accuracy） 表示系统回答正确的问题数
占问题总数的比例 ， 若单个问题同时拥有多...
2025-06-10 17:42:36,312 - DEBUG - 处理块 224/504: 准确率 （ accuracy） 表示系统回答正确的问题数
占问题总数的比例 ， 若单个问题同时拥有多...
2025-06-10 17:42:37,026 - DEBUG - 块 224 生成文本: <triplet> 准确率 <concept> 指标 <media> 描述 <misc> 指標 <unk> <loc> part of</s>
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2025-06-10 17:42:37,026 - DEBUG - 块 224 生成文本: <triplet> 准确率 <concept> 指标 <media> 描述 <misc> 指標 <unk> <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:37,027 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 准确率 <concept> 指标 <media> 描述 <misc> 指標 <unk> <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:37,027 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 准确率 <concept> 指标 <media> 描述 <misc> 指標 <unk> <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:37,027 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 准确率 <concept> 指标 <media> 描述 <misc> 指標 <unk> <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:37,027 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '准确率', '<concept>', '指标', '<media>', '描述', '<misc>', '指標', '<unk>', '<loc>', 'part of']
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2025-06-10 17:42:37,027 - DEBUG - 添加三元组: 准确率(concept) - 描述 - 指标(media)
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2025-06-10 17:42:37,027 - DEBUG - 添加三元组: 准确率(concept) - 描述 - 指标(media)
2025-06-10 17:42:37,027 - DEBUG - 块 224 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:37,027 - DEBUG - 块 224 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:37,027 - DEBUG - 块 224 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:37,027 - DEBUG - 处理块 225/504: 按某顺序排列答案列表 ， 前 K 个答案中至少存在一
个正确答案则为 1 hit， 反之没有正确答案...
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个正确答案则为 1 hit， 反之没有正确答案...
2025-06-10 17:42:37,027 - DEBUG - 处理块 225/504: 按某顺序排列答案列表 ， 前 K 个答案中至少存在一
个正确答案则为 1 hit， 反之没有正确答案...
2025-06-10 17:42:37,343 - DEBUG - 块 225 生成文本: <triplet> 精度 <concept> 系统返 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:37,343 - DEBUG - 块 225 生成文本: <triplet> 精度 <concept> 系统返 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:37,343 - DEBUG - 块 225 生成文本: <triplet> 精度 <concept> 系统返 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:37,343 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 精度 <concept> 系统返 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:37,343 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 精度 <concept> 系统返 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:37,343 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 精度 <concept> 系统返 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:37,343 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '精度', '<concept>', '系统返', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-10 17:42:37,343 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '精度', '<concept>', '系统返', '<misc>', 'subclass of']
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2025-06-10 17:42:37,343 - DEBUG - 添加三元组: 精度(concept) - subclass of - 系统返(misc)
2025-06-10 17:42:37,343 - DEBUG - 添加三元组: 精度(concept) - subclass of - 系统返(misc)
2025-06-10 17:42:37,343 - DEBUG - 添加三元组: 精度(concept) - subclass of - 系统返(misc)
2025-06-10 17:42:37,343 - DEBUG - 块 225 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:37,343 - DEBUG - 块 225 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:37,343 - DEBUG - 块 225 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:37,343 - DEBUG - 处理块 226/504: 回的正确答案数占系统返回的总答案数的比例 。 其
计算公式如下 ：
precision(q)= |A...
2025-06-10 17:42:37,343 - DEBUG - 处理块 226/504: 回的正确答案数占系统返回的总答案数的比例 。 其
计算公式如下 ：
precision(q)= |A...
2025-06-10 17:42:37,343 - DEBUG - 处理块 226/504: 回的正确答案数占系统返回的总答案数的比例 。 其
计算公式如下 ：
precision(q)= |A...
2025-06-10 17:42:37,930 - DEBUG - 块 226 生成文本: <triplet> 召回率 <concept> 系统返 回的正确答案数占系统 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:37,930 - DEBUG - 块 226 生成文本: <triplet> 召回率 <concept> 系统返 回的正确答案数占系统 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:37,930 - DEBUG - 块 226 生成文本: <triplet> 召回率 <concept> 系统返 回的正确答案数占系统 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:37,931 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 召回率 <concept> 系统返 回的正确答案数占系统 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:37,931 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 召回率 <concept> 系统返 回的正确答案数占系统 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:37,931 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 召回率 <concept> 系统返 回的正确答案数占系统 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:37,931 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '召回率', '<concept>', '系统返 回的正确答案数占系统', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:37,931 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '召回率', '<concept>', '系统返 回的正确答案数占系统', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:37,931 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '召回率', '<concept>', '系统返 回的正确答案数占系统', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:37,931 - DEBUG - 添加三元组: 召回率(concept) - part of - 系统返 回的正确答案数占系统(media)
2025-06-10 17:42:37,931 - DEBUG - 添加三元组: 召回率(concept) - part of - 系统返 回的正确答案数占系统(media)
2025-06-10 17:42:37,931 - DEBUG - 添加三元组: 召回率(concept) - part of - 系统返 回的正确答案数占系统(media)
2025-06-10 17:42:37,931 - DEBUG - 块 226 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:37,931 - DEBUG - 块 226 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:37,931 - DEBUG - 块 226 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:37,931 - DEBUG - 处理块 227/504: recall(q)= |A⋂G|
||G （ 3）
5.1.4 F1
F1 值表示精度与召回率的加权...
2025-06-10 17:42:37,931 - DEBUG - 处理块 227/504: recall(q)= |A⋂G|
||G （ 3）
5.1.4 F1
F1 值表示精度与召回率的加权...
2025-06-10 17:42:37,931 - DEBUG - 处理块 227/504: recall(q)= |A⋂G|
||G （ 3）
5.1.4 F1
F1 值表示精度与召回率的加权...
2025-06-10 17:42:38,518 - DEBUG - 块 227 生成文本: <triplet> 加权平均 <concept> 精度 <misc> 性能 <media> <per>  measured <triplet> F1=2×recall precision <unk> <loc> <eve> 系统  성능 <dis> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:38,518 - DEBUG - 块 227 生成文本: <triplet> 加权平均 <concept> 精度 <misc> 性能 <media> <per>  measured <triplet> F1=2×recall precision <unk> <loc> <eve> 系统  성능 <dis> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:38,518 - DEBUG - 块 227 生成文本: <triplet> 加权平均 <concept> 精度 <misc> 性能 <media> <per>  measured <triplet> F1=2×recall precision <unk> <loc> <eve> 系统  성능 <dis> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:38,518 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 加权平均 <concept> 精度 <misc> 性能 <media> <per>  measured <triplet> F1=2×recall precision <unk> <loc> <eve> 系统  성능 <dis> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:38,518 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 加权平均 <concept> 精度 <misc> 性能 <media> <per>  measured <triplet> F1=2×recall precision <unk> <loc> <eve> 系统  성능 <dis> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:38,518 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 加权平均 <concept> 精度 <misc> 性能 <media> <per>  measured <triplet> F1=2×recall precision <unk> <loc> <eve> 系统  성능 <dis> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:38,518 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '加权平均', '<concept>', '精度', '<misc>', '性能', '<media>', '<per>', 'measured', '<triplet>', 'F1=2×recall precision', '<unk>', '<loc>', '<eve>', '系统  성능', '<dis>', 'subclass of']
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2025-06-10 17:42:38,518 - DEBUG - 添加三元组: 加权平均(concept) - 性能 - 精度(misc)
2025-06-10 17:42:38,518 - DEBUG - 添加三元组: 加权平均(concept) - 性能 - 精度(misc)
2025-06-10 17:42:38,518 - DEBUG - 添加三元组: 加权平均(concept) - 性能 - 精度(misc)
2025-06-10 17:42:38,518 - DEBUG - 添加三元组: F1=2×recall precision(unk) - 系统  성능 - <loc>(eve)
2025-06-10 17:42:38,518 - DEBUG - 添加三元组: F1=2×recall precision(unk) - 系统  성능 - <loc>(eve)
2025-06-10 17:42:38,518 - DEBUG - 添加三元组: F1=2×recall precision(unk) - 系统  성능 - <loc>(eve)
2025-06-10 17:42:38,519 - DEBUG - 块 227 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:42:38,519 - DEBUG - 块 227 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:42:38,519 - DEBUG - 块 227 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:42:38,519 - DEBUG - 处理块 228/504: 对于上述 3 种指标 ， 有分别对应的 precision@K 、
recall@K 和 F1@K ...
2025-06-10 17:42:38,519 - DEBUG - 处理块 228/504: 对于上述 3 种指标 ， 有分别对应的 precision@K 、
recall@K 和 F1@K ...
2025-06-10 17:42:38,519 - DEBUG - 处理块 228/504: 对于上述 3 种指标 ， 有分别对应的 precision@K 、
recall@K 和 F1@K ...
2025-06-10 17:42:39,182 - DEBUG - 块 228 生成文本: <triplet> ጊ X X D F B KP S H <media> 1859 <unk> افی ज़ा <concept> <cel> <misc> <dis> チャー <eve> <per> <date> point in time <triplet> F1@K <loc> <time> 략 <org> <num> width</s>
2025-06-10 17:42:39,182 - DEBUG - 块 228 生成文本: <triplet> ጊ X X D F B KP S H <media> 1859 <unk> افی ज़ा <concept> <cel> <misc> <dis> チャー <eve> <per> <date> point in time <triplet> F1@K <loc> <time> 략 <org> <num> width</s>
2025-06-10 17:42:39,182 - DEBUG - 块 228 生成文本: <triplet> ጊ X X D F B KP S H <media> 1859 <unk> افی ज़ा <concept> <cel> <misc> <dis> チャー <eve> <per> <date> point in time <triplet> F1@K <loc> <time> 략 <org> <num> width</s>
2025-06-10 17:42:39,182 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ጊ X X D F B KP S H <media> 1859 <unk> افی ज़ा <concept> <cel> <misc> <dis> チャー <eve> <per> <date> point in time <triplet> F1@K <loc> <time> 략 <org> <num> width</s>
2025-06-10 17:42:39,182 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ጊ X X D F B KP S H <media> 1859 <unk> افی ज़ा <concept> <cel> <misc> <dis> チャー <eve> <per> <date> point in time <triplet> F1@K <loc> <time> 략 <org> <num> width</s>
2025-06-10 17:42:39,182 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ጊ X X D F B KP S H <media> 1859 <unk> افی ज़ा <concept> <cel> <misc> <dis> チャー <eve> <per> <date> point in time <triplet> F1@K <loc> <time> 략 <org> <num> width</s>
2025-06-10 17:42:39,183 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ጊ X X D F B KP S H', '<media>', '1859', '<unk>', 'افی ज़ा', '<concept>', '<cel>', '<misc>', '<dis>', 'チャー', '<eve>', '<per>', '<date>', 'point in time', '<triplet>', 'F1@K', '<loc>', '<time>', '략', '<org>', '<num>', 'width']
2025-06-10 17:42:39,183 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ጊ X X D F B KP S H', '<media>', '1859', '<unk>', 'افی ज़ा', '<concept>', '<cel>', '<misc>', '<dis>', 'チャー', '<eve>', '<per>', '<date>', 'point in time', '<triplet>', 'F1@K', '<loc>', '<time>', '략', '<org>', '<num>', 'width']
2025-06-10 17:42:39,183 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ጊ X X D F B KP S H', '<media>', '1859', '<unk>', 'افی ज़ा', '<concept>', '<cel>', '<misc>', '<dis>', 'チャー', '<eve>', '<per>', '<date>', 'point in time', '<triplet>', 'F1@K', '<loc>', '<time>', '략', '<org>', '<num>', 'width']
2025-06-10 17:42:39,183 - DEBUG - 添加三元组: ጊ X X D F B KP S H(media) - افی ज़ा - 1859(unk)
2025-06-10 17:42:39,183 - DEBUG - 添加三元组: ጊ X X D F B KP S H(media) - افی ज़ा - 1859(unk)
2025-06-10 17:42:39,183 - DEBUG - 添加三元组: ጊ X X D F B KP S H(media) - افی ज़ा - 1859(unk)
2025-06-10 17:42:39,183 - DEBUG - 块 228 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:39,183 - DEBUG - 块 228 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:39,183 - DEBUG - 块 228 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:39,183 - DEBUG - 处理块 229/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:42:39,183 - DEBUG - 处理块 229/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:42:39,183 - DEBUG - 处理块 229/504: Journal of Frontiers of Computer Science and Techn...
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 块 229 生成文本: <triplet> 系统的 F1 <misc> 计算机科学 <concept> part of</s>
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 块 229 生成文本: <triplet> 系统的 F1 <misc> 计算机科学 <concept> part of</s>
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 块 229 生成文本: <triplet> 系统的 F1 <misc> 计算机科学 <concept> part of</s>
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 系统的 F1 <misc> 计算机科学 <concept> part of</s>
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 系统的 F1 <misc> 计算机科学 <concept> part of</s>
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 系统的 F1 <misc> 计算机科学 <concept> part of</s>
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '系统的 F1', '<misc>', '计算机科学', '<concept>', 'part of']
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '系统的 F1', '<misc>', '计算机科学', '<concept>', 'part of']
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '系统的 F1', '<misc>', '计算机科学', '<concept>', 'part of']
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 添加三元组: 系统的 F1(misc) - part of - 计算机科学(concept)
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 添加三元组: 系统的 F1(misc) - part of - 计算机科学(concept)
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 添加三元组: 系统的 F1(misc) - part of - 计算机科学(concept)
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 块 229 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 块 229 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 块 229 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 处理块 230/504:  micro-F 1 通过计算已回答问题
的精度与召回率的平均值获得 ； macro-F 1 则通过...
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 处理块 230/504:  micro-F 1 通过计算已回答问题
的精度与召回率的平均值获得 ； macro-F 1 则通过...
2025-06-10 17:42:39,740 - DEBUG - 处理块 230/504:  micro-F 1 通过计算已回答问题
的精度与召回率的平均值获得 ； macro-F 1 则通过...
2025-06-10 17:42:40,318 - DEBUG - 块 230 生成文本: <triplet> 召回率 <concept> 系统返 回 <media> 精度 <misc> 评测指标 <eve> 4种 <loc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:40,318 - DEBUG - 块 230 生成文本: <triplet> 召回率 <concept> 系统返 回 <media> 精度 <misc> 评测指标 <eve> 4种 <loc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:40,318 - DEBUG - 块 230 生成文本: <triplet> 召回率 <concept> 系统返 回 <media> 精度 <misc> 评测指标 <eve> 4种 <loc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:40,318 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 召回率 <concept> 系统返 回 <media> 精度 <misc> 评测指标 <eve> 4种 <loc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:40,318 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 召回率 <concept> 系统返 回 <media> 精度 <misc> 评测指标 <eve> 4种 <loc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:40,318 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 召回率 <concept> 系统返 回 <media> 精度 <misc> 评测指标 <eve> 4种 <loc> instance of</s>
2025-06-10 17:42:40,318 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '召回率', '<concept>', '系统返 回', '<media>', '精度', '<misc>', '评测指标', '<eve>', '4种', '<loc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:40,318 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '召回率', '<concept>', '系统返 回', '<media>', '精度', '<misc>', '评测指标', '<eve>', '4种', '<loc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:40,318 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '召回率', '<concept>', '系统返 回', '<media>', '精度', '<misc>', '评测指标', '<eve>', '4种', '<loc>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:40,318 - DEBUG - 添加三元组: 召回率(concept) - 精度 - 系统返 回(media)
2025-06-10 17:42:40,318 - DEBUG - 添加三元组: 召回率(concept) - 精度 - 系统返 回(media)
2025-06-10 17:42:40,318 - DEBUG - 添加三元组: 召回率(concept) - 精度 - 系统返 回(media)
2025-06-10 17:42:40,318 - DEBUG - 块 230 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:40,318 - DEBUG - 块 230 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:40,318 - DEBUG - 块 230 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:40,319 - DEBUG - 处理块 231/504: 答案集优劣的评测指标 mAP（ mean average precision）
与 MRR（ mea...
2025-06-10 17:42:40,319 - DEBUG - 处理块 231/504: 答案集优劣的评测指标 mAP（ mean average precision）
与 MRR（ mea...
2025-06-10 17:42:40,319 - DEBUG - 处理块 231/504: 答案集优劣的评测指标 mAP（ mean average precision）
与 MRR（ mea...
2025-06-10 17:42:40,876 - DEBUG - 块 231 生成文本: <triplet> 答案集优劣 <concept> mAP <media> 计算系统 <misc> 回答列表中的相对位置评价 <unk> 评测指标 <eve> 等级 <per> instance of</s>
2025-06-10 17:42:40,876 - DEBUG - 块 231 生成文本: <triplet> 答案集优劣 <concept> mAP <media> 计算系统 <misc> 回答列表中的相对位置评价 <unk> 评测指标 <eve> 等级 <per> instance of</s>
2025-06-10 17:42:40,876 - DEBUG - 块 231 生成文本: <triplet> 答案集优劣 <concept> mAP <media> 计算系统 <misc> 回答列表中的相对位置评价 <unk> 评测指标 <eve> 等级 <per> instance of</s>
2025-06-10 17:42:40,876 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 答案集优劣 <concept> mAP <media> 计算系统 <misc> 回答列表中的相对位置评价 <unk> 评测指标 <eve> 等级 <per> instance of</s>
2025-06-10 17:42:40,876 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 答案集优劣 <concept> mAP <media> 计算系统 <misc> 回答列表中的相对位置评价 <unk> 评测指标 <eve> 等级 <per> instance of</s>
2025-06-10 17:42:40,876 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 答案集优劣 <concept> mAP <media> 计算系统 <misc> 回答列表中的相对位置评价 <unk> 评测指标 <eve> 等级 <per> instance of</s>
2025-06-10 17:42:40,876 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '答案集优劣', '<concept>', 'mAP', '<media>', '计算系统', '<misc>', '回答列表中的相对位置评价', '<unk>', '评测指标', '<eve>', '等级', '<per>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:40,876 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '答案集优劣', '<concept>', 'mAP', '<media>', '计算系统', '<misc>', '回答列表中的相对位置评价', '<unk>', '评测指标', '<eve>', '等级', '<per>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:40,876 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '答案集优劣', '<concept>', 'mAP', '<media>', '计算系统', '<misc>', '回答列表中的相对位置评价', '<unk>', '评测指标', '<eve>', '等级', '<per>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:40,876 - DEBUG - 添加三元组: 答案集优劣(concept) - 计算系统 - mAP(media)
2025-06-10 17:42:40,876 - DEBUG - 添加三元组: 答案集优劣(concept) - 计算系统 - mAP(media)
2025-06-10 17:42:40,876 - DEBUG - 添加三元组: 答案集优劣(concept) - 计算系统 - mAP(media)
2025-06-10 17:42:40,877 - DEBUG - 块 231 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:40,877 - DEBUG - 块 231 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:40,877 - DEBUG - 块 231 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:40,877 - DEBUG - 处理块 232/504: 以各正确答案所在位置为下界 ， 取下界以上部分为
子答案集计算所得精度的平均值 。 其计算公式如下 ...
2025-06-10 17:42:40,877 - DEBUG - 处理块 232/504: 以各正确答案所在位置为下界 ， 取下界以上部分为
子答案集计算所得精度的平均值 。 其计算公式如下 ...
2025-06-10 17:42:40,877 - DEBUG - 处理块 232/504: 以各正确答案所在位置为下界 ， 取下界以上部分为
子答案集计算所得精度的平均值 。 其计算公式如下 ...
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 块 232 生成文本: <triplet> 正确答案所在位置 <concept> 子答案集 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 块 232 生成文本: <triplet> 正确答案所在位置 <concept> 子答案集 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 块 232 生成文本: <triplet> 正确答案所在位置 <concept> 子答案集 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 正确答案所在位置 <concept> 子答案集 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 正确答案所在位置 <concept> 子答案集 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 正确答案所在位置 <concept> 子答案集 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '正确答案所在位置', '<concept>', '子答案集', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '正确答案所在位置', '<concept>', '子答案集', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '正确答案所在位置', '<concept>', '子答案集', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 添加三元组: 正确答案所在位置(concept) - part of - 子答案集(media)
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 添加三元组: 正确答案所在位置(concept) - part of - 子答案集(media)
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 添加三元组: 正确答案所在位置(concept) - part of - 子答案集(media)
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 块 232 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 块 232 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 块 232 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 处理块 233/504: MRR(Q)= 1
||Q∑
i=1
||Q
1
ranki
（ 6）
假设以 “ 三原色是哪几种 ...
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 处理块 233/504: MRR(Q)= 1
||Q∑
i=1
||Q
1
ranki
（ 6）
假设以 “ 三原色是哪几种 ...
2025-06-10 17:42:41,254 - DEBUG - 处理块 233/504: MRR(Q)= 1
||Q∑
i=1
||Q
1
ranki
（ 6）
假设以 “ 三原色是哪几种 ...
2025-06-10 17:42:41,537 - DEBUG - 块 233 生成文本: <triplet> 奔驰 <media> 德国 <loc> country</s>
2025-06-10 17:42:41,537 - DEBUG - 块 233 生成文本: <triplet> 奔驰 <media> 德国 <loc> country</s>
2025-06-10 17:42:41,537 - DEBUG - 块 233 生成文本: <triplet> 奔驰 <media> 德国 <loc> country</s>
2025-06-10 17:42:41,537 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 奔驰 <media> 德国 <loc> country</s>
2025-06-10 17:42:41,537 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 奔驰 <media> 德国 <loc> country</s>
2025-06-10 17:42:41,537 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 奔驰 <media> 德国 <loc> country</s>
2025-06-10 17:42:41,537 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '奔驰', '<media>', '德国', '<loc>', 'country']
2025-06-10 17:42:41,537 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '奔驰', '<media>', '德国', '<loc>', 'country']
2025-06-10 17:42:41,537 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '奔驰', '<media>', '德国', '<loc>', 'country']
2025-06-10 17:42:41,537 - DEBUG - 添加三元组: 奔驰(media) - country - 德国(loc)
2025-06-10 17:42:41,537 - DEBUG - 添加三元组: 奔驰(media) - country - 德国(loc)
2025-06-10 17:42:41,537 - DEBUG - 添加三元组: 奔驰(media) - country - 德国(loc)
2025-06-10 17:42:41,537 - DEBUG - 块 233 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:41,537 - DEBUG - 块 233 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:41,537 - DEBUG - 块 233 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:41,538 - DEBUG - 处理块 234/504:  这两个问题与问题集的评测指标值如图 23
所示 。
5.2 指标分析
通过对主流数据集的筛选分析 ...
2025-06-10 17:42:41,538 - DEBUG - 处理块 234/504:  这两个问题与问题集的评测指标值如图 23
所示 。
5.2 指标分析
通过对主流数据集的筛选分析 ...
2025-06-10 17:42:41,538 - DEBUG - 处理块 234/504:  这两个问题与问题集的评测指标值如图 23
所示 。
5.2 指标分析
通过对主流数据集的筛选分析 ...
2025-06-10 17:42:41,893 - DEBUG - 块 234 生成文本: <triplet> <concept> 数据集 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:41,893 - DEBUG - 块 234 生成文本: <triplet> <concept> 数据集 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:41,893 - DEBUG - 块 234 生成文本: <triplet> <concept> 数据集 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:41,893 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 数据集 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:41,893 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 数据集 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:41,893 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 数据集 <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:41,893 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '数据集', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-10 17:42:41,893 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '数据集', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-10 17:42:41,893 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '数据集', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-10 17:42:41,893 - DEBUG - 处理块 235/504: 单个三元组即可解答 ， 系统仅需给定候选实体与候
选关系中置信度最高的一个实体和一个关系 ， 即可
...
2025-06-10 17:42:41,893 - DEBUG - 处理块 235/504: 单个三元组即可解答 ， 系统仅需给定候选实体与候
选关系中置信度最高的一个实体和一个关系 ， 即可
...
2025-06-10 17:42:41,893 - DEBUG - 处理块 235/504: 单个三元组即可解答 ， 系统仅需给定候选实体与候
选关系中置信度最高的一个实体和一个关系 ， 即可
...
2025-06-10 17:42:42,039 - DEBUG - 块 235 生成文本: <triplet> 复杂问 <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:42,039 - DEBUG - 块 235 生成文本: <triplet> 复杂问 <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:42,039 - DEBUG - 块 235 生成文本: <triplet> 复杂问 <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:42,039 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 复杂问 <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:42,039 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 复杂问 <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:42,039 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 复杂问 <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:42,039 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '复杂问', '<concept>', 'ComplexQuestions', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:42,039 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '复杂问', '<concept>', 'ComplexQuestions', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:42,039 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '复杂问', '<concept>', 'ComplexQuestions', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:42,040 - DEBUG - 添加三元组: 复杂问(concept) - part of - ComplexQuestions(media)
2025-06-10 17:42:42,040 - DEBUG - 添加三元组: 复杂问(concept) - part of - ComplexQuestions(media)
2025-06-10 17:42:42,040 - DEBUG - 添加三元组: 复杂问(concept) - part of - ComplexQuestions(media)
2025-06-10 17:42:42,040 - DEBUG - 块 235 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:42,040 - DEBUG - 块 235 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:42,040 - DEBUG - 块 235 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:42,040 - DEBUG - 处理块 236/504: 题 ， 涉及多跳关系与多限制条件 ， 回答难度较大 。
5.2.1 SimpleQuestions
...
2025-06-10 17:42:42,040 - DEBUG - 处理块 236/504: 题 ， 涉及多跳关系与多限制条件 ， 回答难度较大 。
5.2.1 SimpleQuestions
...
2025-06-10 17:42:42,040 - DEBUG - 处理块 236/504: 题 ， 涉及多跳关系与多限制条件 ， 回答难度较大 。
5.2.1 SimpleQuestions
...
2025-06-10 17:42:42,575 - DEBUG - 块 236 生成文本: <triplet> 记忆网络结构 <concept> <media> <misc> <org> MemNN <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:42,575 - DEBUG - 块 236 生成文本: <triplet> 记忆网络结构 <concept> <media> <misc> <org> MemNN <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:42,575 - DEBUG - 块 236 生成文本: <triplet> 记忆网络结构 <concept> <media> <misc> <org> MemNN <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:42,576 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 记忆网络结构 <concept> <media> <misc> <org> MemNN <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:42,576 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 记忆网络结构 <concept> <media> <misc> <org> MemNN <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:42,576 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 记忆网络结构 <concept> <media> <misc> <org> MemNN <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:42,576 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '记忆网络结构', '<concept>', '<media>', '<misc>', '<org>', 'MemNN', '<loc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:42,576 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '记忆网络结构', '<concept>', '<media>', '<misc>', '<org>', 'MemNN', '<loc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:42,576 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '记忆网络结构', '<concept>', '<media>', '<misc>', '<org>', 'MemNN', '<loc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:42,576 - DEBUG - 添加三元组: 记忆网络结构(concept) - <org> - <media>(misc)
2025-06-10 17:42:42,576 - DEBUG - 添加三元组: 记忆网络结构(concept) - <org> - <media>(misc)
2025-06-10 17:42:42,576 - DEBUG - 添加三元组: 记忆网络结构(concept) - <org> - <media>(misc)
2025-06-10 17:42:42,576 - DEBUG - 块 236 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:42,576 - DEBUG - 块 236 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:42,576 - DEBUG - 块 236 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:42,576 - DEBUG - 处理块 237/504: 的设计初衷并
非用于解决开放领域问题 ； MemNNs
[24]
对 MemNN 进
行修 改使得系...
2025-06-10 17:42:42,576 - DEBUG - 处理块 237/504: 的设计初衷并
非用于解决开放领域问题 ； MemNNs
[24]
对 MemNN 进
行修 改使得系...
2025-06-10 17:42:42,576 - DEBUG - 处理块 237/504: 的设计初衷并
非用于解决开放领域问题 ； MemNNs
[24]
对 MemNN 进
行修 改使得系...
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 块 237 生成文本: <triplet> 记忆网络 <concept> KG 预处理技 <media> use</s>
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 块 237 生成文本: <triplet> 记忆网络 <concept> KG 预处理技 <media> use</s>
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 块 237 生成文本: <triplet> 记忆网络 <concept> KG 预处理技 <media> use</s>
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 记忆网络 <concept> KG 预处理技 <media> use</s>
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 记忆网络 <concept> KG 预处理技 <media> use</s>
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 记忆网络 <concept> KG 预处理技 <media> use</s>
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '记忆网络', '<concept>', 'KG 预处理技', '<media>', 'use']
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '记忆网络', '<concept>', 'KG 预处理技', '<media>', 'use']
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '记忆网络', '<concept>', 'KG 预处理技', '<media>', 'use']
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 添加三元组: 记忆网络(concept) - use - KG 预处理技(media)
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 添加三元组: 记忆网络(concept) - use - KG 预处理技(media)
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 添加三元组: 记忆网络(concept) - use - KG 预处理技(media)
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 块 237 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 块 237 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 块 237 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 处理块 238/504: MemNN 方法 。 可见 ， 将 KG 存储于记忆模块整体检
索的实际效果并不理想 。
如图 24...
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 处理块 238/504: MemNN 方法 。 可见 ， 将 KG 存储于记忆模块整体检
索的实际效果并不理想 。
如图 24...
2025-06-10 17:42:42,744 - DEBUG - 处理块 238/504: MemNN 方法 。 可见 ， 将 KG 存储于记忆模块整体检
索的实际效果并不理想 。
如图 24...
2025-06-10 17:42:43,173 - DEBUG - 块 238 生成文本: <triplet> 词级 <concept> 编码器 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,173 - DEBUG - 块 238 生成文本: <triplet> 词级 <concept> 编码器 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,173 - DEBUG - 块 238 生成文本: <triplet> 词级 <concept> 编码器 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,173 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 词级 <concept> 编码器 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,173 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 词级 <concept> 编码器 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,173 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 词级 <concept> 编码器 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,174 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '词级', '<concept>', '编码器', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:43,174 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '词级', '<concept>', '编码器', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:43,174 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '词级', '<concept>', '编码器', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:43,174 - DEBUG - 添加三元组: 词级(concept) - part of - 编码器(media)
2025-06-10 17:42:43,174 - DEBUG - 添加三元组: 词级(concept) - part of - 编码器(media)
2025-06-10 17:42:43,174 - DEBUG - 添加三元组: 词级(concept) - part of - 编码器(media)
2025-06-10 17:42:43,174 - DEBUG - 块 238 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:43,174 - DEBUG - 块 238 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:43,174 - DEBUG - 块 238 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:43,174 - DEBUG - 处理块 239/504: 器在字符级与词级分别构建问题表示 ， 并分别用于
实体链接与关系抽取环节的效果 ， 比单纯在字符级
...
2025-06-10 17:42:43,174 - DEBUG - 处理块 239/504: 器在字符级与词级分别构建问题表示 ， 并分别用于
实体链接与关系抽取环节的效果 ， 比单纯在字符级
...
2025-06-10 17:42:43,174 - DEBUG - 处理块 239/504: 器在字符级与词级分别构建问题表示 ， 并分别用于
实体链接与关系抽取环节的效果 ， 比单纯在字符级
...
2025-06-10 17:42:43,697 - DEBUG - 块 239 生成文本: <triplet> 字符级 <concept> 神经网络的查询图方法 <media> 信息检索方 <misc> 实体链接与关系抽取环节 <unk> 词级分别构建问题 <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,697 - DEBUG - 块 239 生成文本: <triplet> 字符级 <concept> 神经网络的查询图方法 <media> 信息检索方 <misc> 实体链接与关系抽取环节 <unk> 词级分别构建问题 <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,697 - DEBUG - 块 239 生成文本: <triplet> 字符级 <concept> 神经网络的查询图方法 <media> 信息检索方 <misc> 实体链接与关系抽取环节 <unk> 词级分别构建问题 <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,698 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 字符级 <concept> 神经网络的查询图方法 <media> 信息检索方 <misc> 实体链接与关系抽取环节 <unk> 词级分别构建问题 <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,698 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 字符级 <concept> 神经网络的查询图方法 <media> 信息检索方 <misc> 实体链接与关系抽取环节 <unk> 词级分别构建问题 <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,698 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 字符级 <concept> 神经网络的查询图方法 <media> 信息检索方 <misc> 实体链接与关系抽取环节 <unk> 词级分别构建问题 <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,698 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '字符级', '<concept>', '神经网络的查询图方法', '<media>', '信息检索方', '<misc>', '实体链接与关系抽取环节', '<unk>', '词级分别构建问题', '<org>', 'part of']
2025-06-10 17:42:43,698 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '字符级', '<concept>', '神经网络的查询图方法', '<media>', '信息检索方', '<misc>', '实体链接与关系抽取环节', '<unk>', '词级分别构建问题', '<org>', 'part of']
2025-06-10 17:42:43,698 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '字符级', '<concept>', '神经网络的查询图方法', '<media>', '信息检索方', '<misc>', '实体链接与关系抽取环节', '<unk>', '词级分别构建问题', '<org>', 'part of']
2025-06-10 17:42:43,698 - DEBUG - 添加三元组: 字符级(concept) - 信息检索方 - 神经网络的查询图方法(media)
2025-06-10 17:42:43,698 - DEBUG - 添加三元组: 字符级(concept) - 信息检索方 - 神经网络的查询图方法(media)
2025-06-10 17:42:43,698 - DEBUG - 添加三元组: 字符级(concept) - 信息检索方 - 神经网络的查询图方法(media)
2025-06-10 17:42:43,698 - DEBUG - 块 239 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:43,698 - DEBUG - 块 239 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:43,698 - DEBUG - 块 239 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:43,698 - DEBUG - 处理块 240/504: 法 ， 效果普遍更优 。 将神经网络模型抽取的特征用
于候选排序环节或用于实体 、 关系抽取环节 ，...
2025-06-10 17:42:43,698 - DEBUG - 处理块 240/504: 法 ， 效果普遍更优 。 将神经网络模型抽取的特征用
于候选排序环节或用于实体 、 关系抽取环节 ，...
2025-06-10 17:42:43,698 - DEBUG - 处理块 240/504: 法 ， 效果普遍更优 。 将神经网络模型抽取的特征用
于候选排序环节或用于实体 、 关系抽取环节 ，...
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 块 240 生成文本: <triplet> 神经网络模型 <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 块 240 生成文本: <triplet> 神经网络模型 <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 块 240 生成文本: <triplet> 神经网络模型 <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络模型 <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络模型 <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 神经网络模型 <concept> MCCNN <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '神经网络模型', '<concept>', 'MCCNN', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '神经网络模型', '<concept>', 'MCCNN', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '神经网络模型', '<concept>', 'MCCNN', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络模型(concept) - part of - MCCNN(media)
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络模型(concept) - part of - MCCNN(media)
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 添加三元组: 神经网络模型(concept) - part of - MCCNN(media)
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 块 240 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 块 240 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 块 240 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 处理块 241/504: ˝…23 ˘À†âÖ‚–Œ˚¾Àý˝…
1860
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S ...
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 处理块 241/504: ˝…23 ˘À†âÖ‚–Œ˚¾Àý˝…
1860
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S ...
2025-06-10 17:42:43,991 - DEBUG - 处理块 241/504: ˝…23 ˘À†âÖ‚–Œ˚¾Àý˝…
1860
ˁ ଊ ጊ
X X X D F B KP S ...
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 块 241 生成文本: <triplet>  القضايا <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 块 241 生成文本: <triplet>  القضايا <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 块 241 生成文本: <triplet>  القضايا <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  القضايا <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  القضايا <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  القضايا <concept> 陈子睿 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'القضايا', '<concept>', '陈子睿', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'القضايا', '<concept>', '陈子睿', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'القضايا', '<concept>', '陈子睿', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 添加三元组: القضايا(concept) - discoverer or inventor - 陈子睿(per)
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 添加三元组: القضايا(concept) - discoverer or inventor - 陈子睿(per)
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 添加三元组: القضايا(concept) - discoverer or inventor - 陈子睿(per)
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 块 241 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 块 241 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 块 241 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 处理块 242/504: 和关系两者与原问句相似度 ） 的效果好 。
5.2.2 WebQuestions
在 WebQues...
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 处理块 242/504: 和关系两者与原问句相似度 ） 的效果好 。
5.2.2 WebQuestions
在 WebQues...
2025-06-10 17:42:44,359 - DEBUG - 处理块 242/504: 和关系两者与原问句相似度 ） 的效果好 。
5.2.2 WebQuestions
在 WebQues...
2025-06-10 17:42:44,957 - DEBUG - 块 242 生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 检索方法 <media> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:42:44,957 - DEBUG - 块 242 生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 检索方法 <media> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:42:44,957 - DEBUG - 块 242 生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 检索方法 <media> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:42:44,957 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 检索方法 <media> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:42:44,957 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 检索方法 <media> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:42:44,957 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 直接映射 <concept> 检索方法 <media> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:42:44,958 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '直接映射', '<concept>', '检索方法', '<media>', 'KGQA', '<org>', 'standards body']
2025-06-10 17:42:44,958 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '直接映射', '<concept>', '检索方法', '<media>', 'KGQA', '<org>', 'standards body']
2025-06-10 17:42:44,958 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '直接映射', '<concept>', '检索方法', '<media>', 'KGQA', '<org>', 'standards body']
2025-06-10 17:42:44,958 - DEBUG - 添加三元组: 直接映射(concept) - KGQA - 检索方法(media)
2025-06-10 17:42:44,958 - DEBUG - 添加三元组: 直接映射(concept) - KGQA - 检索方法(media)
2025-06-10 17:42:44,958 - DEBUG - 添加三元组: 直接映射(concept) - KGQA - 检索方法(media)
2025-06-10 17:42:44,958 - DEBUG - 块 242 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:44,958 - DEBUG - 块 242 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:44,958 - DEBUG - 块 242 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:44,958 - DEBUG - 处理块 243/504:  使用复述方法的传统语义解
析可提升一定的效果 ， 但相比深度学习方法对系统
的提升而言 ， 提升幅...
2025-06-10 17:42:44,958 - DEBUG - 处理块 243/504:  使用复述方法的传统语义解
析可提升一定的效果 ， 但相比深度学习方法对系统
的提升而言 ， 提升幅...
2025-06-10 17:42:44,958 - DEBUG - 处理块 243/504:  使用复述方法的传统语义解
析可提升一定的效果 ， 但相比深度学习方法对系统
的提升而言 ， 提升幅...
2025-06-10 17:42:45,125 - DEBUG - 块 243 生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:45,125 - DEBUG - 块 243 生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:45,125 - DEBUG - 块 243 生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:45,125 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:45,125 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:45,125 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入 <concept> KGQA <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:45,125 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱嵌入', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:45,125 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱嵌入', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:45,125 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱嵌入', '<concept>', 'KGQA', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:45,126 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱嵌入(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:42:45,126 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱嵌入(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:42:45,126 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱嵌入(concept) - part of - KGQA(media)
2025-06-10 17:42:45,126 - DEBUG - 块 243 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:45,126 - DEBUG - 块 243 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:45,126 - DEBUG - 块 243 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:45,126 - DEBUG - 处理块 244/504: 度不大 ， 但省去了人工参与特征设置的步骤 ， 证明了
深度学习方法的有效性 。
如图 25所示 ，...
2025-06-10 17:42:45,126 - DEBUG - 处理块 244/504: 度不大 ， 但省去了人工参与特征设置的步骤 ， 证明了
深度学习方法的有效性 。
如图 25所示 ，...
2025-06-10 17:42:45,126 - DEBUG - 处理块 244/504: 度不大 ， 但省去了人工参与特征设置的步骤 ， 证明了
深度学习方法的有效性 。
如图 25所示 ，...
2025-06-10 17:42:45,460 - DEBUG - 块 244 生成文本: <triplet> 深度学习 <concept> 人工参与特征设置 <media> 模板规则 <eve> <org> 神经网络模块 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:45,460 - DEBUG - 块 244 生成文本: <triplet> 深度学习 <concept> 人工参与特征设置 <media> 模板规则 <eve> <org> 神经网络模块 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:45,460 - DEBUG - 块 244 生成文本: <triplet> 深度学习 <concept> 人工参与特征设置 <media> 模板规则 <eve> <org> 神经网络模块 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:45,460 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 深度学习 <concept> 人工参与特征设置 <media> 模板规则 <eve> <org> 神经网络模块 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:45,460 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 深度学习 <concept> 人工参与特征设置 <media> 模板规则 <eve> <org> 神经网络模块 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:45,460 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 深度学习 <concept> 人工参与特征设置 <media> 模板规则 <eve> <org> 神经网络模块 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:45,461 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '深度学习', '<concept>', '人工参与特征设置', '<media>', '模板规则', '<eve>', '<org>', '神经网络模块', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:45,461 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '深度学习', '<concept>', '人工参与特征设置', '<media>', '模板规则', '<eve>', '<org>', '神经网络模块', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:45,461 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '深度学习', '<concept>', '人工参与特征设置', '<media>', '模板规则', '<eve>', '<org>', '神经网络模块', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:45,461 - DEBUG - 添加三元组: 深度学习(concept) - 模板规则 - 人工参与特征设置(media)
2025-06-10 17:42:45,461 - DEBUG - 添加三元组: 深度学习(concept) - 模板规则 - 人工参与特征设置(media)
2025-06-10 17:42:45,461 - DEBUG - 添加三元组: 深度学习(concept) - 模板规则 - 人工参与特征设置(media)
2025-06-10 17:42:45,461 - DEBUG - 块 244 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:45,461 - DEBUG - 块 244 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:45,461 - DEBUG - 块 244 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:45,461 - DEBUG - 处理块 245/504: Fig.24 Accuracy of SimpleQuestions related systems...
2025-06-10 17:42:45,461 - DEBUG - 处理块 245/504: Fig.24 Accuracy of SimpleQuestions related systems...
2025-06-10 17:42:45,461 - DEBUG - 处理块 245/504: Fig.24 Accuracy of SimpleQuestions related systems...
2025-06-10 17:42:45,817 - DEBUG - 块 245 生成文本: <triplet> <concept> Fig.24 Accuracy of SimpleQuestions related systems <misc> related system</s>
2025-06-10 17:42:45,817 - DEBUG - 块 245 生成文本: <triplet> <concept> Fig.24 Accuracy of SimpleQuestions related systems <misc> related system</s>
2025-06-10 17:42:45,817 - DEBUG - 块 245 生成文本: <triplet> <concept> Fig.24 Accuracy of SimpleQuestions related systems <misc> related system</s>
2025-06-10 17:42:45,817 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Fig.24 Accuracy of SimpleQuestions related systems <misc> related system</s>
2025-06-10 17:42:45,817 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Fig.24 Accuracy of SimpleQuestions related systems <misc> related system</s>
2025-06-10 17:42:45,817 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Fig.24 Accuracy of SimpleQuestions related systems <misc> related system</s>
2025-06-10 17:42:45,817 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Fig.24 Accuracy of SimpleQuestions related systems', '<misc>', 'related system']
2025-06-10 17:42:45,817 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Fig.24 Accuracy of SimpleQuestions related systems', '<misc>', 'related system']
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2025-06-10 17:42:45,817 - DEBUG - 处理块 246/504: ˝…25 WebQuestions ˇà„Øˇµ˝‡F1 Öµ
1861
ˁ ଊ ጊ
X X X ...
2025-06-10 17:42:45,817 - DEBUG - 处理块 246/504: ˝…25 WebQuestions ˇà„Øˇµ˝‡F1 Öµ
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2025-06-10 17:42:45,817 - DEBUG - 处理块 246/504: ˝…25 WebQuestions ˇà„Øˇµ˝‡F1 Öµ
1861
ˁ ଊ ጊ
X X X ...
2025-06-10 17:42:46,479 - DEBUG - 块 246 生成文本: <triplet> ጊ X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <media> 计算机科学与探索 <unk> <concept> <org> त्र <per> <eve> <loc> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:46,479 - DEBUG - 块 246 生成文本: <triplet> ጊ X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <media> 计算机科学与探索 <unk> <concept> <org> त्र <per> <eve> <loc> <date> point in time</s>
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2025-06-10 17:42:46,479 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ጊ X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <media> 计算机科学与探索 <unk> <concept> <org> त्र <per> <eve> <loc> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:46,479 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ጊ X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <media> 计算机科学与探索 <unk> <concept> <org> त्र <per> <eve> <loc> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:42:46,479 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ጊ X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology <media> 计算机科学与探索 <unk> <concept> <org> त्र <per> <eve> <loc> <date> point in time</s>
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2025-06-10 17:42:46,479 - DEBUG - 添加三元组: ጊ X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology(media) - <concept> - 计算机科学与探索(unk)
2025-06-10 17:42:46,479 - DEBUG - 添加三元组: ጊ X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology(media) - <concept> - 计算机科学与探索(unk)
2025-06-10 17:42:46,479 - DEBUG - 添加三元组: ጊ X X D F B KP S H Journal of Frontiers of Computer Science and Technology(media) - <concept> - 计算机科学与探索(unk)
2025-06-10 17:42:46,479 - DEBUG - 块 246 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:46,479 - DEBUG - 块 246 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:46,479 - DEBUG - 块 246 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:46,479 - DEBUG - 处理块 247/504: 在基于神经网络的信息检索方法中 ， 若神经网络
模型处理短语映射 ， 则对应的性能指标介于 40.8...
2025-06-10 17:42:46,479 - DEBUG - 处理块 247/504: 在基于神经网络的信息检索方法中 ， 若神经网络
模型处理短语映射 ， 则对应的性能指标介于 40.8...
2025-06-10 17:42:46,479 - DEBUG - 处理块 247/504: 在基于神经网络的信息检索方法中 ， 若神经网络
模型处理短语映射 ， 则对应的性能指标介于 40.8...
2025-06-10 17:42:47,150 - DEBUG - 块 247 生成文本: <triplet> 基于神经网络的信息检索方法 <concept> CNN 结合问题特征与图特征排序语义查询图 <media> 网络的查询 <misc> 基站 <per> named after</s>
2025-06-10 17:42:47,150 - DEBUG - 块 247 生成文本: <triplet> 基于神经网络的信息检索方法 <concept> CNN 结合问题特征与图特征排序语义查询图 <media> 网络的查询 <misc> 基站 <per> named after</s>
2025-06-10 17:42:47,150 - DEBUG - 块 247 生成文本: <triplet> 基于神经网络的信息检索方法 <concept> CNN 结合问题特征与图特征排序语义查询图 <media> 网络的查询 <misc> 基站 <per> named after</s>
2025-06-10 17:42:47,151 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 基于神经网络的信息检索方法 <concept> CNN 结合问题特征与图特征排序语义查询图 <media> 网络的查询 <misc> 基站 <per> named after</s>
2025-06-10 17:42:47,151 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 基于神经网络的信息检索方法 <concept> CNN 结合问题特征与图特征排序语义查询图 <media> 网络的查询 <misc> 基站 <per> named after</s>
2025-06-10 17:42:47,151 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 基于神经网络的信息检索方法 <concept> CNN 结合问题特征与图特征排序语义查询图 <media> 网络的查询 <misc> 基站 <per> named after</s>
2025-06-10 17:42:47,151 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '基于神经网络的信息检索方法', '<concept>', 'CNN 结合问题特征与图特征排序语义查询图', '<media>', '网络的查询', '<misc>', '基站', '<per>', 'named after']
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2025-06-10 17:42:47,151 - DEBUG - 添加三元组: 基于神经网络的信息检索方法(concept) - 网络的查询 - CNN 结合问题特征与图特征排序语义查询图(media)
2025-06-10 17:42:47,151 - DEBUG - 添加三元组: 基于神经网络的信息检索方法(concept) - 网络的查询 - CNN 结合问题特征与图特征排序语义查询图(media)
2025-06-10 17:42:47,151 - DEBUG - 添加三元组: 基于神经网络的信息检索方法(concept) - 网络的查询 - CNN 结合问题特征与图特征排序语义查询图(media)
2025-06-10 17:42:47,151 - DEBUG - 块 247 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:47,151 - DEBUG - 块 247 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:47,151 - DEBUG - 块 247 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:47,151 - DEBUG - 处理块 248/504: [89]
可获得本类方法目前的最高性能 。
可获得更优效果的方法包括 MCCNN
[28]
系统 ，...
2025-06-10 17:42:47,151 - DEBUG - 处理块 248/504: [89]
可获得本类方法目前的最高性能 。
可获得更优效果的方法包括 MCCNN
[28]
系统 ，...
2025-06-10 17:42:47,151 - DEBUG - 处理块 248/504: [89]
可获得本类方法目前的最高性能 。
可获得更优效果的方法包括 MCCNN
[28]
系统 ，...
2025-06-10 17:42:47,465 - DEBUG - 块 248 生成文本: <triplet> 实体类型打分 <concept> MCCNN [28] 系统 <misc> <media> <org> <eve> <per> author</s>
2025-06-10 17:42:47,465 - DEBUG - 块 248 生成文本: <triplet> 实体类型打分 <concept> MCCNN [28] 系统 <misc> <media> <org> <eve> <per> author</s>
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2025-06-10 17:42:47,465 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体类型打分 <concept> MCCNN [28] 系统 <misc> <media> <org> <eve> <per> author</s>
2025-06-10 17:42:47,465 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体类型打分 <concept> MCCNN [28] 系统 <misc> <media> <org> <eve> <per> author</s>
2025-06-10 17:42:47,465 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体类型打分 <concept> MCCNN [28] 系统 <misc> <media> <org> <eve> <per> author</s>
2025-06-10 17:42:47,465 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体类型打分', '<concept>', 'MCCNN [28] 系统', '<misc>', '<media>', '<org>', '<eve>', '<per>', 'author']
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2025-06-10 17:42:47,465 - DEBUG - 添加三元组: 实体类型打分(concept) - <media> - MCCNN [28] 系统(misc)
2025-06-10 17:42:47,465 - DEBUG - 添加三元组: 实体类型打分(concept) - <media> - MCCNN [28] 系统(misc)
2025-06-10 17:42:47,465 - DEBUG - 添加三元组: 实体类型打分(concept) - <media> - MCCNN [28] 系统(misc)
2025-06-10 17:42:47,465 - DEBUG - 块 248 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:47,465 - DEBUG - 块 248 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:47,465 - DEBUG - 块 248 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:47,465 - DEBUG - 处理块 249/504:  Dong 等人
[83]
使用复述方法 ， 先对改写问题
与原问题的相似度打分 ， 之后对答案与相...
2025-06-10 17:42:47,465 - DEBUG - 处理块 249/504:  Dong 等人
[83]
使用复述方法 ， 先对改写问题
与原问题的相似度打分 ， 之后对答案与相...
2025-06-10 17:42:47,465 - DEBUG - 处理块 249/504:  Dong 等人
[83]
使用复述方法 ， 先对改写问题
与原问题的相似度打分 ， 之后对答案与相...
2025-06-10 17:42:47,894 - DEBUG - 块 249 生成文本: <triplet> 复述方法 <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:47,894 - DEBUG - 块 249 生成文本: <triplet> 复述方法 <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:47,894 - DEBUG - 块 249 生成文本: <triplet> 复述方法 <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:47,895 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 复述方法 <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:47,895 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 复述方法 <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:47,895 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 复述方法 <concept> ComplexQuestions <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:47,895 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '复述方法', '<concept>', 'ComplexQuestions', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:47,895 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '复述方法', '<concept>', 'ComplexQuestions', '<media>', 'part of']
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2025-06-10 17:42:47,895 - DEBUG - 添加三元组: 复述方法(concept) - part of - ComplexQuestions(media)
2025-06-10 17:42:47,895 - DEBUG - 添加三元组: 复述方法(concept) - part of - ComplexQuestions(media)
2025-06-10 17:42:47,895 - DEBUG - 添加三元组: 复述方法(concept) - part of - ComplexQuestions(media)
2025-06-10 17:42:47,895 - DEBUG - 块 249 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:47,895 - DEBUG - 块 249 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:47,895 - DEBUG - 块 249 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:47,895 - DEBUG - 处理块 250/504: 在 ComplexQuestions 数据集上进行实验的系统 ，
所得指标如图 26 所示 。
有效...
2025-06-10 17:42:47,895 - DEBUG - 处理块 250/504: 在 ComplexQuestions 数据集上进行实验的系统 ，
所得指标如图 26 所示 。
有效...
2025-06-10 17:42:47,895 - DEBUG - 处理块 250/504: 在 ComplexQuestions 数据集上进行实验的系统 ，
所得指标如图 26 所示 。
有效...
2025-06-10 17:42:48,629 - DEBUG - 块 250 生成文本: <triplet> 多跳 <concept> 图形化描述 <misc> ComplexQuestions <media> 数据集 <org> <loc> <eve> <per>  danych <unk> <dis> <date> point in time <time> <cel> 神经网络的查询图方法 <triplet></s>
2025-06-10 17:42:48,629 - DEBUG - 块 250 生成文本: <triplet> 多跳 <concept> 图形化描述 <misc> ComplexQuestions <media> 数据集 <org> <loc> <eve> <per>  danych <unk> <dis> <date> point in time <time> <cel> 神经网络的查询图方法 <triplet></s>
2025-06-10 17:42:48,629 - DEBUG - 块 250 生成文本: <triplet> 多跳 <concept> 图形化描述 <misc> ComplexQuestions <media> 数据集 <org> <loc> <eve> <per>  danych <unk> <dis> <date> point in time <time> <cel> 神经网络的查询图方法 <triplet></s>
2025-06-10 17:42:48,630 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多跳 <concept> 图形化描述 <misc> ComplexQuestions <media> 数据集 <org> <loc> <eve> <per>  danych <unk> <dis> <date> point in time <time> <cel> 神经网络的查询图方法 <triplet></s>
2025-06-10 17:42:48,630 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多跳 <concept> 图形化描述 <misc> ComplexQuestions <media> 数据集 <org> <loc> <eve> <per>  danych <unk> <dis> <date> point in time <time> <cel> 神经网络的查询图方法 <triplet></s>
2025-06-10 17:42:48,630 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多跳 <concept> 图形化描述 <misc> ComplexQuestions <media> 数据集 <org> <loc> <eve> <per>  danych <unk> <dis> <date> point in time <time> <cel> 神经网络的查询图方法 <triplet></s>
2025-06-10 17:42:48,630 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多跳', '<concept>', '图形化描述', '<misc>', 'ComplexQuestions', '<media>', '数据集', '<org>', '<loc>', '<eve>', '<per>', 'danych', '<unk>', '<dis>', '<date>', 'point in time', '<time>', '<cel>', '神经网络的查询图方法', '<triplet>']
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2025-06-10 17:42:48,630 - DEBUG - 添加三元组: 多跳(concept) - ComplexQuestions - 图形化描述(misc)
2025-06-10 17:42:48,630 - DEBUG - 添加三元组: 多跳(concept) - ComplexQuestions - 图形化描述(misc)
2025-06-10 17:42:48,630 - DEBUG - 添加三元组: 多跳(concept) - ComplexQuestions - 图形化描述(misc)
2025-06-10 17:42:48,630 - DEBUG - 块 250 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:48,630 - DEBUG - 块 250 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:48,630 - DEBUG - 块 250 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:48,630 - DEBUG - 处理块 251/504: ， 将
复杂问题分解为多个子问题逐个解决 ， 子问题通过
同时检索 KG 与搜索引擎获得答案 ， 问...
2025-06-10 17:42:48,630 - DEBUG - 处理块 251/504: ， 将
复杂问题分解为多个子问题逐个解决 ， 子问题通过
同时检索 KG 与搜索引擎获得答案 ， 问...
2025-06-10 17:42:48,630 - DEBUG - 处理块 251/504: ， 将
复杂问题分解为多个子问题逐个解决 ， 子问题通过
同时检索 KG 与搜索引擎获得答案 ， 问...
2025-06-10 17:42:49,417 - DEBUG - 块 251 生成文本: <triplet> 模 块 <concept> 语义查询图的排 序依据 <media> <misc> 神经网络 <unk> 图特征 <dis> 网 <per> <triplet>块抽取的问题特征和图 <loc> 勒网络的 <org> 复杂问题分解 <cel> 子问题 <eve> 面向 <date> <time> graphics</s>
2025-06-10 17:42:49,417 - DEBUG - 块 251 生成文本: <triplet> 模 块 <concept> 语义查询图的排 序依据 <media> <misc> 神经网络 <unk> 图特征 <dis> 网 <per> <triplet>块抽取的问题特征和图 <loc> 勒网络的 <org> 复杂问题分解 <cel> 子问题 <eve> 面向 <date> <time> graphics</s>
2025-06-10 17:42:49,417 - DEBUG - 块 251 生成文本: <triplet> 模 块 <concept> 语义查询图的排 序依据 <media> <misc> 神经网络 <unk> 图特征 <dis> 网 <per> <triplet>块抽取的问题特征和图 <loc> 勒网络的 <org> 复杂问题分解 <cel> 子问题 <eve> 面向 <date> <time> graphics</s>
2025-06-10 17:42:49,418 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模 块 <concept> 语义查询图的排 序依据 <media> <misc> 神经网络 <unk> 图特征 <dis> 网 <per> <triplet>块抽取的问题特征和图 <loc> 勒网络的 <org> 复杂问题分解 <cel> 子问题 <eve> 面向 <date> <time> graphics</s>
2025-06-10 17:42:49,418 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模 块 <concept> 语义查询图的排 序依据 <media> <misc> 神经网络 <unk> 图特征 <dis> 网 <per> <triplet>块抽取的问题特征和图 <loc> 勒网络的 <org> 复杂问题分解 <cel> 子问题 <eve> 面向 <date> <time> graphics</s>
2025-06-10 17:42:49,418 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 模 块 <concept> 语义查询图的排 序依据 <media> <misc> 神经网络 <unk> 图特征 <dis> 网 <per> <triplet>块抽取的问题特征和图 <loc> 勒网络的 <org> 复杂问题分解 <cel> 子问题 <eve> 面向 <date> <time> graphics</s>
2025-06-10 17:42:49,418 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '模 块', '<concept>', '语义查询图的排 序依据', '<media>', '<misc>', '神经网络', '<unk>', '图特征', '<dis>', '网', '<per>', '<triplet>', '块抽取的问题特征和图', '<loc>', '勒网络的', '<org>', '复杂问题分解', '<cel>', '子问题', '<eve>', '面向', '<date>', '<time>', 'graphics']
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2025-06-10 17:42:49,418 - DEBUG - 添加三元组: 模 块(concept) - <misc> - 语义查询图的排 序依据(media)
2025-06-10 17:42:49,418 - DEBUG - 添加三元组: 模 块(concept) - <misc> - 语义查询图的排 序依据(media)
2025-06-10 17:42:49,418 - DEBUG - 添加三元组: 模 块(concept) - <misc> - 语义查询图的排 序依据(media)
2025-06-10 17:42:49,418 - DEBUG - 添加三元组: 块抽取的问题特征和图(loc) - 复杂问题分解 - 勒网络的(org)
2025-06-10 17:42:49,418 - DEBUG - 添加三元组: 块抽取的问题特征和图(loc) - 复杂问题分解 - 勒网络的(org)
2025-06-10 17:42:49,418 - DEBUG - 添加三元组: 块抽取的问题特征和图(loc) - 复杂问题分解 - 勒网络的(org)
2025-06-10 17:42:49,418 - DEBUG - 块 251 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:42:49,418 - DEBUG - 块 251 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:42:49,418 - DEBUG - 块 251 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:42:49,418 - DEBUG - 处理块 252/504: 用低召回 、 高精度方式完成的方法效果好
[43]
。 例如因
问题增加限制条件或关系个数而需要对语...
2025-06-10 17:42:49,418 - DEBUG - 处理块 252/504: 用低召回 、 高精度方式完成的方法效果好
[43]
。 例如因
问题增加限制条件或关系个数而需要对语...
2025-06-10 17:42:49,418 - DEBUG - 处理块 252/504: 用低召回 、 高精度方式完成的方法效果好
[43]
。 例如因
问题增加限制条件或关系个数而需要对语...
2025-06-10 17:42:50,067 - DEBUG - 块 252 生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> 排序模型的负 担 <misc> 问答效果 <media> 问题增加限制条件 <loc> <eve> 关系个数 <dis> <org> <per> studies</s>
2025-06-10 17:42:50,067 - DEBUG - 块 252 生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> 排序模型的负 担 <misc> 问答效果 <media> 问题增加限制条件 <loc> <eve> 关系个数 <dis> <org> <per> studies</s>
2025-06-10 17:42:50,067 - DEBUG - 块 252 生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> 排序模型的负 担 <misc> 问答效果 <media> 问题增加限制条件 <loc> <eve> 关系个数 <dis> <org> <per> studies</s>
2025-06-10 17:42:50,068 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> 排序模型的负 担 <misc> 问答效果 <media> 问题增加限制条件 <loc> <eve> 关系个数 <dis> <org> <per> studies</s>
2025-06-10 17:42:50,068 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> 排序模型的负 担 <misc> 问答效果 <media> 问题增加限制条件 <loc> <eve> 关系个数 <dis> <org> <per> studies</s>
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2025-06-10 17:42:50,068 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义查询图', '<concept>', '排序模型的负 担', '<misc>', '问答效果', '<media>', '问题增加限制条件', '<loc>', '<eve>', '关系个数', '<dis>', '<org>', '<per>', 'studies']
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2025-06-10 17:42:50,068 - DEBUG - 添加三元组: 语义查询图(concept) - 问答效果 - 排序模型的负 担(misc)
2025-06-10 17:42:50,068 - DEBUG - 添加三元组: 语义查询图(concept) - 问答效果 - 排序模型的负 担(misc)
2025-06-10 17:42:50,068 - DEBUG - 添加三元组: 语义查询图(concept) - 问答效果 - 排序模型的负 担(misc)
2025-06-10 17:42:50,068 - DEBUG - 块 252 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:50,068 - DEBUG - 块 252 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:50,068 - DEBUG - 块 252 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:50,068 - DEBUG - 处理块 253/504: 通过上述分析比较可以看出 ， 开放领域知识图
谱问答已经取得一定进展 ， 但现存的开放领域知识
图谱...
2025-06-10 17:42:50,068 - DEBUG - 处理块 253/504: 通过上述分析比较可以看出 ， 开放领域知识图
谱问答已经取得一定进展 ， 但现存的开放领域知识
图谱...
2025-06-10 17:42:50,068 - DEBUG - 处理块 253/504: 通过上述分析比较可以看出 ， 开放领域知识图
谱问答已经取得一定进展 ， 但现存的开放领域知识
图谱...
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 块 253 生成文本: <triplet> 通用领域 <concept> KG <org> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 块 253 生成文本: <triplet> 通用领域 <concept> KG <org> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 块 253 生成文本: <triplet> 通用领域 <concept> KG <org> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用领域 <concept> KG <org> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用领域 <concept> KG <org> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 通用领域 <concept> KG <org> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用领域', '<concept>', 'KG', '<org>', 'subclass of']
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用领域', '<concept>', 'KG', '<org>', 'subclass of']
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '通用领域', '<concept>', 'KG', '<org>', 'subclass of']
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 添加三元组: 通用领域(concept) - subclass of - KG(org)
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 添加三元组: 通用领域(concept) - subclass of - KG(org)
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 添加三元组: 通用领域(concept) - subclass of - KG(org)
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 块 253 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 块 253 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 块 253 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 处理块 254/504: 的 ， 导致系统无法从通用领域 KG 获得足够的信息以
回答问题 。 对此 ， 人们试图引入外部文本...
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 处理块 254/504: 的 ， 导致系统无法从通用领域 KG 获得足够的信息以
回答问题 。 对此 ， 人们试图引入外部文本...
2025-06-10 17:42:50,330 - DEBUG - 处理块 254/504: 的 ， 导致系统无法从通用领域 KG 获得足够的信息以
回答问题 。 对此 ， 人们试图引入外部文本...
2025-06-10 17:42:50,939 - DEBUG - 块 254 生成文本: <triplet> 外部文本语料库 <concept> 知识库问答系统 <media> 通用领域 KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:50,939 - DEBUG - 块 254 生成文本: <triplet> 外部文本语料库 <concept> 知识库问答系统 <media> 通用领域 KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:50,939 - DEBUG - 块 254 生成文本: <triplet> 外部文本语料库 <concept> 知识库问答系统 <media> 通用领域 KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:50,939 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 外部文本语料库 <concept> 知识库问答系统 <media> 通用领域 KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:50,939 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 外部文本语料库 <concept> 知识库问答系统 <media> 通用领域 KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:50,939 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 外部文本语料库 <concept> 知识库问答系统 <media> 通用领域 KG <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:50,939 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '外部文本语料库', '<concept>', '知识库问答系统', '<media>', '通用领域 KG', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:50,939 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '外部文本语料库', '<concept>', '知识库问答系统', '<media>', '通用领域 KG', '<misc>', 'part of']
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2025-06-10 17:42:50,940 - DEBUG - 添加三元组: 外部文本语料库(concept) - 通用领域 KG - 知识库问答系统(media)
2025-06-10 17:42:50,940 - DEBUG - 添加三元组: 外部文本语料库(concept) - 通用领域 KG - 知识库问答系统(media)
2025-06-10 17:42:50,940 - DEBUG - 添加三元组: 外部文本语料库(concept) - 通用领域 KG - 知识库问答系统(media)
2025-06-10 17:42:50,940 - DEBUG - 块 254 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:50,940 - DEBUG - 块 254 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:50,940 - DEBUG - 块 254 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:50,940 - DEBUG - 处理块 255/504: 种是语料库所提供的数据作为 KGQA 各环节所利用
的特征信息 ， 提高 KGQA 各环节的性能表现...
2025-06-10 17:42:50,940 - DEBUG - 处理块 255/504: 种是语料库所提供的数据作为 KGQA 各环节所利用
的特征信息 ， 提高 KGQA 各环节的性能表现...
2025-06-10 17:42:50,940 - DEBUG - 处理块 255/504: 种是语料库所提供的数据作为 KGQA 各环节所利用
的特征信息 ， 提高 KGQA 各环节的性能表现...
2025-06-10 17:42:51,149 - DEBUG - 块 255 生成文本: <triplet> 外部文本语料库 <media> <concept> KGQA <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:51,149 - DEBUG - 块 255 生成文本: <triplet> 外部文本语料库 <media> <concept> KGQA <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:51,149 - DEBUG - 块 255 生成文本: <triplet> 外部文本语料库 <media> <concept> KGQA <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:51,150 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 外部文本语料库 <media> <concept> KGQA <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:51,150 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 外部文本语料库 <media> <concept> KGQA <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:51,150 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 外部文本语料库 <media> <concept> KGQA <org> part of</s>
2025-06-10 17:42:51,150 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '外部文本语料库', '<media>', '<concept>', 'KGQA', '<org>', 'part of']
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2025-06-10 17:42:51,150 - DEBUG - 处理块 256/504: 为系统的唯一 KG， 或将 KG 与外部文本语料库信息
视为单个 KG 整体 ， 如何更加充分利用彼...
2025-06-10 17:42:51,150 - DEBUG - 处理块 256/504: 为系统的唯一 KG， 或将 KG 与外部文本语料库信息
视为单个 KG 整体 ， 如何更加充分利用彼...
2025-06-10 17:42:51,150 - DEBUG - 处理块 256/504: 为系统的唯一 KG， 或将 KG 与外部文本语料库信息
视为单个 KG 整体 ， 如何更加充分利用彼...
2025-06-10 17:42:51,706 - DEBUG - 块 256 生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入完 <concept> KG 推理方法 <misc> 信 息 <media> <org> <dis> <eve> 文本语料库 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:51,706 - DEBUG - 块 256 生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入完 <concept> KG 推理方法 <misc> 信 息 <media> <org> <dis> <eve> 文本语料库 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:51,706 - DEBUG - 块 256 生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入完 <concept> KG 推理方法 <misc> 信 息 <media> <org> <dis> <eve> 文本语料库 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:51,706 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入完 <concept> KG 推理方法 <misc> 信 息 <media> <org> <dis> <eve> 文本语料库 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:51,706 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入完 <concept> KG 推理方法 <misc> 信 息 <media> <org> <dis> <eve> 文本语料库 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:51,706 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入完 <concept> KG 推理方法 <misc> 信 息 <media> <org> <dis> <eve> 文本语料库 <loc> part of</s>
2025-06-10 17:42:51,706 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱嵌入完', '<concept>', 'KG 推理方法', '<misc>', '信 息', '<media>', '<org>', '<dis>', '<eve>', '文本语料库', '<loc>', 'part of']
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2025-06-10 17:42:51,706 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱嵌入完', '<concept>', 'KG 推理方法', '<misc>', '信 息', '<media>', '<org>', '<dis>', '<eve>', '文本语料库', '<loc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:51,706 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱嵌入完(concept) - 信 息 - KG 推理方法(misc)
2025-06-10 17:42:51,706 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱嵌入完(concept) - 信 息 - KG 推理方法(misc)
2025-06-10 17:42:51,706 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱嵌入完(concept) - 信 息 - KG 推理方法(misc)
2025-06-10 17:42:51,706 - DEBUG - 块 256 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:51,706 - DEBUG - 块 256 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:51,706 - DEBUG - 块 256 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:51,706 - DEBUG - 处理块 257/504: 成事实三元组的推理工作 ， 但使用该技术预测缺失
事实的效果不佳 ， 尤其对于包含长尾关系的三元
组...
2025-06-10 17:42:51,706 - DEBUG - 处理块 257/504: 成事实三元组的推理工作 ， 但使用该技术预测缺失
事实的效果不佳 ， 尤其对于包含长尾关系的三元
组...
2025-06-10 17:42:51,706 - DEBUG - 处理块 257/504: 成事实三元组的推理工作 ， 但使用该技术预测缺失
事实的效果不佳 ， 尤其对于包含长尾关系的三元
组...
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 块 257 生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入 方法 <concept> 统计关系学习 (statis-statistics- <media> GNN 模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 块 257 生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入 方法 <concept> 统计关系学习 (statis-statistics- <media> GNN 模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 块 257 生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入 方法 <concept> 统计关系学习 (statis-statistics- <media> GNN 模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入 方法 <concept> 统计关系学习 (statis-statistics- <media> GNN 模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入 方法 <concept> 统计关系学习 (statis-statistics- <media> GNN 模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱嵌入 方法 <concept> 统计关系学习 (statis-statistics- <media> GNN 模型 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱嵌入 方法', '<concept>', '统计关系学习 (statis-statistics-', '<media>', 'GNN 模型', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱嵌入 方法', '<concept>', '统计关系学习 (statis-statistics-', '<media>', 'GNN 模型', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱嵌入 方法', '<concept>', '统计关系学习 (statis-statistics-', '<media>', 'GNN 模型', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱嵌入 方法(concept) - GNN 模型 - 统计关系学习 (statis-statistics-(media)
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱嵌入 方法(concept) - GNN 模型 - 统计关系学习 (statis-statistics-(media)
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱嵌入 方法(concept) - GNN 模型 - 统计关系学习 (statis-statistics-(media)
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 块 257 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 块 257 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 块 257 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 处理块 258/504: tical relational learning， SRL） 等方法 ， 这些工作都可
作为 KG...
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 处理块 258/504: tical relational learning， SRL） 等方法 ， 这些工作都可
作为 KG...
2025-06-10 17:42:52,063 - DEBUG - 处理块 258/504: tical relational learning， SRL） 等方法 ， 这些工作都可
作为 KG...
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 块 258 生成文本: <triplet> 精确提取语义信息 <concept> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 块 258 生成文本: <triplet> 精确提取语义信息 <concept> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 块 258 生成文本: <triplet> 精确提取语义信息 <concept> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 精确提取语义信息 <concept> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 精确提取语义信息 <concept> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 精确提取语义信息 <concept> KGQA <org> standards body</s>
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '精确提取语义信息', '<concept>', 'KGQA', '<org>', 'standards body']
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '精确提取语义信息', '<concept>', 'KGQA', '<org>', 'standards body']
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '精确提取语义信息', '<concept>', 'KGQA', '<org>', 'standards body']
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 添加三元组: 精确提取语义信息(concept) - standards body - KGQA(org)
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 添加三元组: 精确提取语义信息(concept) - standards body - KGQA(org)
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 添加三元组: 精确提取语义信息(concept) - standards body - KGQA(org)
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 块 258 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 块 258 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 块 258 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 处理块 259/504: Fig.26 F1 of ComplexQuestions related systems
˝…26...
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 处理块 259/504: Fig.26 F1 of ComplexQuestions related systems
˝…26...
2025-06-10 17:42:52,262 - DEBUG - 处理块 259/504: Fig.26 F1 of ComplexQuestions related systems
˝…26...
2025-06-10 17:42:53,286 - DEBUG - 块 259 生成文本: <triplet> 략 <concept> <org> <media> <unk> <dis> <misc> <loc> <eve> <per> <time> <triplet>략설 <cel>략론 .com략법 ca_XX.컴컴. āti.c략가.cn.략략족.第.C략.개.</s>
2025-06-10 17:42:53,286 - DEBUG - 块 259 生成文本: <triplet> 략 <concept> <org> <media> <unk> <dis> <misc> <loc> <eve> <per> <time> <triplet>략설 <cel>략론 .com략법 ca_XX.컴컴. āti.c략가.cn.략략족.第.C략.개.</s>
2025-06-10 17:42:53,286 - DEBUG - 块 259 生成文本: <triplet> 략 <concept> <org> <media> <unk> <dis> <misc> <loc> <eve> <per> <time> <triplet>략설 <cel>략론 .com략법 ca_XX.컴컴. āti.c략가.cn.략략족.第.C략.개.</s>
2025-06-10 17:42:53,286 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 략 <concept> <org> <media> <unk> <dis> <misc> <loc> <eve> <per> <time> <triplet>략설 <cel>략론 .com략법 ca_XX.컴컴. āti.c략가.cn.략략족.第.C략.개.</s>
2025-06-10 17:42:53,286 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 략 <concept> <org> <media> <unk> <dis> <misc> <loc> <eve> <per> <time> <triplet>략설 <cel>략론 .com략법 ca_XX.컴컴. āti.c략가.cn.략략족.第.C략.개.</s>
2025-06-10 17:42:53,286 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 략 <concept> <org> <media> <unk> <dis> <misc> <loc> <eve> <per> <time> <triplet>략설 <cel>략론 .com략법 ca_XX.컴컴. āti.c략가.cn.략략족.第.C략.개.</s>
2025-06-10 17:42:53,286 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '략', '<concept>', '<org>', '<media>', '<unk>', '<dis>', '<misc>', '<loc>', '<eve>', '<per>', '<time>', '<triplet>', '략설', '<cel>', '략론 .com략법 ca_XX.컴컴. āti.c략가.cn.략략족.第.C략.개.']
2025-06-10 17:42:53,286 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '략', '<concept>', '<org>', '<media>', '<unk>', '<dis>', '<misc>', '<loc>', '<eve>', '<per>', '<time>', '<triplet>', '략설', '<cel>', '략론 .com략법 ca_XX.컴컴. āti.c략가.cn.략략족.第.C략.개.']
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2025-06-10 17:42:53,286 - DEBUG - 添加三元组: 략(concept) - <unk> - <org>(media)
2025-06-10 17:42:53,286 - DEBUG - 添加三元组: 략(concept) - <unk> - <org>(media)
2025-06-10 17:42:53,286 - DEBUG - 添加三元组: 략(concept) - <unk> - <org>(media)
2025-06-10 17:42:53,286 - DEBUG - 块 259 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:53,286 - DEBUG - 块 259 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:53,286 - DEBUG - 块 259 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:53,286 - DEBUG - 处理块 260/504: 信 息有限的自然语言问题 ， 抽取出丰富且精确的语
义信息具有一定难度 。 对此 ， 人们通常采用传...
2025-06-10 17:42:53,286 - DEBUG - 处理块 260/504: 信 息有限的自然语言问题 ， 抽取出丰富且精确的语
义信息具有一定难度 。 对此 ， 人们通常采用传...
2025-06-10 17:42:53,286 - DEBUG - 处理块 260/504: 信 息有限的自然语言问题 ， 抽取出丰富且精确的语
义信息具有一定难度 。 对此 ， 人们通常采用传...
2025-06-10 17:42:53,887 - DEBUG - 块 260 生成文本: <triplet> 实体与候选关系的召回率 <concept> 信 息有限的自然语言问题 <misc> 自然言語 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:53,887 - DEBUG - 块 260 生成文本: <triplet> 实体与候选关系的召回率 <concept> 信 息有限的自然语言问题 <misc> 自然言語 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:53,887 - DEBUG - 块 260 生成文本: <triplet> 实体与候选关系的召回率 <concept> 信 息有限的自然语言问题 <misc> 自然言語 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:53,888 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体与候选关系的召回率 <concept> 信 息有限的自然语言问题 <misc> 自然言語 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:53,888 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体与候选关系的召回率 <concept> 信 息有限的自然语言问题 <misc> 自然言語 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:53,888 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体与候选关系的召回率 <concept> 信 息有限的自然语言问题 <misc> 自然言語 <media> part of</s>
2025-06-10 17:42:53,888 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体与候选关系的召回率', '<concept>', '信 息有限的自然语言问题', '<misc>', '自然言語', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:53,888 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体与候选关系的召回率', '<concept>', '信 息有限的自然语言问题', '<misc>', '自然言語', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:53,888 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体与候选关系的召回率', '<concept>', '信 息有限的自然语言问题', '<misc>', '自然言語', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:42:53,888 - DEBUG - 添加三元组: 实体与候选关系的召回率(concept) - 自然言語 - 信 息有限的自然语言问题(misc)
2025-06-10 17:42:53,888 - DEBUG - 添加三元组: 实体与候选关系的召回率(concept) - 自然言語 - 信 息有限的自然语言问题(misc)
2025-06-10 17:42:53,888 - DEBUG - 添加三元组: 实体与候选关系的召回率(concept) - 自然言語 - 信 息有限的自然语言问题(misc)
2025-06-10 17:42:53,888 - DEBUG - 块 260 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:53,888 - DEBUG - 块 260 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:53,888 - DEBUG - 块 260 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:53,888 - DEBUG - 处理块 261/504:  这种方法不仅会造成含有
噪声的巨大搜索空间 ， 降低系统精度 ， 还将大幅提高
问答所需时长 。 ...
2025-06-10 17:42:53,888 - DEBUG - 处理块 261/504:  这种方法不仅会造成含有
噪声的巨大搜索空间 ， 降低系统精度 ， 还将大幅提高
问答所需时长 。 ...
2025-06-10 17:42:53,888 - DEBUG - 处理块 261/504:  这种方法不仅会造成含有
噪声的巨大搜索空间 ， 降低系统精度 ， 还将大幅提高
问答所需时长 。 ...
2025-06-10 17:42:54,235 - DEBUG - 块 261 生成文本: <triplet> 预训练模型 <concept> <media> 训练数据 <misc> use</s>
2025-06-10 17:42:54,235 - DEBUG - 块 261 生成文本: <triplet> 预训练模型 <concept> <media> 训练数据 <misc> use</s>
2025-06-10 17:42:54,235 - DEBUG - 块 261 生成文本: <triplet> 预训练模型 <concept> <media> 训练数据 <misc> use</s>
2025-06-10 17:42:54,236 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 预训练模型 <concept> <media> 训练数据 <misc> use</s>
2025-06-10 17:42:54,236 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 预训练模型 <concept> <media> 训练数据 <misc> use</s>
2025-06-10 17:42:54,236 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 预训练模型 <concept> <media> 训练数据 <misc> use</s>
2025-06-10 17:42:54,236 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '预训练模型', '<concept>', '<media>', '训练数据', '<misc>', 'use']
2025-06-10 17:42:54,236 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '预训练模型', '<concept>', '<media>', '训练数据', '<misc>', 'use']
2025-06-10 17:42:54,236 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '预训练模型', '<concept>', '<media>', '训练数据', '<misc>', 'use']
2025-06-10 17:42:54,236 - DEBUG - 处理块 262/504: 训练模型在 KGQA 问答训练数据较少的情况下 ， 仍
可获得相对传统实体关系流水线方法更优的性能体...
2025-06-10 17:42:54,236 - DEBUG - 处理块 262/504: 训练模型在 KGQA 问答训练数据较少的情况下 ， 仍
可获得相对传统实体关系流水线方法更优的性能体...
2025-06-10 17:42:54,236 - DEBUG - 处理块 262/504: 训练模型在 KGQA 问答训练数据较少的情况下 ， 仍
可获得相对传统实体关系流水线方法更优的性能体...
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 块 262 生成文本: <triplet> 多跳关系 <concept> 复杂问题 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 块 262 生成文本: <triplet> 多跳关系 <concept> 复杂问题 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 块 262 生成文本: <triplet> 多跳关系 <concept> 复杂问题 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多跳关系 <concept> 复杂问题 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多跳关系 <concept> 复杂问题 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 多跳关系 <concept> 复杂问题 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多跳关系', '<concept>', '复杂问题', '<media>', 'subclass of']
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多跳关系', '<concept>', '复杂问题', '<media>', 'subclass of']
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '多跳关系', '<concept>', '复杂问题', '<media>', 'subclass of']
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 添加三元组: 多跳关系(concept) - subclass of - 复杂问题(media)
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 添加三元组: 多跳关系(concept) - subclass of - 复杂问题(media)
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 添加三元组: 多跳关系(concept) - subclass of - 复杂问题(media)
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 块 262 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 块 262 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 块 262 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 处理块 263/504: 致用户提高了对系统语义分析能力的要求 。 针对复
杂问题语义分析难度大的情况 ， 人们通常采用基于
...
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 处理块 263/504: 致用户提高了对系统语义分析能力的要求 。 针对复
杂问题语义分析难度大的情况 ， 人们通常采用基于
...
2025-06-10 17:42:54,550 - DEBUG - 处理块 263/504: 致用户提高了对系统语义分析能力的要求 。 针对复
杂问题语义分析难度大的情况 ， 人们通常采用基于
...
2025-06-10 17:42:54,951 - DEBUG - 块 263 生成文本: <triplet> 语义分析 <concept> 神经网络的查询图方法 <media> 系统 <misc> 索引 <per></s>
2025-06-10 17:42:54,951 - DEBUG - 块 263 生成文本: <triplet> 语义分析 <concept> 神经网络的查询图方法 <media> 系统 <misc> 索引 <per></s>
2025-06-10 17:42:54,951 - DEBUG - 块 263 生成文本: <triplet> 语义分析 <concept> 神经网络的查询图方法 <media> 系统 <misc> 索引 <per></s>
2025-06-10 17:42:54,951 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义分析 <concept> 神经网络的查询图方法 <media> 系统 <misc> 索引 <per></s>
2025-06-10 17:42:54,951 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义分析 <concept> 神经网络的查询图方法 <media> 系统 <misc> 索引 <per></s>
2025-06-10 17:42:54,951 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义分析 <concept> 神经网络的查询图方法 <media> 系统 <misc> 索引 <per></s>
2025-06-10 17:42:54,951 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义分析', '<concept>', '神经网络的查询图方法', '<media>', '系统', '<misc>', '索引', '<per>']
2025-06-10 17:42:54,951 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义分析', '<concept>', '神经网络的查询图方法', '<media>', '系统', '<misc>', '索引', '<per>']
2025-06-10 17:42:54,951 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义分析', '<concept>', '神经网络的查询图方法', '<media>', '系统', '<misc>', '索引', '<per>']
2025-06-10 17:42:54,951 - DEBUG - 添加三元组: 语义分析(concept) - 系统 - 神经网络的查询图方法(media)
2025-06-10 17:42:54,951 - DEBUG - 添加三元组: 语义分析(concept) - 系统 - 神经网络的查询图方法(media)
2025-06-10 17:42:54,951 - DEBUG - 添加三元组: 语义分析(concept) - 系统 - 神经网络的查询图方法(media)
2025-06-10 17:42:54,951 - DEBUG - 块 263 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:54,951 - DEBUG - 块 263 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:54,951 - DEBUG - 块 263 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:54,952 - DEBUG - 处理块 264/504: 在语义查询图生成过程中及时完成剪枝工作的方
法 ， 得到复杂问题的语义解析结果 。 但如 5.2.3...
2025-06-10 17:42:54,952 - DEBUG - 处理块 264/504: 在语义查询图生成过程中及时完成剪枝工作的方
法 ， 得到复杂问题的语义解析结果 。 但如 5.2.3...
2025-06-10 17:42:54,952 - DEBUG - 处理块 264/504: 在语义查询图生成过程中及时完成剪枝工作的方
法 ， 得到复杂问题的语义解析结果 。 但如 5.2.3...
2025-06-10 17:42:55,837 - DEBUG - 块 264 生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> KGQA <misc> <media> <org> 方法 <eve> <loc> <unk> <per> 法 <time> <date> <dis> <cel> مية <num> 그래 <triplet> ComplexQuestions 数据集的实验结果所示 ,但是如 5.2.3 小节 Complex Questions,以及小节 的数据集  danych</s>
2025-06-10 17:42:55,837 - DEBUG - 块 264 生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> KGQA <misc> <media> <org> 方法 <eve> <loc> <unk> <per> 法 <time> <date> <dis> <cel> مية <num> 그래 <triplet> ComplexQuestions 数据集的实验结果所示 ,但是如 5.2.3 小节 Complex Questions,以及小节 的数据集  danych</s>
2025-06-10 17:42:55,837 - DEBUG - 块 264 生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> KGQA <misc> <media> <org> 方法 <eve> <loc> <unk> <per> 法 <time> <date> <dis> <cel> مية <num> 그래 <triplet> ComplexQuestions 数据集的实验结果所示 ,但是如 5.2.3 小节 Complex Questions,以及小节 的数据集  danych</s>
2025-06-10 17:42:55,837 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> KGQA <misc> <media> <org> 方法 <eve> <loc> <unk> <per> 法 <time> <date> <dis> <cel> مية <num> 그래 <triplet> ComplexQuestions 数据集的实验结果所示 ,但是如 5.2.3 小节 Complex Questions,以及小节 的数据集  danych</s>
2025-06-10 17:42:55,837 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> KGQA <misc> <media> <org> 方法 <eve> <loc> <unk> <per> 法 <time> <date> <dis> <cel> مية <num> 그래 <triplet> ComplexQuestions 数据集的实验结果所示 ,但是如 5.2.3 小节 Complex Questions,以及小节 的数据集  danych</s>
2025-06-10 17:42:55,837 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 语义查询图 <concept> KGQA <misc> <media> <org> 方法 <eve> <loc> <unk> <per> 法 <time> <date> <dis> <cel> مية <num> 그래 <triplet> ComplexQuestions 数据集的实验结果所示 ,但是如 5.2.3 小节 Complex Questions,以及小节 的数据集  danych</s>
2025-06-10 17:42:55,837 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义查询图', '<concept>', 'KGQA', '<misc>', '<media>', '<org>', '方法', '<eve>', '<loc>', '<unk>', '<per>', '法', '<time>', '<date>', '<dis>', '<cel>', 'مية', '<num>', '그래', '<triplet>', 'ComplexQuestions 数据集的实验结果所示 ,但是如 5.2.3 小节 Complex Questions,以及小节 的数据集  danych']
2025-06-10 17:42:55,837 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义查询图', '<concept>', 'KGQA', '<misc>', '<media>', '<org>', '方法', '<eve>', '<loc>', '<unk>', '<per>', '法', '<time>', '<date>', '<dis>', '<cel>', 'مية', '<num>', '그래', '<triplet>', 'ComplexQuestions 数据集的实验结果所示 ,但是如 5.2.3 小节 Complex Questions,以及小节 的数据集  danych']
2025-06-10 17:42:55,837 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '语义查询图', '<concept>', 'KGQA', '<misc>', '<media>', '<org>', '方法', '<eve>', '<loc>', '<unk>', '<per>', '法', '<time>', '<date>', '<dis>', '<cel>', 'مية', '<num>', '그래', '<triplet>', 'ComplexQuestions 数据集的实验结果所示 ,但是如 5.2.3 小节 Complex Questions,以及小节 的数据集  danych']
2025-06-10 17:42:55,838 - DEBUG - 添加三元组: 语义查询图(concept) - <media> - KGQA(misc)
2025-06-10 17:42:55,838 - DEBUG - 添加三元组: 语义查询图(concept) - <media> - KGQA(misc)
2025-06-10 17:42:55,838 - DEBUG - 添加三元组: 语义查询图(concept) - <media> - KGQA(misc)
2025-06-10 17:42:55,838 - DEBUG - 块 264 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:55,838 - DEBUG - 块 264 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:55,838 - DEBUG - 块 264 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:55,838 - DEBUG - 处理块 265/504: 选数量 ， 提高语义查询图的生成质量 ， 是需要进一步
研究的问题 。
对于基于神经网络的信息检索方...
2025-06-10 17:42:55,838 - DEBUG - 处理块 265/504: 选数量 ， 提高语义查询图的生成质量 ， 是需要进一步
研究的问题 。
对于基于神经网络的信息检索方...
2025-06-10 17:42:55,838 - DEBUG - 处理块 265/504: 选数量 ， 提高语义查询图的生成质量 ， 是需要进一步
研究的问题 。
对于基于神经网络的信息检索方...
2025-06-10 17:42:56,331 - DEBUG - 块 265 生成文本: <triplet> 选数量 <concept> 语义查询图的生成质量 <misc> 神经网络的信息检索方法 <media> 子问题 <unk> <per> <eve> 信息 <org> 的方法</s>
2025-06-10 17:42:56,331 - DEBUG - 块 265 生成文本: <triplet> 选数量 <concept> 语义查询图的生成质量 <misc> 神经网络的信息检索方法 <media> 子问题 <unk> <per> <eve> 信息 <org> 的方法</s>
2025-06-10 17:42:56,331 - DEBUG - 块 265 生成文本: <triplet> 选数量 <concept> 语义查询图的生成质量 <misc> 神经网络的信息检索方法 <media> 子问题 <unk> <per> <eve> 信息 <org> 的方法</s>
2025-06-10 17:42:56,331 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 选数量 <concept> 语义查询图的生成质量 <misc> 神经网络的信息检索方法 <media> 子问题 <unk> <per> <eve> 信息 <org> 的方法</s>
2025-06-10 17:42:56,331 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 选数量 <concept> 语义查询图的生成质量 <misc> 神经网络的信息检索方法 <media> 子问题 <unk> <per> <eve> 信息 <org> 的方法</s>
2025-06-10 17:42:56,331 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 选数量 <concept> 语义查询图的生成质量 <misc> 神经网络的信息检索方法 <media> 子问题 <unk> <per> <eve> 信息 <org> 的方法</s>
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2025-06-10 17:42:56,331 - DEBUG - 添加三元组: 选数量(concept) - 神经网络的信息检索方法 - 语义查询图的生成质量(misc)
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2025-06-10 17:42:56,331 - DEBUG - 块 265 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:56,331 - DEBUG - 块 265 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:56,331 - DEBUG - 块 265 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:56,331 - DEBUG - 处理块 266/504: 合理地完成子问题分解 ， 并充分结合基于神经网络
的信息检索方法在简单问题上的有效性 ， 是未来的
...
2025-06-10 17:42:56,331 - DEBUG - 处理块 266/504: 合理地完成子问题分解 ， 并充分结合基于神经网络
的信息检索方法在简单问题上的有效性 ， 是未来的
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...
2025-06-10 17:42:56,753 - DEBUG - 块 266 生成文本: <triplet> 通用领 域知识图谱 <concept> 问答系统 <media> 子问题分解 <misc> <org> 系统学 <loc> part of</s>
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2025-06-10 17:42:56,753 - DEBUG - 添加三元组: 通用领 域知识图谱(concept) - 子问题分解 - 问答系统(media)
2025-06-10 17:42:56,753 - DEBUG - 添加三元组: 通用领 域知识图谱(concept) - 子问题分解 - 问答系统(media)
2025-06-10 17:42:56,753 - DEBUG - 块 266 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:56,753 - DEBUG - 块 266 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:56,753 - DEBUG - 块 266 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:56,753 - DEBUG - 处理块 267/504: 开放领域知识图谱问答进行了研究综述 ， 介绍了 5 种
基于规则模板的知识图谱问答方法 ， 描述了 ...
2025-06-10 17:42:56,753 - DEBUG - 处理块 267/504: 开放领域知识图谱问答进行了研究综述 ， 介绍了 5 种
基于规则模板的知识图谱问答方法 ， 描述了 ...
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基于规则模板的知识图谱问答方法 ， 描述了 ...
2025-06-10 17:42:57,078 - DEBUG - 块 267 生成文本: <triplet> 开放领域知识图谱问答 <media> 知识 <concept> subclass of</s>
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2025-06-10 17:42:57,078 - DEBUG - 添加三元组: 开放领域知识图谱问答(media) - subclass of - 知识(concept)
2025-06-10 17:42:57,078 - DEBUG - 添加三元组: 开放领域知识图谱问答(media) - subclass of - 知识(concept)
2025-06-10 17:42:57,078 - DEBUG - 块 267 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:57,078 - DEBUG - 块 267 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:57,078 - DEBUG - 块 267 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:57,078 - DEBUG - 处理块 268/504: 后展望了开放领域知识图谱问答的未来研究方向 。
参考文献：
[1] SINGH V, DWIVEDI...
2025-06-10 17:42:57,078 - DEBUG - 处理块 268/504: 后展望了开放领域知识图谱问答的未来研究方向 。
参考文献：
[1] SINGH V, DWIVEDI...
2025-06-10 17:42:57,078 - DEBUG - 处理块 268/504: 后展望了开放领域知识图谱问答的未来研究方向 。
参考文献：
[1] SINGH V, DWIVEDI...
2025-06-10 17:42:57,236 - DEBUG - 块 268 生成文本: <triplet> 图谱 <concept> 问答 <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:42:57,236 - DEBUG - 块 268 生成文本: <triplet> 图谱 <concept> 问答 <media> subclass of</s>
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2025-06-10 17:42:57,236 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 图谱 <concept> 问答 <media> subclass of</s>
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2025-06-10 17:42:57,236 - DEBUG - 块 268 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:57,236 - DEBUG - 块 268 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:57,236 - DEBUG - 块 268 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:57,236 - DEBUG - 处理块 269/504: Information Retrieval Research, 2014, 4(3): 14-33....
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2025-06-10 17:42:57,477 - DEBUG - 块 269 生成文本: <triplet> <org> Baseball <concept> sport <triplet> ALICE K W <per> Basebol <eve> sport</s>
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2025-06-10 17:42:57,477 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Baseball <concept> sport <triplet> ALICE K W <per> Basebol <eve> sport</s>
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2025-06-10 17:42:57,478 - DEBUG - 处理块 270/504: an automatic question- answerer[M]. New York: ACM,...
2025-06-10 17:42:57,478 - DEBUG - 处理块 270/504: an automatic question- answerer[M]. New York: ACM,...
2025-06-10 17:42:57,834 - DEBUG - 块 270 生成文本: <triplet> <concept> WOODS <org> publisher</s>
2025-06-10 17:42:57,834 - DEBUG - 块 270 生成文本: <triplet> <concept> WOODS <org> publisher</s>
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2025-06-10 17:42:57,834 - DEBUG - 处理块 271/504: an application to lunar geology[M]. New York: ACM,...
2025-06-10 17:42:57,834 - DEBUG - 处理块 271/504: an application to lunar geology[M]. New York: ACM,...
2025-06-10 17:42:57,834 - DEBUG - 处理块 271/504: an application to lunar geology[M]. New York: ACM,...
2025-06-10 17:42:58,190 - DEBUG - 块 271 生成文本: <triplet> <per> ACM <org> conferred <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:42:58,190 - DEBUG - 块 271 生成文本: <triplet> <per> ACM <org> conferred <concept> instance of</s>
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2025-06-10 17:42:58,190 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <per> ACM <org> conferred <concept> instance of</s>
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2025-06-10 17:42:58,190 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<per>', 'ACM', '<org>', 'conferred', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:58,190 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<per>', 'ACM', '<org>', 'conferred', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:58,190 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<per>', 'ACM', '<org>', 'conferred', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:42:58,191 - DEBUG - 处理块 272/504: web[J]. Scientific American, 2001, 284(5): 34-43.
...
2025-06-10 17:42:58,191 - DEBUG - 处理块 272/504: web[J]. Scientific American, 2001, 284(5): 34-43.
...
2025-06-10 17:42:58,191 - DEBUG - 处理块 272/504: web[J]. Scientific American, 2001, 284(5): 34-43.
...
2025-06-10 17:42:58,442 - DEBUG - 块 272 生成文本: <triplet> <concept> SHADBOLT N <misc> studies</s>
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2025-06-10 17:42:58,442 - DEBUG - 处理块 273/504: web revisited[J]. IEEE Intelligent Systems,2006, 2...
2025-06-10 17:42:58,442 - DEBUG - 处理块 273/504: web revisited[J]. IEEE Intelligent Systems,2006, 2...
2025-06-10 17:42:58,442 - DEBUG - 处理块 273/504: web revisited[J]. IEEE Intelligent Systems,2006, 2...
2025-06-10 17:42:58,822 - DEBUG - 块 273 生成文本: <triplet> GETOOR L <per> IEEE Intelligent Systems <org> member of</s>
2025-06-10 17:42:58,822 - DEBUG - 块 273 生成文本: <triplet> GETOOR L <per> IEEE Intelligent Systems <org> member of</s>
2025-06-10 17:42:58,822 - DEBUG - 块 273 生成文本: <triplet> GETOOR L <per> IEEE Intelligent Systems <org> member of</s>
2025-06-10 17:42:58,822 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> GETOOR L <per> IEEE Intelligent Systems <org> member of</s>
2025-06-10 17:42:58,822 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> GETOOR L <per> IEEE Intelligent Systems <org> member of</s>
2025-06-10 17:42:58,822 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> GETOOR L <per> IEEE Intelligent Systems <org> member of</s>
2025-06-10 17:42:58,822 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'GETOOR L', '<per>', 'IEEE Intelligent Systems', '<org>', 'member of']
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2025-06-10 17:42:58,823 - DEBUG - 添加三元组: GETOOR L(per) - member of - IEEE Intelligent Systems(org)
2025-06-10 17:42:58,823 - DEBUG - 添加三元组: GETOOR L(per) - member of - IEEE Intelligent Systems(org)
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2025-06-10 17:42:58,823 - DEBUG - 块 273 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:58,823 - DEBUG - 块 273 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:58,823 - DEBUG - 块 273 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:42:58,823 - DEBUG - 处理块 274/504: identification[M]. Berlin: Springer, 2013: 542-557...
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2025-06-10 17:43:03,579 - DEBUG - 块 288 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:43:04,965 - DEBUG - 块 292 生成文本: <triplet> <concept> Empirical Methods in Natural <media> studies</s>
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2025-06-10 17:43:04,965 - DEBUG - 处理块 293/504: Language Processing, Seattle, Oct18-21, 2013. Stro...
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2025-06-10 17:43:05,301 - DEBUG - 块 293 生成文本: <triplet> BORDES A <per> CHOPRA S, WESTON J. Question answering <concept> significant event</s>
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2025-06-10 17:43:05,301 - DEBUG - 块 293 生成文本: <triplet> BORDES A <per> CHOPRA S, WESTON J. Question answering <concept> significant event</s>
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2025-06-10 17:43:05,301 - DEBUG - 添加三元组: BORDES A(per) - significant event - CHOPRA S, WESTON J. Question answering(concept)
2025-06-10 17:43:05,302 - DEBUG - 块 293 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:05,302 - DEBUG - 块 293 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:05,302 - DEBUG - 块 293 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:43:05,302 - DEBUG - 处理块 294/504: with subgraph embeddings[C]//Proceedings of the 20...
2025-06-10 17:43:05,647 - DEBUG - 块 294 生成文本: <triplet> embeddings <concept> subgraph <misc> instance of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language <eve> 2014 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:43:05,647 - DEBUG - 块 294 生成文本: <triplet> embeddings <concept> subgraph <misc> instance of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language <eve> 2014 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:43:05,647 - DEBUG - 块 294 生成文本: <triplet> embeddings <concept> subgraph <misc> instance of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language <eve> 2014 <date> publication date</s>
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2025-06-10 17:43:05,647 - DEBUG - 块 294 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:05,647 - DEBUG - 处理块 295/504: Processing, Doha, Oct25-29, 2014. Stroudsburg: ACL...
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2025-06-10 17:43:05,857 - DEBUG - 块 295 生成文本: <triplet> DURME B <misc> Information extraction <concept> instance of</s>
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2025-06-10 17:43:05,857 - DEBUG - 块 295 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:43:05,857 - DEBUG - 块 295 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:43:06,098 - DEBUG - 块 296 生成文本: <triplet> <org> Association <concept> part of <triplet> Annual Meeting of the Association</s>
2025-06-10 17:43:06,098 - DEBUG - 块 296 生成文本: <triplet> <org> Association <concept> part of <triplet> Annual Meeting of the Association</s>
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2025-06-10 17:43:06,098 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Association <concept> part of <triplet> Annual Meeting of the Association</s>
2025-06-10 17:43:06,098 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Association <concept> part of <triplet> Annual Meeting of the Association</s>
2025-06-10 17:43:06,098 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Association <concept> part of <triplet> Annual Meeting of the Association</s>
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2025-06-10 17:43:06,266 - DEBUG - 块 297 生成文本: <triplet> <org> Stroudsburg <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:06,266 - DEBUG - 块 297 生成文本: <triplet> <org> Stroudsburg <loc> located in the administrative territorial entity</s>
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2025-06-10 17:43:06,266 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Stroudsburg <loc> located in the administrative territorial entity</s>
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2025-06-10 17:43:06,266 - DEBUG - 处理块 298/504: [21] YIH W T, HE X D, MEEK C. Semantic parsing for...
2025-06-10 17:43:06,266 - DEBUG - 处理块 298/504: [21] YIH W T, HE X D, MEEK C. Semantic parsing for...
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2025-06-10 17:43:06,705 - DEBUG - 块 298 生成文本: <triplet> <concept> Semantic parsing for single- relation question answering[C]//Proceedings of the 52nd <media> follows</s>
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2025-06-10 17:43:07,577 - DEBUG - 块 300 生成文本: <triplet> ZHOU M <per> BAO J W <concept> field of work</s>
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2025-06-10 17:43:07,577 - DEBUG - 块 300 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:07,577 - DEBUG - 块 300 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:07,577 - DEBUG - 块 300 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:43:07,985 - DEBUG - 块 301 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:43:07,985 - DEBUG - 块 301 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:07,985 - DEBUG - 处理块 302/504: [23] BERANT J, LIANG P. Semantic parsing via parap...
2025-06-10 17:43:07,985 - DEBUG - 处理块 302/504: [23] BERANT J, LIANG P. Semantic parsing via parap...
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2025-06-10 17:43:08,268 - DEBUG - 块 302 生成文本: <triplet> <org> Semantic <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:43:08,268 - DEBUG - 块 302 生成文本: <triplet> <org> Semantic <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:43:08,268 - DEBUG - 块 302 生成文本: <triplet> <org> Semantic <concept> field of work</s>
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2025-06-10 17:43:08,268 - DEBUG - 处理块 303/504: for Computational Linguistics, Baltimore, Jun 22- ...
2025-06-10 17:43:08,268 - DEBUG - 处理块 303/504: for Computational Linguistics, Baltimore, Jun 22- ...
2025-06-10 17:43:08,635 - DEBUG - 块 303 生成文本: <triplet> BORDES A <per> USUNIER N, CHOPRA S, et al. Large-scale <concept> field of this field</s>
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2025-06-10 17:43:08,635 - DEBUG - 块 303 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:43:09,466 - DEBUG - 块 306 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:09,466 - DEBUG - 块 306 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:09,466 - DEBUG - 块 306 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:09,466 - DEBUG - 处理块 307/504: antic parsing without question-answer pairs[J]. Tr...
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2025-06-10 17:43:09,990 - DEBUG - 块 307 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:09,990 - DEBUG - 块 307 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:09,990 - DEBUG - 块 307 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:09,990 - DEBUG - 处理块 308/504: [27] YIH W T, CHANG M W, HE X, et al. Semantic par...
2025-06-10 17:43:09,990 - DEBUG - 处理块 308/504: [27] YIH W T, CHANG M W, HE X, et al. Semantic par...
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2025-06-10 17:43:10,388 - DEBUG - 块 308 生成文本: <triplet> graph generation <concept> YIH W T, CHANG M W, HE X,HE X <media> Semantic parsing <misc> use</s>
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2025-06-10 17:43:10,389 - DEBUG - 块 308 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:10,389 - DEBUG - 块 308 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:10,389 - DEBUG - 块 308 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:10,389 - DEBUG - 处理块 309/504: knowledge base[C]//Proceedings of the53rd Annual M...
2025-06-10 17:43:10,389 - DEBUG - 处理块 309/504: knowledge base[C]//Proceedings of the53rd Annual M...
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2025-06-10 17:43:10,891 - DEBUG - 块 309 生成文本: <triplet> <concept> Association for Computational Linguistics and the <org> member of <triplet> Annual Meeting of the Association <eve> the53rd <date> point in time</s>
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2025-06-10 17:43:10,891 - DEBUG - 块 309 生成文本: <triplet> <concept> Association for Computational Linguistics and the <org> member of <triplet> Annual Meeting of the Association <eve> the53rd <date> point in time</s>
2025-06-10 17:43:10,891 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Association for Computational Linguistics and the <org> member of <triplet> Annual Meeting of the Association <eve> the53rd <date> point in time</s>
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2025-06-10 17:43:10,891 - DEBUG - 处理块 310/504: 7th International Joint Conference on Natural Lang...
2025-06-10 17:43:10,891 - DEBUG - 处理块 310/504: 7th International Joint Conference on Natural Lang...
2025-06-10 17:43:11,069 - DEBUG - 块 310 生成文本: <triplet> <org> Stroudsburg <loc> headquarters location</s>
2025-06-10 17:43:11,069 - DEBUG - 块 310 生成文本: <triplet> <org> Stroudsburg <loc> headquarters location</s>
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2025-06-10 17:43:11,069 - DEBUG - 处理块 311/504: [28] XU K, REDDY S, FENG Y, et al. Question answer...
2025-06-10 17:43:11,069 - DEBUG - 处理块 311/504: [28] XU K, REDDY S, FENG Y, et al. Question answer...
2025-06-10 17:43:11,069 - DEBUG - 处理块 311/504: [28] XU K, REDDY S, FENG Y, et al. Question answer...
2025-06-10 17:43:11,551 - DEBUG - 块 311 生成文本: <triplet> XU K, REDDY S, FENG Y, et al. Question answering on Freebase via relation extraction and textual evidence <concept> <misc> studies</s>
2025-06-10 17:43:11,551 - DEBUG - 块 311 生成文本: <triplet> XU K, REDDY S, FENG Y, et al. Question answering on Freebase via relation extraction and textual evidence <concept> <misc> studies</s>
2025-06-10 17:43:11,551 - DEBUG - 块 311 生成文本: <triplet> XU K, REDDY S, FENG Y, et al. Question answering on Freebase via relation extraction and textual evidence <concept> <misc> studies</s>
2025-06-10 17:43:11,552 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> XU K, REDDY S, FENG Y, et al. Question answering on Freebase via relation extraction and textual evidence <concept> <misc> studies</s>
2025-06-10 17:43:11,552 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> XU K, REDDY S, FENG Y, et al. Question answering on Freebase via relation extraction and textual evidence <concept> <misc> studies</s>
2025-06-10 17:43:11,552 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> XU K, REDDY S, FENG Y, et al. Question answering on Freebase via relation extraction and textual evidence <concept> <misc> studies</s>
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2025-06-10 17:43:14,672 - DEBUG - 块 322 生成文本: <triplet> ZHANG Y, <per> KOZAREV A Z, et al. Variational reasoning <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:14,672 - DEBUG - 块 322 生成文本: <triplet> ZHANG Y, <per> KOZAREV A Z, et al. Variational reasoning <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:14,672 - DEBUG - 块 322 生成文本: <triplet> ZHANG Y, <per> KOZAREV A Z, et al. Variational reasoning <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:14,672 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ZHANG Y, <per> KOZAREV A Z, et al. Variational reasoning <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:14,672 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ZHANG Y, <per> KOZAREV A Z, et al. Variational reasoning <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:14,672 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ZHANG Y, <per> KOZAREV A Z, et al. Variational reasoning <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:14,673 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ZHANG Y,', '<per>', 'KOZAREV A Z, et al. Variational reasoning', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:43:14,673 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ZHANG Y,', '<per>', 'KOZAREV A Z, et al. Variational reasoning', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:43:14,673 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ZHANG Y,', '<per>', 'KOZAREV A Z, et al. Variational reasoning', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:43:14,673 - DEBUG - 添加三元组: ZHANG Y,(per) - instance of - KOZAREV A Z, et al. Variational reasoning(concept)
2025-06-10 17:43:14,673 - DEBUG - 添加三元组: ZHANG Y,(per) - instance of - KOZAREV A Z, et al. Variational reasoning(concept)
2025-06-10 17:43:14,673 - DEBUG - 添加三元组: ZHANG Y,(per) - instance of - KOZAREV A Z, et al. Variational reasoning(concept)
2025-06-10 17:43:14,673 - DEBUG - 块 322 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:14,673 - DEBUG - 块 322 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:14,673 - DEBUG - 块 322 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:14,673 - DEBUG - 处理块 323/504: for question answering with knowledge graph[J]. ar...
2025-06-10 17:43:14,673 - DEBUG - 处理块 323/504: for question answering with knowledge graph[J]. ar...
2025-06-10 17:43:14,673 - DEBUG - 处理块 323/504: for question answering with knowledge graph[J]. ar...
2025-06-10 17:43:14,924 - DEBUG - 块 323 生成文本: <triplet> <concept> CUI W <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:43:14,924 - DEBUG - 块 323 生成文本: <triplet> <concept> CUI W <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:43:14,924 - DEBUG - 块 323 生成文本: <triplet> <concept> CUI W <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:43:14,924 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> CUI W <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:43:14,924 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> CUI W <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:43:14,924 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> CUI W <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:43:14,924 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'CUI W', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:43:14,924 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'CUI W', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:43:14,924 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'CUI W', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:43:14,924 - DEBUG - 处理块 324/504: answering over QA corpora and knowledge bases[J]. ...
2025-06-10 17:43:14,924 - DEBUG - 处理块 324/504: answering over QA corpora and knowledge bases[J]. ...
2025-06-10 17:43:14,924 - DEBUG - 处理块 324/504: answering over QA corpora and knowledge bases[J]. ...
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 块 324 生成文本: <triplet> YU M, YIN W, HASAN K S, <per> V, K. <concept> K</s>
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 块 324 生成文本: <triplet> YU M, YIN W, HASAN K S, <per> V, K. <concept> K</s>
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 块 324 生成文本: <triplet> YU M, YIN W, HASAN K S, <per> V, K. <concept> K</s>
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> YU M, YIN W, HASAN K S, <per> V, K. <concept> K</s>
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> YU M, YIN W, HASAN K S, <per> V, K. <concept> K</s>
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> YU M, YIN W, HASAN K S, <per> V, K. <concept> K</s>
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'YU M, YIN W, HASAN K S,', '<per>', 'V, K.', '<concept>', 'K']
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'YU M, YIN W, HASAN K S,', '<per>', 'V, K.', '<concept>', 'K']
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'YU M, YIN W, HASAN K S,', '<per>', 'V, K.', '<concept>', 'K']
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 添加三元组: YU M, YIN W, HASAN K S,(per) - K - V, K.(concept)
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 添加三元组: YU M, YIN W, HASAN K S,(per) - K - V, K.(concept)
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 添加三元组: YU M, YIN W, HASAN K S,(per) - K - V, K.(concept)
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 块 324 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 块 324 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 块 324 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 处理块 325/504: relation detection for knowledge base question ans...
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 处理块 325/504: relation detection for knowledge base question ans...
2025-06-10 17:43:15,249 - DEBUG - 处理块 325/504: relation detection for knowledge base question ans...
2025-06-10 17:43:15,375 - DEBUG - 块 325 生成文本: <triplet> <org> Association <concept> instance of <triplet> Association</s>
2025-06-10 17:43:15,375 - DEBUG - 块 325 生成文本: <triplet> <org> Association <concept> instance of <triplet> Association</s>
2025-06-10 17:43:15,375 - DEBUG - 块 325 生成文本: <triplet> <org> Association <concept> instance of <triplet> Association</s>
2025-06-10 17:43:15,375 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Association <concept> instance of <triplet> Association</s>
2025-06-10 17:43:15,375 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Association <concept> instance of <triplet> Association</s>
2025-06-10 17:43:15,375 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Association <concept> instance of <triplet> Association</s>
2025-06-10 17:43:15,375 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'Association', '<concept>', 'instance of', '<triplet>', 'Association']
2025-06-10 17:43:15,375 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'Association', '<concept>', 'instance of', '<triplet>', 'Association']
2025-06-10 17:43:15,375 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'Association', '<concept>', 'instance of', '<triplet>', 'Association']
2025-06-10 17:43:15,375 - DEBUG - 处理块 326/504: for Computational Linguistics, Vancouver, Jul 30- ...
2025-06-10 17:43:15,375 - DEBUG - 处理块 326/504: for Computational Linguistics, Vancouver, Jul 30- ...
2025-06-10 17:43:15,375 - DEBUG - 处理块 326/504: for Computational Linguistics, Vancouver, Jul 30- ...
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 块 326 生成文本: <triplet> GUREVYCH I. Modeling semantics with <concept> SOROKIN D, <per> participant</s>
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 块 326 生成文本: <triplet> GUREVYCH I. Modeling semantics with <concept> SOROKIN D, <per> participant</s>
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 块 326 生成文本: <triplet> GUREVYCH I. Modeling semantics with <concept> SOROKIN D, <per> participant</s>
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> GUREVYCH I. Modeling semantics with <concept> SOROKIN D, <per> participant</s>
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> GUREVYCH I. Modeling semantics with <concept> SOROKIN D, <per> participant</s>
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> GUREVYCH I. Modeling semantics with <concept> SOROKIN D, <per> participant</s>
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'GUREVYCH I. Modeling semantics with', '<concept>', 'SOROKIN D,', '<per>', 'participant']
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'GUREVYCH I. Modeling semantics with', '<concept>', 'SOROKIN D,', '<per>', 'participant']
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'GUREVYCH I. Modeling semantics with', '<concept>', 'SOROKIN D,', '<per>', 'participant']
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 添加三元组: GUREVYCH I. Modeling semantics with(concept) - participant - SOROKIN D,(per)
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 添加三元组: GUREVYCH I. Modeling semantics with(concept) - participant - SOROKIN D,(per)
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 添加三元组: GUREVYCH I. Modeling semantics with(concept) - participant - SOROKIN D,(per)
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 块 326 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 块 326 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 块 326 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 处理块 327/504: gated graph neural networks for knowledge base que...
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 处理块 327/504: gated graph neural networks for knowledge base que...
2025-06-10 17:43:15,700 - DEBUG - 处理块 327/504: gated graph neural networks for knowledge base que...
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 块 327 生成文本: <triplet> graph neural networks <concept> knowledge base question answering <media> part of the27th International Conference <eve> main <org> main subject <per> main the 27th <misc> main stream <triplet> knowledgebase question <unk> knowledge <loc> mainland <dis> main event <time> main body</s>
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 块 327 生成文本: <triplet> graph neural networks <concept> knowledge base question answering <media> part of the27th International Conference <eve> main <org> main subject <per> main the 27th <misc> main stream <triplet> knowledgebase question <unk> knowledge <loc> mainland <dis> main event <time> main body</s>
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 块 327 生成文本: <triplet> graph neural networks <concept> knowledge base question answering <media> part of the27th International Conference <eve> main <org> main subject <per> main the 27th <misc> main stream <triplet> knowledgebase question <unk> knowledge <loc> mainland <dis> main event <time> main body</s>
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph neural networks <concept> knowledge base question answering <media> part of the27th International Conference <eve> main <org> main subject <per> main the 27th <misc> main stream <triplet> knowledgebase question <unk> knowledge <loc> mainland <dis> main event <time> main body</s>
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph neural networks <concept> knowledge base question answering <media> part of the27th International Conference <eve> main <org> main subject <per> main the 27th <misc> main stream <triplet> knowledgebase question <unk> knowledge <loc> mainland <dis> main event <time> main body</s>
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph neural networks <concept> knowledge base question answering <media> part of the27th International Conference <eve> main <org> main subject <per> main the 27th <misc> main stream <triplet> knowledgebase question <unk> knowledge <loc> mainland <dis> main event <time> main body</s>
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph neural networks', '<concept>', 'knowledge base question answering', '<media>', 'part of the27th International Conference', '<eve>', 'main', '<org>', 'main subject', '<per>', 'main the 27th', '<misc>', 'main stream', '<triplet>', 'knowledgebase question', '<unk>', 'knowledge', '<loc>', 'mainland', '<dis>', 'main event', '<time>', 'main body']
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph neural networks', '<concept>', 'knowledge base question answering', '<media>', 'part of the27th International Conference', '<eve>', 'main', '<org>', 'main subject', '<per>', 'main the 27th', '<misc>', 'main stream', '<triplet>', 'knowledgebase question', '<unk>', 'knowledge', '<loc>', 'mainland', '<dis>', 'main event', '<time>', 'main body']
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph neural networks', '<concept>', 'knowledge base question answering', '<media>', 'part of the27th International Conference', '<eve>', 'main', '<org>', 'main subject', '<per>', 'main the 27th', '<misc>', 'main stream', '<triplet>', 'knowledgebase question', '<unk>', 'knowledge', '<loc>', 'mainland', '<dis>', 'main event', '<time>', 'main body']
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 添加三元组: graph neural networks(concept) - part of the27th International Conference - knowledge base question answering(media)
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 添加三元组: graph neural networks(concept) - part of the27th International Conference - knowledge base question answering(media)
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 添加三元组: graph neural networks(concept) - part of the27th International Conference - knowledge base question answering(media)
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 添加三元组: knowledgebase question(unk) - mainland - knowledge(loc)
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 添加三元组: knowledgebase question(unk) - mainland - knowledge(loc)
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 添加三元组: knowledgebase question(unk) - mainland - knowledge(loc)
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 块 327 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 块 327 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:43:16,458 - DEBUG - 块 327 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:43:16,459 - DEBUG - 处理块 328/504: on Computational Linguistics, Santa Fe, Aug 20-26,...
2025-06-10 17:43:16,459 - DEBUG - 处理块 328/504: on Computational Linguistics, Santa Fe, Aug 20-26,...
2025-06-10 17:43:16,459 - DEBUG - 处理块 328/504: on Computational Linguistics, Santa Fe, Aug 20-26,...
2025-06-10 17:43:16,710 - DEBUG - 块 328 生成文本: <triplet> <loc> Open domain <concept> instance of <triplet> DHINGRA B <media> Open a list of</s>
2025-06-10 17:43:16,710 - DEBUG - 块 328 生成文本: <triplet> <loc> Open domain <concept> instance of <triplet> DHINGRA B <media> Open a list of</s>
2025-06-10 17:43:16,710 - DEBUG - 块 328 生成文本: <triplet> <loc> Open domain <concept> instance of <triplet> DHINGRA B <media> Open a list of</s>
2025-06-10 17:43:16,711 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> Open domain <concept> instance of <triplet> DHINGRA B <media> Open a list of</s>
2025-06-10 17:43:16,711 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> Open domain <concept> instance of <triplet> DHINGRA B <media> Open a list of</s>
2025-06-10 17:43:16,711 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> Open domain <concept> instance of <triplet> DHINGRA B <media> Open a list of</s>
2025-06-10 17:43:16,711 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'Open domain', '<concept>', 'instance of', '<triplet>', 'DHINGRA B', '<media>', 'Open a list of']
2025-06-10 17:43:16,711 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'Open domain', '<concept>', 'instance of', '<triplet>', 'DHINGRA B', '<media>', 'Open a list of']
2025-06-10 17:43:16,711 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'Open domain', '<concept>', 'instance of', '<triplet>', 'DHINGRA B', '<media>', 'Open a list of']
2025-06-10 17:43:16,711 - DEBUG - 处理块 329/504: question answering using early fusion of knowledge...
2025-06-10 17:43:16,711 - DEBUG - 处理块 329/504: question answering using early fusion of knowledge...
2025-06-10 17:43:16,711 - DEBUG - 处理块 329/504: question answering using early fusion of knowledge...
2025-06-10 17:43:17,182 - DEBUG - 块 329 生成文本: <triplet> <media> Conference on Empirical <concept> instance of the 2018 <eve> Conference On <per> instance</s>
2025-06-10 17:43:17,182 - DEBUG - 块 329 生成文本: <triplet> <media> Conference on Empirical <concept> instance of the 2018 <eve> Conference On <per> instance</s>
2025-06-10 17:43:17,182 - DEBUG - 块 329 生成文本: <triplet> <media> Conference on Empirical <concept> instance of the 2018 <eve> Conference On <per> instance</s>
2025-06-10 17:43:17,182 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> Conference on Empirical <concept> instance of the 2018 <eve> Conference On <per> instance</s>
2025-06-10 17:43:17,182 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> Conference on Empirical <concept> instance of the 2018 <eve> Conference On <per> instance</s>
2025-06-10 17:43:17,182 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> Conference on Empirical <concept> instance of the 2018 <eve> Conference On <per> instance</s>
2025-06-10 17:43:17,182 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'Conference on Empirical', '<concept>', 'instance of the 2018', '<eve>', 'Conference On', '<per>', 'instance']
2025-06-10 17:43:17,182 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'Conference on Empirical', '<concept>', 'instance of the 2018', '<eve>', 'Conference On', '<per>', 'instance']
2025-06-10 17:43:17,182 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'Conference on Empirical', '<concept>', 'instance of the 2018', '<eve>', 'Conference On', '<per>', 'instance']
2025-06-10 17:43:17,182 - DEBUG - 处理块 330/504: Methods in Natural Language Processing, Brussels, ...
2025-06-10 17:43:17,182 - DEBUG - 处理块 330/504: Methods in Natural Language Processing, Brussels, ...
2025-06-10 17:43:17,182 - DEBUG - 处理块 330/504: Methods in Natural Language Processing, Brussels, ...
2025-06-10 17:43:17,453 - DEBUG - 块 330 生成文本: <triplet> <loc> Brussels <org> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:17,453 - DEBUG - 块 330 生成文本: <triplet> <loc> Brussels <org> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:17,453 - DEBUG - 块 330 生成文本: <triplet> <loc> Brussels <org> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:17,453 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> Brussels <org> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:17,453 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> Brussels <org> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:17,453 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> Brussels <org> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:17,454 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'Brussels', '<org>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-10 17:43:17,454 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'Brussels', '<org>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-10 17:43:17,454 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'Brussels', '<org>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-10 17:43:17,454 - DEBUG - 处理块 331/504: [38] TALMOR A, BERANT J. The web as a knowledge-ba...
2025-06-10 17:43:17,454 - DEBUG - 处理块 331/504: [38] TALMOR A, BERANT J. The web as a knowledge-ba...
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[41...
2025-06-10 17:43:19,687 - DEBUG - 处理块 338/504: Oct 26-30, 2019. Cham: Springer,2019: 487-504.
[41...
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2025-06-10 17:43:19,960 - DEBUG - 块 338 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:19,960 - DEBUG - 块 338 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:43:20,989 - DEBUG - 块 341 生成文本: <triplet> <org> Hong Kong <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:20,989 - DEBUG - 块 341 生成文本: <triplet> <org> Hong Kong <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:20,989 - DEBUG - 块 341 生成文本: <triplet> <org> Hong Kong <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:20,989 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Hong Kong <loc> located in the administrative territorial entity</s>
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2025-06-10 17:43:20,989 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Hong Kong <loc> located in the administrative territorial entity</s>
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2025-06-10 17:43:22,751 - DEBUG - 块 345 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:43:23,141 - DEBUG - 块 346 生成文本: <triplet> <concept> graph data management <unk> studies</s>
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2025-06-10 17:43:23,141 - DEBUG - 处理块 347/504: 王鑫 , 邹磊 , 王朝坤 , 等 . 知识图谱数据管理研究综述 [J].
软件学报 , 2019,...
2025-06-10 17:43:23,141 - DEBUG - 处理块 347/504: 王鑫 , 邹磊 , 王朝坤 , 等 . 知识图谱数据管理研究综述 [J].
软件学报 , 2019,...
2025-06-10 17:43:23,141 - DEBUG - 处理块 347/504: 王鑫 , 邹磊 , 王朝坤 , 等 . 知识图谱数据管理研究综述 [J].
软件学报 , 2019,...
2025-06-10 17:43:23,487 - DEBUG - 块 347 生成文本: <triplet> 邹磊 <per> 知识图谱 <concept> field of work</s>
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2025-06-10 17:43:23,487 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '邹磊', '<per>', '知识图谱', '<concept>', 'field of work']
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2025-06-10 17:43:23,487 - DEBUG - 块 347 提取到 1 个三元组
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[46] WONG Y, MOONEY R....
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2025-06-10 17:43:23,770 - DEBUG - 处理块 350/504: [47] KWIATKOWKSI T, ZETTLEMOYER L, GOLDWATER S,
et...
2025-06-10 17:43:23,770 - DEBUG - 处理块 350/504: [47] KWIATKOWKSI T, ZETTLEMOYER L, GOLDWATER S,
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2025-06-10 17:43:23,916 - DEBUG - 块 350 生成文本: <triplet> <concept> CCG grammar <org> subclass of</s>
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2025-06-10 17:43:23,917 - DEBUG - 处理块 351/504: form with higher- order unification[C]//Proceeding...
2025-06-10 17:43:23,917 - DEBUG - 处理块 351/504: form with higher- order unification[C]//Proceeding...
2025-06-10 17:43:24,420 - DEBUG - 块 351 生成文本: <triplet> <concept> Conference on Empirical Methods in Natural Language <media> part of the 2010 <eve> 2010 Conference <org> participant</s>
2025-06-10 17:43:24,420 - DEBUG - 块 351 生成文本: <triplet> <concept> Conference on Empirical Methods in Natural Language <media> part of the 2010 <eve> 2010 Conference <org> participant</s>
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Na...
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Na...
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2025-06-10 17:43:26,614 - DEBUG - 块 356 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:43:28,039 - DEBUG - 处理块 361/504: [52] REDDY S, TCKSTRM O, COLLINS M, et al. Transfo...
2025-06-10 17:43:28,039 - DEBUG - 处理块 361/504: [52] REDDY S, TCKSTRM O, COLLINS M, et al. Transfo...
2025-06-10 17:43:28,206 - DEBUG - 块 361 生成文本: <triplet> <misc> dependency structure <concept> subclass of</s>
2025-06-10 17:43:28,206 - DEBUG - 块 361 生成文本: <triplet> <misc> dependency structure <concept> subclass of</s>
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2025-06-10 17:43:28,207 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <misc> dependency structure <concept> subclass of</s>
2025-06-10 17:43:28,207 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <misc> dependency structure <concept> subclass of</s>
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2025-06-10 17:43:28,720 - DEBUG - 块 362 生成文本: <triplet> <per> REDDY S, TCKSTRM O, PETROV S <media> part of</s>
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2025-06-10 17:43:28,897 - DEBUG - 块 363 生成文本: <triplet> <concept> Empirical Methods in Natural Language Processing <media> studies</s>
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2025-06-10 17:43:28,898 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Empirical Methods in Natural Language Processing <media> studies</s>
2025-06-10 17:43:28,898 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Empirical Methods in Natural Language Processing <media> studies</s>
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2025-06-10 17:43:28,898 - DEBUG - 处理块 364/504: Copenhagen, Sep9-11, 2017. Stroudsburg: ACL,2017: ...
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2025-06-10 17:43:28,898 - DEBUG - 处理块 364/504: Copenhagen, Sep9-11, 2017. Stroudsburg: ACL,2017: ...
2025-06-10 17:43:29,085 - DEBUG - 块 364 生成文本: <triplet> <org> O. Open question <concept> instance of</s>
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2025-06-10 17:43:29,086 - DEBUG - 处理块 365/504: answering over curated and extracted knowledge bas...
2025-06-10 17:43:29,086 - DEBUG - 处理块 365/504: answering over curated and extracted knowledge bas...
2025-06-10 17:43:29,232 - DEBUG - 块 365 生成文本: <triplet> <concept> SIGKDD International <org> part of</s>
2025-06-10 17:43:29,232 - DEBUG - 块 365 生成文本: <triplet> <concept> SIGKDD International <org> part of</s>
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2025-06-10 17:43:29,232 - DEBUG - 处理块 366/504: erence on Knowledge Discovery and Data Mining, New...
2025-06-10 17:43:29,505 - DEBUG - 块 366 生成文本: <triplet> <per> ACM <org> member of <triplet> ASM <loc> ACB <media> part of</s>
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2025-06-10 17:43:29,505 - DEBUG - 处理块 367/504: [55] LOPEZ V, MOTTA E. Ontology-driven question an...
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2025-06-10 17:43:29,683 - DEBUG - 块 367 生成文本: <triplet> <concept> LNCS 3136 <dis> studies</s>
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2025-06-10 17:43:29,683 - DEBUG - 处理块 368/504: national Conference on Applications of Natural Lan...
2025-06-10 17:43:29,683 - DEBUG - 处理块 368/504: national Conference on Applications of Natural Lan...
2025-06-10 17:43:29,683 - DEBUG - 处理块 368/504: national Conference on Applications of Natural Lan...
2025-06-10 17:43:29,840 - DEBUG - 块 368 生成文本: <triplet> <org> Berlin <loc> headquarters location</s>
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[56] LOPEZ V, ...
2025-06-10 17:43:29,840 - DEBUG - 处理块 369/504: Heidelberg: Springer, 2004: 89-102.
[56] LOPEZ V, ...
2025-06-10 17:43:29,840 - DEBUG - 处理块 369/504: Heidelberg: Springer, 2004: 89-102.
[56] LOPEZ V, ...
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2025-06-10 17:43:30,144 - DEBUG - 块 369 生成文本: <triplet> <media> ontology <concept> facet of</s>
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2025-06-10 17:43:30,144 - DEBUG - 处理块 370/504: semantic intranets[J]. Social Science Electronic P...
2025-06-10 17:43:30,144 - DEBUG - 处理块 370/504: semantic intranets[J]. Social Science Electronic P...
2025-06-10 17:43:30,355 - DEBUG - 块 370 生成文本: <triplet> DAMLJANOVIC D <media> semantic intranets <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:30,355 - DEBUG - 块 370 生成文本: <triplet> DAMLJANOVIC D <media> semantic intranets <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:30,355 - DEBUG - 块 370 生成文本: <triplet> DAMLJANOVIC D <media> semantic intranets <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:30,355 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> DAMLJANOVIC D <media> semantic intranets <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:30,355 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> DAMLJANOVIC D <media> semantic intranets <concept> instance of</s>
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2025-06-10 17:43:30,356 - DEBUG - 添加三元组: DAMLJANOVIC D(media) - instance of - semantic intranets(concept)
2025-06-10 17:43:30,356 - DEBUG - 块 370 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:30,356 - DEBUG - 块 370 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:30,356 - DEBUG - 块 370 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:30,356 - DEBUG - 处理块 371/504: Natural language interfaces to ontologies: combini...
2025-06-10 17:43:30,356 - DEBUG - 处理块 371/504: Natural language interfaces to ontologies: combini...
2025-06-10 17:43:30,356 - DEBUG - 处理块 371/504: Natural language interfaces to ontologies: combini...
2025-06-10 17:43:30,618 - DEBUG - 块 371 生成文本: <triplet> <concept> ontologies <media> part of</s>
2025-06-10 17:43:30,618 - DEBUG - 块 371 生成文本: <triplet> <concept> ontologies <media> part of</s>
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2025-06-10 17:43:30,618 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> ontologies <media> part of</s>
2025-06-10 17:43:30,618 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> ontologies <media> part of</s>
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2025-06-10 17:43:30,618 - DEBUG - 处理块 372/504: interaction[M]. Berlin: Springer, 2010: 106-120.
[...
2025-06-10 17:43:30,618 - DEBUG - 处理块 372/504: interaction[M]. Berlin: Springer, 2010: 106-120.
[...
2025-06-10 17:43:30,618 - DEBUG - 处理块 372/504: interaction[M]. Berlin: Springer, 2010: 106-120.
[...
2025-06-10 17:43:30,890 - DEBUG - 块 372 生成文本: <triplet> <org> Berlin <loc> headquarters location</s>
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2025-06-10 17:43:30,890 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'Berlin', '<loc>', 'headquarters location']
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2025-06-10 17:43:30,891 - DEBUG - 处理块 373/504: Reduce: a“ naive” but domain-independent natural l...
2025-06-10 17:43:30,891 - DEBUG - 处理块 373/504: Reduce: a“ naive” but domain-independent natural l...
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2025-06-10 17:43:31,163 - DEBUG - 块 373 生成文本: <triplet> <concept> domain-independent natural language interface for querying ontologies</s>
2025-06-10 17:43:31,163 - DEBUG - 块 373 生成文本: <triplet> <concept> domain-independent natural language interface for querying ontologies</s>
2025-06-10 17:43:31,163 - DEBUG - 块 373 生成文本: <triplet> <concept> domain-independent natural language interface for querying ontologies</s>
2025-06-10 17:43:31,163 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> domain-independent natural language interface for querying ontologies</s>
2025-06-10 17:43:31,163 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> domain-independent natural language interface for querying ontologies</s>
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2025-06-10 17:43:31,278 - DEBUG - 块 374 生成文本: <triplet> <media> ontology <concept> facet of</s>
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[62] Y...
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[62] Y...
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2025-06-10 17:43:32,660 - DEBUG - 块 380 生成文本: <triplet> <concept> ACM International Conference on <media> part of</s>
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2025-06-10 17:43:32,943 - DEBUG - 块 381 生成文本: <triplet> <org> New York <loc> headquarters location</s>
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2025-06-10 17:43:32,944 - DEBUG - 处理块 382/504: [63] BOS J, CLARK S, STEEDMAN M, et al. Wide- cove...
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2025-06-10 17:43:33,080 - DEBUG - 块 382 生成文本: <triplet> <media> semantic representation <concept> subclass of</s>
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2025-06-10 17:43:33,080 - DEBUG - 处理块 383/504: of the 20th International Conference on Computatio...
2025-06-10 17:43:33,080 - DEBUG - 处理块 383/504: of the 20th International Conference on Computatio...
2025-06-10 17:43:33,310 - DEBUG - 块 383 生成文本: <triplet> <concept> International Conference on Computational Lin- guistics <org> Geneva <loc> location</s>
2025-06-10 17:43:33,310 - DEBUG - 块 383 生成文本: <triplet> <concept> International Conference on Computational Lin- guistics <org> Geneva <loc> location</s>
2025-06-10 17:43:33,310 - DEBUG - 块 383 生成文本: <triplet> <concept> International Conference on Computational Lin- guistics <org> Geneva <loc> location</s>
2025-06-10 17:43:33,310 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> International Conference on Computational Lin- guistics <org> Geneva <loc> location</s>
2025-06-10 17:43:33,310 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> International Conference on Computational Lin- guistics <org> Geneva <loc> location</s>
2025-06-10 17:43:33,310 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> International Conference on Computational Lin- guistics <org> Geneva <loc> location</s>
2025-06-10 17:43:33,310 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'International Conference on Computational Lin- guistics', '<org>', 'Geneva', '<loc>', 'location']
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2025-06-10 17:43:33,310 - DEBUG - 处理块 384/504: [64] LEI Z, HUANG R, WANG H, et al. Natural langua...
2025-06-10 17:43:33,310 - DEBUG - 处理块 384/504: [64] LEI Z, HUANG R, WANG H, et al. Natural langua...
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2025-06-10 17:43:34,298 - DEBUG - 块 384 生成文本: <triplet> graph data driven approach <concept> Natural language question answering over RDF—a <media> Natural Language question <org> natural language <eve> natural <misc> Natural <per> Naturality <loc> Naturally <triplet> Natural expression <time> Natural distribution <dis> Natural machine questioning <cel> Natural field of <unk> 그래미 <date> point and natural distribution of data <num> approach</s>
2025-06-10 17:43:34,298 - DEBUG - 块 384 生成文本: <triplet> graph data driven approach <concept> Natural language question answering over RDF—a <media> Natural Language question <org> natural language <eve> natural <misc> Natural <per> Naturality <loc> Naturally <triplet> Natural expression <time> Natural distribution <dis> Natural machine questioning <cel> Natural field of <unk> 그래미 <date> point and natural distribution of data <num> approach</s>
2025-06-10 17:43:34,298 - DEBUG - 块 384 生成文本: <triplet> graph data driven approach <concept> Natural language question answering over RDF—a <media> Natural Language question <org> natural language <eve> natural <misc> Natural <per> Naturality <loc> Naturally <triplet> Natural expression <time> Natural distribution <dis> Natural machine questioning <cel> Natural field of <unk> 그래미 <date> point and natural distribution of data <num> approach</s>
2025-06-10 17:43:34,298 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph data driven approach <concept> Natural language question answering over RDF—a <media> Natural Language question <org> natural language <eve> natural <misc> Natural <per> Naturality <loc> Naturally <triplet> Natural expression <time> Natural distribution <dis> Natural machine questioning <cel> Natural field of <unk> 그래미 <date> point and natural distribution of data <num> approach</s>
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2025-06-10 17:43:40,708 - DEBUG - 块 400 生成文本: <triplet> рика <concept> 知识图谱问答研究综述 <media> 陈子睿 <per> <org> <unk> <dis> <misc> <eve> <loc> <cel></s>
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2025-06-10 17:43:40,961 - DEBUG - 处理块 402/504: of the 21st International Conference on World Wide...
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2025-06-10 17:43:41,096 - DEBUG - 块 402 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:43:41,096 - DEBUG - 处理块 403/504: [73] ABUJABAL A, YAHYA M, RIEDEWALD M, et al. Auto...
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2025-06-10 17:43:41,567 - DEBUG - 块 403 生成文本: <triplet> YAHYA M <per> RIEDEWALD M, et al. Auto- mated template generation for question answering over <concept> use</s>
2025-06-10 17:43:41,567 - DEBUG - 块 403 生成文本: <triplet> YAHYA M <per> RIEDEWALD M, et al. Auto- mated template generation for question answering over <concept> use</s>
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2025-06-10 17:43:41,567 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> YAHYA M <per> RIEDEWALD M, et al. Auto- mated template generation for question answering over <concept> use</s>
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2025-06-10 17:43:41,567 - DEBUG - 添加三元组: YAHYA M(per) - use - RIEDEWALD M, et al. Auto- mated template generation for question answering over(concept)
2025-06-10 17:43:41,567 - DEBUG - 块 403 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:41,567 - DEBUG - 块 403 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:41,567 - DEBUG - 块 403 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:41,567 - DEBUG - 处理块 404/504: knowledge graphs[C]//Proceedings of the 26th Inter...
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2025-06-10 17:43:41,567 - DEBUG - 处理块 404/504: knowledge graphs[C]//Proceedings of the 26th Inter...
2025-06-10 17:43:41,840 - DEBUG - 块 404 生成文本: <triplet> <concept> International Conference on World Wide Web <org> part of</s>
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2025-06-10 17:43:41,840 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> International Conference on World Wide Web <org> part of</s>
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2025-06-10 17:43:44,075 - DEBUG - 块 410 生成文本: <triplet> <eve> International Conference on Computational Lin- guistics <media> instance of the 27th <concept> International conference on <org> Santa Fe <loc> <per> International <time> <date> point</s>
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2025-06-10 17:43:44,075 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <eve> International Conference on Computational Lin- guistics <media> instance of the 27th <concept> International conference on <org> Santa Fe <loc> <per> International <time> <date> point</s>
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2025-06-10 17:43:44,526 - DEBUG - 块 411 生成文本: <triplet> embeddings for knowledge base queries <concept> query <media> subclass of <triplet> querie <misc> knowledge bases <org> subfamily <unk> subtype of the same name</s>
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2025-06-10 17:43:44,526 - DEBUG - 块 411 提取到 2 个三元组
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2025-06-10 17:43:44,809 - DEBUG - 块 412 生成文本: <triplet> <media> Neural Information Processing Systems <concept> main subject</s>
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2025-06-10 17:43:44,809 - DEBUG - 处理块 413/504: [78] WESTON J, CHOPRA S, BORDES A. Memory networks...
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2025-06-10 17:43:44,809 - DEBUG - 处理块 413/504: [78] WESTON J, CHOPRA S, BORDES A. Memory networks...
2025-06-10 17:43:44,955 - DEBUG - 块 413 生成文本: <triplet> BORDES <misc> knowledge base <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:44,955 - DEBUG - 块 413 生成文本: <triplet> BORDES <misc> knowledge base <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:44,955 - DEBUG - 块 413 生成文本: <triplet> BORDES <misc> knowledge base <concept> instance of</s>
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2025-06-10 17:43:44,956 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> BORDES <misc> knowledge base <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:44,956 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> BORDES <misc> knowledge base <concept> instance of</s>
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2025-06-10 17:43:44,956 - DEBUG - 块 413 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:44,956 - DEBUG - 块 413 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:44,956 - DEBUG - 块 413 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:43:45,331 - DEBUG - 块 414 生成文本: <triplet> <concept> Associationfor <org> part of <triplet> Con- ference of the North American Chapter <media> Association for <loc> country</s>
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2025-06-10 17:43:45,331 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Associationfor <org> part of <triplet> Con- ference of the North American Chapter <media> Association for <loc> country</s>
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2025-06-10 17:43:45,331 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Associationfor <org> part of <triplet> Con- ference of the North American Chapter <media> Association for <loc> country</s>
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2025-06-10 17:43:46,112 - DEBUG - 块 416 生成文本: <triplet> GOLUB D. Character-level question answering with attention[C]//Proceedings of the 2016 Conference on <eve> 2016 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:43:46,112 - DEBUG - 块 416 生成文本: <triplet> GOLUB D. Character-level question answering with attention[C]//Proceedings of the 2016 Conference on <eve> 2016 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:43:46,112 - DEBUG - 块 416 生成文本: <triplet> GOLUB D. Character-level question answering with attention[C]//Proceedings of the 2016 Conference on <eve> 2016 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:43:46,112 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> GOLUB D. Character-level question answering with attention[C]//Proceedings of the 2016 Conference on <eve> 2016 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:43:46,112 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> GOLUB D. Character-level question answering with attention[C]//Proceedings of the 2016 Conference on <eve> 2016 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:43:46,112 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> GOLUB D. Character-level question answering with attention[C]//Proceedings of the 2016 Conference on <eve> 2016 <date> point in time</s>
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2025-06-10 17:43:46,112 - DEBUG - 添加三元组: GOLUB D. Character-level question answering with attention[C]//Proceedings of the 2016 Conference on(eve) - point in time - 2016(date)
2025-06-10 17:43:46,112 - DEBUG - 块 416 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:46,112 - DEBUG - 块 416 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:46,112 - DEBUG - 块 416 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:46,112 - DEBUG - 处理块 417/504: Empirical Methods in Natural Language Processing, ...
2025-06-10 17:43:46,112 - DEBUG - 处理块 417/504: Empirical Methods in Natural Language Processing, ...
2025-06-10 17:43:46,112 - DEBUG - 处理块 417/504: Empirical Methods in Natural Language Processing, ...
2025-06-10 17:43:46,427 - DEBUG - 块 417 生成文本: <triplet> <org> Austin <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:46,427 - DEBUG - 块 417 生成文本: <triplet> <org> Austin <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:46,427 - DEBUG - 块 417 生成文本: <triplet> <org> Austin <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:46,428 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Austin <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:46,428 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Austin <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:46,428 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Austin <loc> located in the administrative territorial entity</s>
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2025-06-10 17:43:46,428 - DEBUG - 处理块 418/504: [81] CHEN Z Y , LIAO J Z, ZHAO X, et al. Incorpora...
2025-06-10 17:43:46,428 - DEBUG - 处理块 418/504: [81] CHEN Z Y , LIAO J Z, ZHAO X, et al. Incorpora...
2025-06-10 17:43:46,428 - DEBUG - 处理块 418/504: [81] CHEN Z Y , LIAO J Z, ZHAO X, et al. Incorpora...
2025-06-10 17:43:46,837 - DEBUG - 块 418 生成文本: <triplet> CHEN Z Y <per> LIAO J Z, ZHAO X, et al. Incorporating subgraph structure knowledge base question answering via neural <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:46,837 - DEBUG - 块 418 生成文本: <triplet> CHEN Z Y <per> LIAO J Z, ZHAO X, et al. Incorporating subgraph structure knowledge base question answering via neural <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:46,837 - DEBUG - 块 418 生成文本: <triplet> CHEN Z Y <per> LIAO J Z, ZHAO X, et al. Incorporating subgraph structure knowledge base question answering via neural <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:46,837 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> CHEN Z Y <per> LIAO J Z, ZHAO X, et al. Incorporating subgraph structure knowledge base question answering via neural <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:46,837 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> CHEN Z Y <per> LIAO J Z, ZHAO X, et al. Incorporating subgraph structure knowledge base question answering via neural <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:46,837 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> CHEN Z Y <per> LIAO J Z, ZHAO X, et al. Incorporating subgraph structure knowledge base question answering via neural <concept> instance of</s>
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2025-06-10 17:43:46,837 - DEBUG - 添加三元组: CHEN Z Y(per) - instance of - LIAO J Z, ZHAO X, et al. Incorporating subgraph structure knowledge base question answering via neural(concept)
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2025-06-10 17:43:46,837 - DEBUG - 添加三元组: CHEN Z Y(per) - instance of - LIAO J Z, ZHAO X, et al. Incorporating subgraph structure knowledge base question answering via neural(concept)
2025-06-10 17:43:46,837 - DEBUG - 块 418 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:46,837 - DEBUG - 块 418 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:46,837 - DEBUG - 块 418 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:46,837 - DEBUG - 处理块 419/504: reasoning[J]. Journal of Frontiers of Computer Sci...
2025-06-10 17:43:46,837 - DEBUG - 处理块 419/504: reasoning[J]. Journal of Frontiers of Computer Sci...
2025-06-10 17:43:46,837 - DEBUG - 处理块 419/504: reasoning[J]. Journal of Frontiers of Computer Sci...
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 块 419 生成文本: <triplet> 融合子图结构的神经推理式知 <concept> 陈子阳 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 块 419 生成文本: <triplet> 融合子图结构的神经推理式知 <concept> 陈子阳 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 块 419 生成文本: <triplet> 融合子图结构的神经推理式知 <concept> 陈子阳 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 融合子图结构的神经推理式知 <concept> 陈子阳 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 融合子图结构的神经推理式知 <concept> 陈子阳 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 融合子图结构的神经推理式知 <concept> 陈子阳 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '融合子图结构的神经推理式知', '<concept>', '陈子阳', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '融合子图结构的神经推理式知', '<concept>', '陈子阳', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '融合子图结构的神经推理式知', '<concept>', '陈子阳', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 添加三元组: 融合子图结构的神经推理式知(concept) - discoverer or inventor - 陈子阳(per)
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 添加三元组: 融合子图结构的神经推理式知(concept) - discoverer or inventor - 陈子阳(per)
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 添加三元组: 融合子图结构的神经推理式知(concept) - discoverer or inventor - 陈子阳(per)
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 块 419 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 块 419 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 块 419 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 处理块 420/504: 识库问答方法 [J]. 计算机科学与探索 , 2021, 15(10): 1870-
1879.
[...
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 处理块 420/504: 识库问答方法 [J]. 计算机科学与探索 , 2021, 15(10): 1870-
1879.
[...
2025-06-10 17:43:47,256 - DEBUG - 处理块 420/504: 识库问答方法 [J]. 计算机科学与探索 , 2021, 15(10): 1870-
1879.
[...
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 块 420 生成文本: <triplet> 识库问答方法 <concept> 计算机科学与探索 <media> described</s>
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 块 420 生成文本: <triplet> 识库问答方法 <concept> 计算机科学与探索 <media> described</s>
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 块 420 生成文本: <triplet> 识库问答方法 <concept> 计算机科学与探索 <media> described</s>
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 识库问答方法 <concept> 计算机科学与探索 <media> described</s>
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 识库问答方法 <concept> 计算机科学与探索 <media> described</s>
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 识库问答方法 <concept> 计算机科学与探索 <media> described</s>
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '识库问答方法', '<concept>', '计算机科学与探索', '<media>', 'described']
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '识库问答方法', '<concept>', '计算机科学与探索', '<media>', 'described']
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '识库问答方法', '<concept>', '计算机科学与探索', '<media>', 'described']
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 添加三元组: 识库问答方法(concept) - described - 计算机科学与探索(media)
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 添加三元组: 识库问答方法(concept) - described - 计算机科学与探索(media)
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 添加三元组: 识库问答方法(concept) - described - 计算机科学与探索(media)
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 块 420 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 块 420 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 块 420 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 处理块 421/504: via answer type inference[C]//Proceedings of the20...
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 处理块 421/504: via answer type inference[C]//Proceedings of the20...
2025-06-10 17:43:47,675 - DEBUG - 处理块 421/504: via answer type inference[C]//Proceedings of the20...
2025-06-10 17:43:47,957 - DEBUG - 块 421 生成文本: <triplet> <concept> Con- ference on Empirical Methods in Natural Language Proce- <misc> studies</s>
2025-06-10 17:43:47,957 - DEBUG - 块 421 生成文本: <triplet> <concept> Con- ference on Empirical Methods in Natural Language Proce- <misc> studies</s>
2025-06-10 17:43:47,957 - DEBUG - 块 421 生成文本: <triplet> <concept> Con- ference on Empirical Methods in Natural Language Proce- <misc> studies</s>
2025-06-10 17:43:47,957 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Con- ference on Empirical Methods in Natural Language Proce- <misc> studies</s>
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2025-06-10 17:43:49,698 - DEBUG - 块 426 生成文本: <triplet> ANSARI G A <per> LADDHA A, et al. Complex <concept> participant</s>
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2025-06-10 17:43:50,831 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'knowledge base question answering via meta reinforcement learning', '<media>', 'knowledgebase question', '<unk>', 'knowledge bases', '<misc>', 'knowledge', '<per>', 'knowledge based on question']
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2025-06-10 17:43:50,831 - DEBUG - 处理块 430/504: Methods in Natural Language Processing, Nov16-20, ...
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2025-06-10 17:43:50,987 - DEBUG - 块 430 生成文本: <triplet> <org> Stroudsburg <loc> headquarters location</s>
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2025-06-10 17:43:50,987 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'Stroudsburg', '<loc>', 'headquarters location']
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2025-06-10 17:43:50,988 - DEBUG - 处理块 431/504: [87] YHA D, YFL B, GQA C, et al. Less is more: dat...
2025-06-10 17:43:50,988 - DEBUG - 处理块 431/504: [87] YHA D, YFL B, GQA C, et al. Less is more: dat...
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2025-06-10 17:43:51,103 - DEBUG - 块 431 生成文本: <triplet> <concept> Less is more <media> studies</s>
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2025-06-10 17:43:51,103 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Less is more <media> studies</s>
2025-06-10 17:43:51,103 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Less is more <media> studies</s>
2025-06-10 17:43:51,103 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Less is more', '<media>', 'studies']
2025-06-10 17:43:51,103 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Less is more', '<media>', 'studies']
2025-06-10 17:43:51,103 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Less is more', '<media>', 'studies']
2025-06-10 17:43:51,103 - DEBUG - 处理块 432/504: of Web Semantics,2020, 65: 100612.
[88] HU S, ZOU ...
2025-06-10 17:43:51,103 - DEBUG - 处理块 432/504: of Web Semantics,2020, 65: 100612.
[88] HU S, ZOU ...
2025-06-10 17:43:51,103 - DEBUG - 处理块 432/504: of Web Semantics,2020, 65: 100612.
[88] HU S, ZOU ...
2025-06-10 17:43:51,714 - DEBUG - 块 432 生成文本: <triplet> ZHANG X B.A <misc> state-transition framework to answer complex questions over knowledge base <media> state <concept> subclass of knowledgebase <unk> <per> <org> state</s>
2025-06-10 17:43:51,714 - DEBUG - 块 432 生成文本: <triplet> ZHANG X B.A <misc> state-transition framework to answer complex questions over knowledge base <media> state <concept> subclass of knowledgebase <unk> <per> <org> state</s>
2025-06-10 17:43:51,714 - DEBUG - 块 432 生成文本: <triplet> ZHANG X B.A <misc> state-transition framework to answer complex questions over knowledge base <media> state <concept> subclass of knowledgebase <unk> <per> <org> state</s>
2025-06-10 17:43:51,714 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ZHANG X B.A <misc> state-transition framework to answer complex questions over knowledge base <media> state <concept> subclass of knowledgebase <unk> <per> <org> state</s>
2025-06-10 17:43:51,714 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ZHANG X B.A <misc> state-transition framework to answer complex questions over knowledge base <media> state <concept> subclass of knowledgebase <unk> <per> <org> state</s>
2025-06-10 17:43:51,714 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ZHANG X B.A <misc> state-transition framework to answer complex questions over knowledge base <media> state <concept> subclass of knowledgebase <unk> <per> <org> state</s>
2025-06-10 17:43:51,714 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ZHANG X B.A', '<misc>', 'state-transition framework to answer complex questions over knowledge base', '<media>', 'state', '<concept>', 'subclass of knowledgebase', '<unk>', '<per>', '<org>', 'state']
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2025-06-10 17:43:51,714 - DEBUG - 添加三元组: ZHANG X B.A(misc) - state - state-transition framework to answer complex questions over knowledge base(media)
2025-06-10 17:43:51,714 - DEBUG - 添加三元组: ZHANG X B.A(misc) - state - state-transition framework to answer complex questions over knowledge base(media)
2025-06-10 17:43:51,714 - DEBUG - 添加三元组: ZHANG X B.A(misc) - state - state-transition framework to answer complex questions over knowledge base(media)
2025-06-10 17:43:51,714 - DEBUG - 块 432 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:51,714 - DEBUG - 块 432 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:51,714 - DEBUG - 块 432 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:51,714 - DEBUG - 处理块 433/504: Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Me...
2025-06-10 17:43:51,714 - DEBUG - 处理块 433/504: Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Me...
2025-06-10 17:43:51,714 - DEBUG - 处理块 433/504: Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Me...
2025-06-10 17:43:51,997 - DEBUG - 块 433 生成文本: <triplet> <concept> 4 <num> number of parts of this work</s>
2025-06-10 17:43:51,997 - DEBUG - 块 433 生成文本: <triplet> <concept> 4 <num> number of parts of this work</s>
2025-06-10 17:43:51,997 - DEBUG - 块 433 生成文本: <triplet> <concept> 4 <num> number of parts of this work</s>
2025-06-10 17:43:51,997 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 4 <num> number of parts of this work</s>
2025-06-10 17:43:51,997 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 4 <num> number of parts of this work</s>
2025-06-10 17:43:51,997 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 4 <num> number of parts of this work</s>
2025-06-10 17:43:51,997 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '4', '<num>', 'number of parts of this work']
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2025-06-10 17:43:51,997 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '4', '<num>', 'number of parts of this work']
2025-06-10 17:43:51,997 - DEBUG - 处理块 434/504: 2018. Stroudsburg: ACL,2018: 2098-2108.
[89] BAO J...
2025-06-10 17:43:51,997 - DEBUG - 处理块 434/504: 2018. Stroudsburg: ACL,2018: 2098-2108.
[89] BAO J...
2025-06-10 17:43:51,997 - DEBUG - 处理块 434/504: 2018. Stroudsburg: ACL,2018: 2098-2108.
[89] BAO J...
2025-06-10 17:43:52,386 - DEBUG - 块 434 生成文本: <triplet> YAN Z <per> BAO J W <concept> doctoral <media> follows</s>
2025-06-10 17:43:52,386 - DEBUG - 块 434 生成文本: <triplet> YAN Z <per> BAO J W <concept> doctoral <media> follows</s>
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2025-06-10 17:43:52,386 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> YAN Z <per> BAO J W <concept> doctoral <media> follows</s>
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2025-06-10 17:43:52,386 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> YAN Z <per> BAO J W <concept> doctoral <media> follows</s>
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2025-06-10 17:43:52,386 - DEBUG - 添加三元组: YAN Z(per) - doctoral - BAO J W(concept)
2025-06-10 17:43:52,386 - DEBUG - 添加三元组: YAN Z(per) - doctoral - BAO J W(concept)
2025-06-10 17:43:52,386 - DEBUG - 添加三元组: YAN Z(per) - doctoral - BAO J W(concept)
2025-06-10 17:43:52,386 - DEBUG - 块 434 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:52,386 - DEBUG - 块 434 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:52,386 - DEBUG - 块 434 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:52,386 - DEBUG - 处理块 435/504: answering with knowledge graph[C]//Proceedings of ...
2025-06-10 17:43:52,386 - DEBUG - 处理块 435/504: answering with knowledge graph[C]//Proceedings of ...
2025-06-10 17:43:52,386 - DEBUG - 处理块 435/504: answering with knowledge graph[C]//Proceedings of ...
2025-06-10 17:43:53,099 - DEBUG - 块 435 生成文本: <triplet> graph <concept> International Conference on Computational Linguistics <media> part of the 26th <org> International <eve> International Convention on International Lingus <per> International Association <loc> member of <triplet> International Meeting on C <unk> <date> member(C)</s>
2025-06-10 17:43:53,099 - DEBUG - 块 435 生成文本: <triplet> graph <concept> International Conference on Computational Linguistics <media> part of the 26th <org> International <eve> International Convention on International Lingus <per> International Association <loc> member of <triplet> International Meeting on C <unk> <date> member(C)</s>
2025-06-10 17:43:53,099 - DEBUG - 块 435 生成文本: <triplet> graph <concept> International Conference on Computational Linguistics <media> part of the 26th <org> International <eve> International Convention on International Lingus <per> International Association <loc> member of <triplet> International Meeting on C <unk> <date> member(C)</s>
2025-06-10 17:43:53,099 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> International Conference on Computational Linguistics <media> part of the 26th <org> International <eve> International Convention on International Lingus <per> International Association <loc> member of <triplet> International Meeting on C <unk> <date> member(C)</s>
2025-06-10 17:43:53,099 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> International Conference on Computational Linguistics <media> part of the 26th <org> International <eve> International Convention on International Lingus <per> International Association <loc> member of <triplet> International Meeting on C <unk> <date> member(C)</s>
2025-06-10 17:43:53,099 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> International Conference on Computational Linguistics <media> part of the 26th <org> International <eve> International Convention on International Lingus <per> International Association <loc> member of <triplet> International Meeting on C <unk> <date> member(C)</s>
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2025-06-10 17:43:53,099 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - part of the 26th - International Conference on Computational Linguistics(media)
2025-06-10 17:43:53,099 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - part of the 26th - International Conference on Computational Linguistics(media)
2025-06-10 17:43:53,099 - DEBUG - 块 435 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:53,099 - DEBUG - 块 435 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:53,099 - DEBUG - 块 435 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:53,099 - DEBUG - 处理块 436/504: Osaka, Dec11-16, 2016. Stroudsburg: ACL,2016: 2503...
2025-06-10 17:43:53,099 - DEBUG - 处理块 436/504: Osaka, Dec11-16, 2016. Stroudsburg: ACL,2016: 2503...
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2025-06-10 17:43:53,412 - DEBUG - 块 436 生成文本: <triplet> LIN F, LUO X, et al. <concept> Knowledge base question</s>
2025-06-10 17:43:53,412 - DEBUG - 块 436 生成文本: <triplet> LIN F, LUO X, et al. <concept> Knowledge base question</s>
2025-06-10 17:43:53,412 - DEBUG - 块 436 生成文本: <triplet> LIN F, LUO X, et al. <concept> Knowledge base question</s>
2025-06-10 17:43:53,412 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LIN F, LUO X, et al. <concept> Knowledge base question</s>
2025-06-10 17:43:53,412 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LIN F, LUO X, et al. <concept> Knowledge base question</s>
2025-06-10 17:43:53,412 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LIN F, LUO X, et al. <concept> Knowledge base question</s>
2025-06-10 17:43:53,413 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'LIN F, LUO X, et al.', '<concept>', 'Knowledge base question']
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2025-06-10 17:43:53,413 - DEBUG - 处理块 437/504: answering via encoding of complex query graphs[C]/...
2025-06-10 17:43:53,413 - DEBUG - 处理块 437/504: answering via encoding of complex query graphs[C]/...
2025-06-10 17:43:53,413 - DEBUG - 处理块 437/504: answering via encoding of complex query graphs[C]/...
2025-06-10 17:43:53,821 - DEBUG - 块 437 生成文本: <triplet> graphs <concept> answering via encoding of complex query <misc> studies</s>
2025-06-10 17:43:53,821 - DEBUG - 块 437 生成文本: <triplet> graphs <concept> answering via encoding of complex query <misc> studies</s>
2025-06-10 17:43:53,821 - DEBUG - 块 437 生成文本: <triplet> graphs <concept> answering via encoding of complex query <misc> studies</s>
2025-06-10 17:43:53,821 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graphs <concept> answering via encoding of complex query <misc> studies</s>
2025-06-10 17:43:53,821 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graphs <concept> answering via encoding of complex query <misc> studies</s>
2025-06-10 17:43:53,821 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graphs <concept> answering via encoding of complex query <misc> studies</s>
2025-06-10 17:43:53,821 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graphs', '<concept>', 'answering via encoding of complex query', '<misc>', 'studies']
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2025-06-10 17:43:53,821 - DEBUG - 添加三元组: graphs(concept) - studies - answering via encoding of complex query(misc)
2025-06-10 17:43:53,821 - DEBUG - 添加三元组: graphs(concept) - studies - answering via encoding of complex query(misc)
2025-06-10 17:43:53,821 - DEBUG - 添加三元组: graphs(concept) - studies - answering via encoding of complex query(misc)
2025-06-10 17:43:53,821 - DEBUG - 块 437 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:53,821 - DEBUG - 块 437 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:53,821 - DEBUG - 块 437 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:53,821 - DEBUG - 处理块 438/504: in Natural Language Processing, Brussels, Oct 31- ...
2025-06-10 17:43:53,821 - DEBUG - 处理块 438/504: in Natural Language Processing, Brussels, Oct 31- ...
2025-06-10 17:43:53,821 - DEBUG - 处理块 438/504: in Natural Language Processing, Brussels, Oct 31- ...
2025-06-10 17:43:54,040 - DEBUG - 块 438 生成文本: <triplet> <loc> Brussels <org> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:54,040 - DEBUG - 块 438 生成文本: <triplet> <loc> Brussels <org> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:54,040 - DEBUG - 块 438 生成文本: <triplet> <loc> Brussels <org> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:54,040 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> Brussels <org> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:54,040 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> Brussels <org> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:54,040 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> Brussels <org> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:43:54,040 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'Brussels', '<org>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-10 17:43:54,040 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'Brussels', '<org>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-10 17:43:54,040 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'Brussels', '<org>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-10 17:43:54,040 - DEBUG - 处理块 439/504: [91] XU K, WU L, WANG Z, et al. Exploiting rich sy...
2025-06-10 17:43:54,040 - DEBUG - 处理块 439/504: [91] XU K, WU L, WANG Z, et al. Exploiting rich sy...
2025-06-10 17:43:54,040 - DEBUG - 处理块 439/504: [91] XU K, WU L, WANG Z, et al. Exploiting rich sy...
2025-06-10 17:43:55,327 - DEBUG - 块 439 生成文本: <triplet> graph- to- sequence <concept> semantic parsing with <media> syntactic information <misc> syntax <eve> syntaktics <org> syntag <loc> syntátic information</s>
2025-06-10 17:43:55,327 - DEBUG - 块 439 生成文本: <triplet> graph- to- sequence <concept> semantic parsing with <media> syntactic information <misc> syntax <eve> syntaktics <org> syntag <loc> syntátic information</s>
2025-06-10 17:43:55,327 - DEBUG - 块 439 生成文本: <triplet> graph- to- sequence <concept> semantic parsing with <media> syntactic information <misc> syntax <eve> syntaktics <org> syntag <loc> syntátic information</s>
2025-06-10 17:43:55,328 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph- to- sequence <concept> semantic parsing with <media> syntactic information <misc> syntax <eve> syntaktics <org> syntag <loc> syntátic information</s>
2025-06-10 17:43:55,328 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph- to- sequence <concept> semantic parsing with <media> syntactic information <misc> syntax <eve> syntaktics <org> syntag <loc> syntátic information</s>
2025-06-10 17:43:55,328 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph- to- sequence <concept> semantic parsing with <media> syntactic information <misc> syntax <eve> syntaktics <org> syntag <loc> syntátic information</s>
2025-06-10 17:43:55,328 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph- to- sequence', '<concept>', 'semantic parsing with', '<media>', 'syntactic information', '<misc>', 'syntax', '<eve>', 'syntaktics', '<org>', 'syntag', '<loc>', 'syntátic information']
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2025-06-10 17:43:55,328 - DEBUG - 添加三元组: graph- to- sequence(concept) - syntactic information - semantic parsing with(media)
2025-06-10 17:43:55,328 - DEBUG - 添加三元组: graph- to- sequence(concept) - syntactic information - semantic parsing with(media)
2025-06-10 17:43:55,328 - DEBUG - 添加三元组: graph- to- sequence(concept) - syntactic information - semantic parsing with(media)
2025-06-10 17:43:55,328 - DEBUG - 块 439 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:55,328 - DEBUG - 块 439 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:55,328 - DEBUG - 块 439 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:55,328 - DEBUG - 处理块 440/504: model[C]//Proceedings of the 2018 Conference on Em...
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2025-06-10 17:43:55,653 - DEBUG - 块 440 生成文本: <triplet> <concept> Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing <media> studies</s>
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2025-06-10 17:43:55,653 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing <media> studies</s>
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1867
...
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1867
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1867
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2025-06-10 17:43:55,852 - DEBUG - 块 441 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:43:55,852 - DEBUG - 块 441 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:43:56,187 - DEBUG - 块 442 生成文本: <triplet> ZHOU M <per> 计算机科学 <concept> field of work</s>
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2025-06-10 17:43:56,512 - DEBUG - 处理块 445/504: Jul 26-31, 2015. Stroudsburg: ACL,2015: 260-269.
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2025-06-10 17:43:56,784 - DEBUG - 块 445 生成文本: <triplet> ZHANG Y <per> KANG L, et al. An end-to-end model <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:43:56,784 - DEBUG - 块 445 生成文本: <triplet> ZHANG Y <per> KANG L, et al. An end-to-end model <concept> instance of</s>
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2025-06-10 17:43:56,784 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ZHANG Y <per> KANG L, et al. An end-to-end model <concept> instance of</s>
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2025-06-10 17:43:56,784 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ZHANG Y <per> KANG L, et al. An end-to-end model <concept> instance of</s>
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2025-06-10 17:43:56,784 - DEBUG - 添加三元组: ZHANG Y(per) - instance of - KANG L, et al. An end-to-end model(concept)
2025-06-10 17:43:56,784 - DEBUG - 添加三元组: ZHANG Y(per) - instance of - KANG L, et al. An end-to-end model(concept)
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2025-06-10 17:43:56,784 - DEBUG - 块 445 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:56,784 - DEBUG - 块 445 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:56,784 - DEBUG - 块 445 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:43:56,784 - DEBUG - 处理块 446/504: for question answering over knowledge base with cr...
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2025-06-10 17:43:57,289 - DEBUG - 处理块 447/504: the 55th Annual Meeting of the Association for Com...
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2025-06-10 17:43:58,537 - DEBUG - 块 448 生成文本: <triplet> graphs with and without <concept> MOHAMMED S, SHI P, <per> named after assembly of knowledge <misc> strong baselines for simple question answering over knowledge baseline <media> based on <triplet> knowledge distribution <unk> LIN <eve> <org> owned <date> <dis> <loc> .</s>
2025-06-10 17:43:58,537 - DEBUG - 块 448 生成文本: <triplet> graphs with and without <concept> MOHAMMED S, SHI P, <per> named after assembly of knowledge <misc> strong baselines for simple question answering over knowledge baseline <media> based on <triplet> knowledge distribution <unk> LIN <eve> <org> owned <date> <dis> <loc> .</s>
2025-06-10 17:43:58,537 - DEBUG - 块 448 生成文本: <triplet> graphs with and without <concept> MOHAMMED S, SHI P, <per> named after assembly of knowledge <misc> strong baselines for simple question answering over knowledge baseline <media> based on <triplet> knowledge distribution <unk> LIN <eve> <org> owned <date> <dis> <loc> .</s>
2025-06-10 17:43:58,537 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graphs with and without <concept> MOHAMMED S, SHI P, <per> named after assembly of knowledge <misc> strong baselines for simple question answering over knowledge baseline <media> based on <triplet> knowledge distribution <unk> LIN <eve> <org> owned <date> <dis> <loc> .</s>
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2025-06-10 17:43:58,537 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graphs with and without', '<concept>', 'MOHAMMED S, SHI P,', '<per>', 'named after assembly of knowledge', '<misc>', 'strong baselines for simple question answering over knowledge baseline', '<media>', 'based on', '<triplet>', 'knowledge distribution', '<unk>', 'LIN', '<eve>', '<org>', 'owned', '<date>', '<dis>', '<loc>', '.']
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2025-06-10 17:43:58,537 - DEBUG - 添加三元组: graphs with and without(concept) - named after assembly of knowledge - MOHAMMED S, SHI P,(per)
2025-06-10 17:43:58,537 - DEBUG - 添加三元组: graphs with and without(concept) - named after assembly of knowledge - MOHAMMED S, SHI P,(per)
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2025-06-10 17:43:58,537 - DEBUG - 添加三元组: knowledge distribution(unk) - <org> - LIN(eve)
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2025-06-10 17:43:58,538 - DEBUG - 块 448 提取到 2 个三元组
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2025-06-10 17:44:00,203 - DEBUG - 块 453 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:44:00,770 - DEBUG - 块 454 生成文本: <triplet> ZHANG Y Z <per> LIU K, HE S Z, et al. Question answering over knowledge base with neural attention combining global <concept> studies</s>
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2025-06-10 17:44:00,771 - DEBUG - 块 454 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:44:01,443 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graphs', '<concept>', 'IR approach to simple question answering over knowledge', '<unk>', 'IR', '<misc>', 'studies']
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2025-06-10 17:44:01,443 - DEBUG - 块 456 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:44:01,443 - DEBUG - 块 456 提取到 1 个三元组
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2025-06-10 17:44:01,715 - DEBUG - 块 457 生成文本: <triplet> ZHANG Y Y, QIAN S S, FANG Q, et al. Multi- modal <per> author</s>
2025-06-10 17:44:01,715 - DEBUG - 块 457 生成文本: <triplet> ZHANG Y Y, QIAN S S, FANG Q, et al. Multi- modal <per> author</s>
2025-06-10 17:44:01,716 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ZHANG Y Y, QIAN S S, FANG Q, et al. Multi- modal <per> author</s>
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2025-06-10 17:44:01,716 - DEBUG - 处理块 458/504: knowledge-aware attention network for question ans...
2025-06-10 17:44:01,716 - DEBUG - 处理块 458/504: knowledge-aware attention network for question ans...
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2025-06-10 17:44:01,978 - DEBUG - 块 458 生成文本: <triplet> <concept> Journal of Computer Research and Development <media> publisher</s>
2025-06-10 17:44:01,978 - DEBUG - 块 458 生成文本: <triplet> <concept> Journal of Computer Research and Development <media> publisher</s>
2025-06-10 17:44:01,978 - DEBUG - 块 458 生成文本: <triplet> <concept> Journal of Computer Research and Development <media> publisher</s>
2025-06-10 17:44:01,978 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Journal of Computer Research and Development <media> publisher</s>
2025-06-10 17:44:01,978 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Journal of Computer Research and Development <media> publisher</s>
2025-06-10 17:44:01,978 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Journal of Computer Research and Development <media> publisher</s>
2025-06-10 17:44:01,978 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Journal of Computer Research and Development', '<media>', 'publisher']
2025-06-10 17:44:01,978 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Journal of Computer Research and Development', '<media>', 'publisher']
2025-06-10 17:44:01,978 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Journal of Computer Research and Development', '<media>', 'publisher']
2025-06-10 17:44:01,978 - DEBUG - 处理块 459/504: 张莹莹 , 钱胜胜 , 方全 , 等 . 基于多模态知识感知注意力机
制的问答方法 [J]. 计算机...
2025-06-10 17:44:01,978 - DEBUG - 处理块 459/504: 张莹莹 , 钱胜胜 , 方全 , 等 . 基于多模态知识感知注意力机
制的问答方法 [J]. 计算机...
2025-06-10 17:44:01,978 - DEBUG - 处理块 459/504: 张莹莹 , 钱胜胜 , 方全 , 等 . 基于多模态知识感知注意力机
制的问答方法 [J]. 计算机...
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 块 459 生成文本: <triplet> 张莹莹 <concept> 多模态知识感知注意力机 制的问答方法 <unk> 问 <misc> facet of</s>
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 块 459 生成文本: <triplet> 张莹莹 <concept> 多模态知识感知注意力机 制的问答方法 <unk> 问 <misc> facet of</s>
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 块 459 生成文本: <triplet> 张莹莹 <concept> 多模态知识感知注意力机 制的问答方法 <unk> 问 <misc> facet of</s>
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 张莹莹 <concept> 多模态知识感知注意力机 制的问答方法 <unk> 问 <misc> facet of</s>
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 张莹莹 <concept> 多模态知识感知注意力机 制的问答方法 <unk> 问 <misc> facet of</s>
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 张莹莹 <concept> 多模态知识感知注意力机 制的问答方法 <unk> 问 <misc> facet of</s>
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '张莹莹', '<concept>', '多模态知识感知注意力机 制的问答方法', '<unk>', '问', '<misc>', 'facet of']
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '张莹莹', '<concept>', '多模态知识感知注意力机 制的问答方法', '<unk>', '问', '<misc>', 'facet of']
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '张莹莹', '<concept>', '多模态知识感知注意力机 制的问答方法', '<unk>', '问', '<misc>', 'facet of']
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 添加三元组: 张莹莹(concept) - 问 - 多模态知识感知注意力机 制的问答方法(unk)
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 添加三元组: 张莹莹(concept) - 问 - 多模态知识感知注意力机 制的问答方法(unk)
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 添加三元组: 张莹莹(concept) - 问 - 多模态知识感知注意力机 制的问答方法(unk)
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 块 459 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 块 459 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 块 459 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 处理块 460/504: graph convolutional network for educational knowle...
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 处理块 460/504: graph convolutional network for educational knowle...
2025-06-10 17:44:02,462 - DEBUG - 处理块 460/504: graph convolutional network for educational knowle...
2025-06-10 17:44:03,441 - DEBUG - 块 460 生成文本: <triplet> graph <concept> convolutional network for educational knowledge base question answering[J.Journal of knowledgebase question answereding.James.computer.Jr.convolutionary question <unk> field viewinginstruction.Computer <misc> convolvolution <triplet> knowledge bases <media> knowledge based onJ <eve> knowledge Base question ответing(J)</s>
2025-06-10 17:44:03,441 - DEBUG - 块 460 生成文本: <triplet> graph <concept> convolutional network for educational knowledge base question answering[J.Journal of knowledgebase question answereding.James.computer.Jr.convolutionary question <unk> field viewinginstruction.Computer <misc> convolvolution <triplet> knowledge bases <media> knowledge based onJ <eve> knowledge Base question ответing(J)</s>
2025-06-10 17:44:03,441 - DEBUG - 块 460 生成文本: <triplet> graph <concept> convolutional network for educational knowledge base question answering[J.Journal of knowledgebase question answereding.James.computer.Jr.convolutionary question <unk> field viewinginstruction.Computer <misc> convolvolution <triplet> knowledge bases <media> knowledge based onJ <eve> knowledge Base question ответing(J)</s>
2025-06-10 17:44:03,441 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> convolutional network for educational knowledge base question answering[J.Journal of knowledgebase question answereding.James.computer.Jr.convolutionary question <unk> field viewinginstruction.Computer <misc> convolvolution <triplet> knowledge bases <media> knowledge based onJ <eve> knowledge Base question ответing(J)</s>
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2025-06-10 17:44:03,441 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - field viewinginstruction.Computer - convolutional network for educational knowledge base question answering[J.Journal of knowledgebase question answereding.James.computer.Jr.convolutionary question(unk)
2025-06-10 17:44:03,441 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - field viewinginstruction.Computer - convolutional network for educational knowledge base question answering[J.Journal of knowledgebase question answereding.James.computer.Jr.convolutionary question(unk)
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2025-06-10 17:44:03,441 - DEBUG - 添加三元组: knowledge bases(media) - knowledge Base question ответing(J) - knowledge based onJ(eve)
2025-06-10 17:44:03,441 - DEBUG - 添加三元组: knowledge bases(media) - knowledge Base question ответing(J) - knowledge based onJ(eve)
2025-06-10 17:44:03,441 - DEBUG - 添加三元组: knowledge bases(media) - knowledge Base question ответing(J) - knowledge based onJ(eve)
2025-06-10 17:44:03,441 - DEBUG - 块 460 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:44:03,441 - DEBUG - 块 460 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:44:03,441 - DEBUG - 块 460 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:44:03,441 - DEBUG - 处理块 461/504: Science and Technology,2021, 15(10): 1880-1887.
蔺奇...
2025-06-10 17:44:03,441 - DEBUG - 处理块 461/504: Science and Technology,2021, 15(10): 1880-1887.
蔺奇...
2025-06-10 17:44:03,441 - DEBUG - 处理块 461/504: Science and Technology,2021, 15(10): 1880-1887.
蔺奇...
2025-06-10 17:44:03,703 - DEBUG - 块 461 生成文本: <triplet> 蔺奇卡 <unk> 张玲玲 <concept> student</s>
2025-06-10 17:44:03,703 - DEBUG - 块 461 生成文本: <triplet> 蔺奇卡 <unk> 张玲玲 <concept> student</s>
2025-06-10 17:44:03,703 - DEBUG - 块 461 生成文本: <triplet> 蔺奇卡 <unk> 张玲玲 <concept> student</s>
2025-06-10 17:44:03,704 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 蔺奇卡 <unk> 张玲玲 <concept> student</s>
2025-06-10 17:44:03,704 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 蔺奇卡 <unk> 张玲玲 <concept> student</s>
2025-06-10 17:44:03,704 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 蔺奇卡 <unk> 张玲玲 <concept> student</s>
2025-06-10 17:44:03,704 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '蔺奇卡', '<unk>', '张玲玲', '<concept>', 'student']
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2025-06-10 17:44:03,704 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '蔺奇卡', '<unk>', '张玲玲', '<concept>', 'student']
2025-06-10 17:44:03,704 - DEBUG - 添加三元组: 蔺奇卡(unk) - student - 张玲玲(concept)
2025-06-10 17:44:03,704 - DEBUG - 添加三元组: 蔺奇卡(unk) - student - 张玲玲(concept)
2025-06-10 17:44:03,704 - DEBUG - 添加三元组: 蔺奇卡(unk) - student - 张玲玲(concept)
2025-06-10 17:44:03,704 - DEBUG - 块 461 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:03,704 - DEBUG - 块 461 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:03,704 - DEBUG - 块 461 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:03,704 - DEBUG - 处理块 462/504: [101] XIONG W H, YU M, CHANG S Y, et al. Improving...
2025-06-10 17:44:03,704 - DEBUG - 处理块 462/504: [101] XIONG W H, YU M, CHANG S Y, et al. Improving...
2025-06-10 17:44:03,704 - DEBUG - 处理块 462/504: [101] XIONG W H, YU M, CHANG S Y, et al. Improving...
2025-06-10 17:44:04,406 - DEBUG - 块 462 生成文本: <triplet> YU M, CHANG S Y, et al. Improving question answering over incomplete KBs with knowledge-M,CHang S <concept> knowledge <misc> knowledge of knowledge</s>
2025-06-10 17:44:04,406 - DEBUG - 块 462 生成文本: <triplet> YU M, CHANG S Y, et al. Improving question answering over incomplete KBs with knowledge-M,CHang S <concept> knowledge <misc> knowledge of knowledge</s>
2025-06-10 17:44:04,406 - DEBUG - 块 462 生成文本: <triplet> YU M, CHANG S Y, et al. Improving question answering over incomplete KBs with knowledge-M,CHang S <concept> knowledge <misc> knowledge of knowledge</s>
2025-06-10 17:44:04,406 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> YU M, CHANG S Y, et al. Improving question answering over incomplete KBs with knowledge-M,CHang S <concept> knowledge <misc> knowledge of knowledge</s>
2025-06-10 17:44:04,406 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> YU M, CHANG S Y, et al. Improving question answering over incomplete KBs with knowledge-M,CHang S <concept> knowledge <misc> knowledge of knowledge</s>
2025-06-10 17:44:04,406 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> YU M, CHANG S Y, et al. Improving question answering over incomplete KBs with knowledge-M,CHang S <concept> knowledge <misc> knowledge of knowledge</s>
2025-06-10 17:44:04,406 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'YU M, CHANG S Y, et al. Improving question answering over incomplete KBs with knowledge-M,CHang S', '<concept>', 'knowledge', '<misc>', 'knowledge of knowledge']
2025-06-10 17:44:04,406 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'YU M, CHANG S Y, et al. Improving question answering over incomplete KBs with knowledge-M,CHang S', '<concept>', 'knowledge', '<misc>', 'knowledge of knowledge']
2025-06-10 17:44:04,406 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'YU M, CHANG S Y, et al. Improving question answering over incomplete KBs with knowledge-M,CHang S', '<concept>', 'knowledge', '<misc>', 'knowledge of knowledge']
2025-06-10 17:44:04,407 - DEBUG - 添加三元组: YU M, CHANG S Y, et al. Improving question answering over incomplete KBs with knowledge-M,CHang S(concept) - knowledge of knowledge - knowledge(misc)
2025-06-10 17:44:04,407 - DEBUG - 添加三元组: YU M, CHANG S Y, et al. Improving question answering over incomplete KBs with knowledge-M,CHang S(concept) - knowledge of knowledge - knowledge(misc)
2025-06-10 17:44:04,407 - DEBUG - 添加三元组: YU M, CHANG S Y, et al. Improving question answering over incomplete KBs with knowledge-M,CHang S(concept) - knowledge of knowledge - knowledge(misc)
2025-06-10 17:44:04,407 - DEBUG - 块 462 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:04,407 - DEBUG - 块 462 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:04,407 - DEBUG - 块 462 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:04,407 - DEBUG - 处理块 463/504: [102] FELLBAUM C, MILLER G. WordNet: an electronic...
2025-06-10 17:44:04,407 - DEBUG - 处理块 463/504: [102] FELLBAUM C, MILLER G. WordNet: an electronic...
2025-06-10 17:44:04,407 - DEBUG - 处理块 463/504: [102] FELLBAUM C, MILLER G. WordNet: an electronic...
2025-06-10 17:44:04,679 - DEBUG - 块 463 生成文本: <triplet> <media> MIT Press <org> owned by</s>
2025-06-10 17:44:04,679 - DEBUG - 块 463 生成文本: <triplet> <media> MIT Press <org> owned by</s>
2025-06-10 17:44:04,679 - DEBUG - 块 463 生成文本: <triplet> <media> MIT Press <org> owned by</s>
2025-06-10 17:44:04,679 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> MIT Press <org> owned by</s>
2025-06-10 17:44:04,679 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> MIT Press <org> owned by</s>
2025-06-10 17:44:04,679 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> MIT Press <org> owned by</s>
2025-06-10 17:44:04,679 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'MIT Press', '<org>', 'owned by']
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2025-06-10 17:44:04,679 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'MIT Press', '<org>', 'owned by']
2025-06-10 17:44:04,679 - DEBUG - 处理块 464/504: [103] VRANDECIC D, KRTOETZSCH M. Wikidata: a free
...
2025-06-10 17:44:04,679 - DEBUG - 处理块 464/504: [103] VRANDECIC D, KRTOETZSCH M. Wikidata: a free
...
2025-06-10 17:44:04,679 - DEBUG - 处理块 464/504: [103] VRANDECIC D, KRTOETZSCH M. Wikidata: a free
...
2025-06-10 17:44:05,077 - DEBUG - 块 464 生成文本: <triplet> <concept> ACM <org> standards body</s>
2025-06-10 17:44:05,077 - DEBUG - 块 464 生成文本: <triplet> <concept> ACM <org> standards body</s>
2025-06-10 17:44:05,077 - DEBUG - 块 464 生成文本: <triplet> <concept> ACM <org> standards body</s>
2025-06-10 17:44:05,077 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> ACM <org> standards body</s>
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2025-06-10 17:44:05,077 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'ACM', '<org>', 'standards body']
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2025-06-10 17:44:05,077 - DEBUG - 处理块 465/504: [104] SERBAN I V, GARCIA-DURAN A, GULCEHRE C, et a...
2025-06-10 17:44:05,077 - DEBUG - 处理块 465/504: [104] SERBAN I V, GARCIA-DURAN A, GULCEHRE C, et a...
2025-06-10 17:44:05,077 - DEBUG - 处理块 465/504: [104] SERBAN I V, GARCIA-DURAN A, GULCEHRE C, et a...
2025-06-10 17:44:05,266 - DEBUG - 块 465 生成文本: <triplet> GARCIA-DURAN A <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:44:05,266 - DEBUG - 块 465 生成文本: <triplet> GARCIA-DURAN A <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:44:05,266 - DEBUG - 块 465 生成文本: <triplet> GARCIA-DURAN A <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:44:05,266 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> GARCIA-DURAN A <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:44:05,266 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> GARCIA-DURAN A <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:44:05,266 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> GARCIA-DURAN A <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:44:05,266 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'GARCIA-DURAN A', '<loc>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-10 17:44:05,266 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'GARCIA-DURAN A', '<loc>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-10 17:44:05,266 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'GARCIA-DURAN A', '<loc>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-10 17:44:05,266 - DEBUG - 处理块 466/504: works: the 30M factoid question- answer corpus[C]/...
2025-06-10 17:44:05,266 - DEBUG - 处理块 466/504: works: the 30M factoid question- answer corpus[C]/...
2025-06-10 17:44:05,266 - DEBUG - 处理块 466/504: works: the 30M factoid question- answer corpus[C]/...
2025-06-10 17:44:05,684 - DEBUG - 块 466 生成文本: <triplet> <media> factoid <concept> instance of <triplet> Pro- ceedings of the 54th Annual Meeting <eve> Associationfor <org> facet <per> participant</s>
2025-06-10 17:44:05,684 - DEBUG - 块 466 生成文本: <triplet> <media> factoid <concept> instance of <triplet> Pro- ceedings of the 54th Annual Meeting <eve> Associationfor <org> facet <per> participant</s>
2025-06-10 17:44:05,684 - DEBUG - 块 466 生成文本: <triplet> <media> factoid <concept> instance of <triplet> Pro- ceedings of the 54th Annual Meeting <eve> Associationfor <org> facet <per> participant</s>
2025-06-10 17:44:05,685 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> factoid <concept> instance of <triplet> Pro- ceedings of the 54th Annual Meeting <eve> Associationfor <org> facet <per> participant</s>
2025-06-10 17:44:05,685 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> factoid <concept> instance of <triplet> Pro- ceedings of the 54th Annual Meeting <eve> Associationfor <org> facet <per> participant</s>
2025-06-10 17:44:05,685 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> factoid <concept> instance of <triplet> Pro- ceedings of the 54th Annual Meeting <eve> Associationfor <org> facet <per> participant</s>
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2025-06-10 17:44:08,428 - DEBUG - 块 477 生成文本: <triplet> QA evaluation <concept> question sets <media> subclass of <unk> questionsets</s>
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2025-06-10 17:44:08,429 - DEBUG - 添加三元组: QA evaluation(concept) - subclass of - question sets(media)
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2025-06-10 17:44:08,429 - DEBUG - 块 477 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:08,429 - DEBUG - 块 477 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:08,429 - DEBUG - 块 477 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:08,429 - DEBUG - 处理块 478/504: the 2016 Conference on Empirical Methods in Natura...
2025-06-10 17:44:08,429 - DEBUG - 处理块 478/504: the 2016 Conference on Empirical Methods in Natura...
2025-06-10 17:44:08,429 - DEBUG - 处理块 478/504: the 2016 Conference on Empirical Methods in Natura...
2025-06-10 17:44:08,869 - DEBUG - 块 478 生成文本: <triplet> <org> Austin <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:44:08,869 - DEBUG - 块 478 生成文本: <triplet> <org> Austin <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:44:08,869 - DEBUG - 块 478 生成文本: <triplet> <org> Austin <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:44:08,869 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Austin <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:44:08,869 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Austin <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:44:08,869 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Austin <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:44:08,869 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'Austin', '<loc>', 'located in the administrative territorial entity']
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2025-06-10 17:44:08,869 - DEBUG - 处理块 479/504: [110] ZHOU M, HUANG M, ZHU X. An interpretable rea...
2025-06-10 17:44:08,869 - DEBUG - 处理块 479/504: [110] ZHOU M, HUANG M, ZHU X. An interpretable rea...
2025-06-10 17:44:09,299 - DEBUG - 块 479 生成文本: <triplet> ZHOU M <misc> interpretable reasoning network <concept> use</s>
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2025-06-10 17:44:09,299 - DEBUG - 块 479 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:09,299 - DEBUG - 块 479 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:09,299 - DEBUG - 块 479 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:09,299 - DEBUG - 处理块 480/504: dings of the 27th International Conference on Comp...
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2025-06-10 17:44:09,299 - DEBUG - 处理块 480/504: dings of the 27th International Conference on Comp...
2025-06-10 17:44:09,751 - DEBUG - 块 480 生成文本: <triplet> <concept> International Conference on Computa- tional Linguistics</s>
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2025-06-10 17:44:09,751 - DEBUG - 块 480 生成文本: <triplet> <concept> International Conference on Computa- tional Linguistics</s>
2025-06-10 17:44:09,751 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> International Conference on Computa- tional Linguistics</s>
2025-06-10 17:44:09,751 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> International Conference on Computa- tional Linguistics</s>
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2025-06-10 17:44:09,752 - DEBUG - 处理块 481/504: [111] CIMIANO P, LOPEZ V, UNGER C, et al. Multilin...
2025-06-10 17:44:09,752 - DEBUG - 处理块 481/504: [111] CIMIANO P, LOPEZ V, UNGER C, et al. Multilin...
2025-06-10 17:44:09,898 - DEBUG - 块 481 生成文本: <triplet> 菲律宾 <loc> 平方公里 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:44:09,898 - DEBUG - 块 481 生成文本: <triplet> 菲律宾 <loc> 平方公里 <concept> instance of</s>
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2025-06-10 17:44:09,898 - DEBUG - 块 481 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:09,898 - DEBUG - 块 481 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:09,898 - DEBUG - 块 481 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:09,898 - DEBUG - 处理块 482/504: question answering over linked data (QALD-3): lab ...
2025-06-10 17:44:09,898 - DEBUG - 处理块 482/504: question answering over linked data (QALD-3): lab ...
2025-06-10 17:44:09,898 - DEBUG - 处理块 482/504: question answering over linked data (QALD-3): lab ...
2025-06-10 17:44:10,255 - DEBUG - 块 482 生成文本: <triplet> LNCS 8138 <dis> lab over-view <concept> instance of the 4th Interna- <misc> instance</s>
2025-06-10 17:44:10,255 - DEBUG - 块 482 生成文本: <triplet> LNCS 8138 <dis> lab over-view <concept> instance of the 4th Interna- <misc> instance</s>
2025-06-10 17:44:10,255 - DEBUG - 块 482 生成文本: <triplet> LNCS 8138 <dis> lab over-view <concept> instance of the 4th Interna- <misc> instance</s>
2025-06-10 17:44:10,255 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LNCS 8138 <dis> lab over-view <concept> instance of the 4th Interna- <misc> instance</s>
2025-06-10 17:44:10,255 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LNCS 8138 <dis> lab over-view <concept> instance of the 4th Interna- <misc> instance</s>
2025-06-10 17:44:10,255 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LNCS 8138 <dis> lab over-view <concept> instance of the 4th Interna- <misc> instance</s>
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2025-06-10 17:44:10,255 - DEBUG - 添加三元组: LNCS 8138(dis) - instance of the 4th Interna- - lab over-view(concept)
2025-06-10 17:44:10,255 - DEBUG - 添加三元组: LNCS 8138(dis) - instance of the 4th Interna- - lab over-view(concept)
2025-06-10 17:44:10,255 - DEBUG - 添加三元组: LNCS 8138(dis) - instance of the 4th Interna- - lab over-view(concept)
2025-06-10 17:44:10,255 - DEBUG - 块 482 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:10,255 - DEBUG - 块 482 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:10,255 - DEBUG - 块 482 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:10,255 - DEBUG - 处理块 483/504: tional Conference of theCross-Language Evaluation ...
2025-06-10 17:44:10,255 - DEBUG - 处理块 483/504: tional Conference of theCross-Language Evaluation ...
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2025-06-10 17:44:10,706 - DEBUG - 块 483 生成文本: <triplet> tional Conference of theCross-Language Evaluation Forum for European Languages <org> <media> instance of <triplet> Information Access <eve> <concept> instance <per> <misc> instance</s>
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2025-06-10 17:44:10,706 - DEBUG - 块 483 生成文本: <triplet> tional Conference of theCross-Language Evaluation Forum for European Languages <org> <media> instance of <triplet> Information Access <eve> <concept> instance <per> <misc> instance</s>
2025-06-10 17:44:10,706 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> tional Conference of theCross-Language Evaluation Forum for European Languages <org> <media> instance of <triplet> Information Access <eve> <concept> instance <per> <misc> instance</s>
2025-06-10 17:44:10,706 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> tional Conference of theCross-Language Evaluation Forum for European Languages <org> <media> instance of <triplet> Information Access <eve> <concept> instance <per> <misc> instance</s>
2025-06-10 17:44:10,706 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> tional Conference of theCross-Language Evaluation Forum for European Languages <org> <media> instance of <triplet> Information Access <eve> <concept> instance <per> <misc> instance</s>
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2025-06-10 17:44:10,706 - DEBUG - 处理块 484/504: Multilinguality, Multimodality, and Visualization,...
2025-06-10 17:44:10,706 - DEBUG - 处理块 484/504: Multilinguality, Multimodality, and Visualization,...
2025-06-10 17:44:10,706 - DEBUG - 处理块 484/504: Multilinguality, Multimodality, and Visualization,...
2025-06-10 17:44:10,926 - DEBUG - 块 484 生成文本: <triplet> <org> Berlin <loc> headquarters location</s>
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2025-06-10 17:44:10,926 - DEBUG - 处理块 485/504: [112] UNGER C, FORASCU C, LOPEZ V, et al. Question...
2025-06-10 17:44:10,926 - DEBUG - 处理块 485/504: [112] UNGER C, FORASCU C, LOPEZ V, et al. Question...
2025-06-10 17:44:10,926 - DEBUG - 处理块 485/504: [112] UNGER C, FORASCU C, LOPEZ V, et al. Question...
2025-06-10 17:44:11,082 - DEBUG - 块 485 生成文本: <triplet> <concept> QALD-4 <misc> studies</s>
2025-06-10 17:44:11,082 - DEBUG - 块 485 生成文本: <triplet> <concept> QALD-4 <misc> studies</s>
2025-06-10 17:44:11,082 - DEBUG - 块 485 生成文本: <triplet> <concept> QALD-4 <misc> studies</s>
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2025-06-10 17:44:11,083 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'QALD-4', '<misc>', 'studies']
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2025-06-10 17:44:11,083 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'QALD-4', '<misc>', 'studies']
2025-06-10 17:44:11,083 - DEBUG - 处理块 486/504: for CLEF 2014 Conference, Sheffield, Sep 15- 18, 2...
2025-06-10 17:44:11,083 - DEBUG - 处理块 486/504: for CLEF 2014 Conference, Sheffield, Sep 15- 18, 2...
2025-06-10 17:44:11,083 - DEBUG - 处理块 486/504: for CLEF 2014 Conference, Sheffield, Sep 15- 18, 2...
2025-06-10 17:44:11,418 - DEBUG - 块 486 生成文本: <triplet> <org> Sheffield <loc> headquarters location</s>
2025-06-10 17:44:11,418 - DEBUG - 块 486 生成文本: <triplet> <org> Sheffield <loc> headquarters location</s>
2025-06-10 17:44:11,418 - DEBUG - 块 486 生成文本: <triplet> <org> Sheffield <loc> headquarters location</s>
2025-06-10 17:44:11,418 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Sheffield <loc> headquarters location</s>
2025-06-10 17:44:11,418 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Sheffield <loc> headquarters location</s>
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2025-06-10 17:44:11,418 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'Sheffield', '<loc>', 'headquarters location']
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2025-06-10 17:44:11,418 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'Sheffield', '<loc>', 'headquarters location']
2025-06-10 17:44:11,418 - DEBUG - 处理块 487/504: answering over linked data (QALD-5)[C]//Working No...
2025-06-10 17:44:11,418 - DEBUG - 处理块 487/504: answering over linked data (QALD-5)[C]//Working No...
2025-06-10 17:44:11,418 - DEBUG - 处理块 487/504: answering over linked data (QALD-5)[C]//Working No...
2025-06-10 17:44:11,753 - DEBUG - 块 487 生成文本: <triplet> <concept> 2015 <date> point in time <triplet> CLEF2015 <eve> CLef <media> part of the Evaluation Forum <org> participant</s>
2025-06-10 17:44:11,753 - DEBUG - 块 487 生成文本: <triplet> <concept> 2015 <date> point in time <triplet> CLEF2015 <eve> CLef <media> part of the Evaluation Forum <org> participant</s>
2025-06-10 17:44:11,753 - DEBUG - 块 487 生成文本: <triplet> <concept> 2015 <date> point in time <triplet> CLEF2015 <eve> CLef <media> part of the Evaluation Forum <org> participant</s>
2025-06-10 17:44:11,753 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 2015 <date> point in time <triplet> CLEF2015 <eve> CLef <media> part of the Evaluation Forum <org> participant</s>
2025-06-10 17:44:11,753 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 2015 <date> point in time <triplet> CLEF2015 <eve> CLef <media> part of the Evaluation Forum <org> participant</s>
2025-06-10 17:44:11,753 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 2015 <date> point in time <triplet> CLEF2015 <eve> CLef <media> part of the Evaluation Forum <org> participant</s>
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2025-06-10 17:44:11,754 - DEBUG - 处理块 488/504: [114] UNGER C, NGOMO A, CABRIO E. 6th open challen...
2025-06-10 17:44:11,754 - DEBUG - 处理块 488/504: [114] UNGER C, NGOMO A, CABRIO E. 6th open challen...
2025-06-10 17:44:11,754 - DEBUG - 处理块 488/504: [114] UNGER C, NGOMO A, CABRIO E. 6th open challen...
2025-06-10 17:44:12,235 - DEBUG - 块 488 生成文本: <triplet> <concept> 6 <num> quantity <triplet> 6th open challenge on question answering over linked data (QALD-6th <eve> 6st <date> point in time</s>
2025-06-10 17:44:12,235 - DEBUG - 块 488 生成文本: <triplet> <concept> 6 <num> quantity <triplet> 6th open challenge on question answering over linked data (QALD-6th <eve> 6st <date> point in time</s>
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2025-06-10 17:44:12,236 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 6 <num> quantity <triplet> 6th open challenge on question answering over linked data (QALD-6th <eve> 6st <date> point in time</s>
2025-06-10 17:44:12,236 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 6 <num> quantity <triplet> 6th open challenge on question answering over linked data (QALD-6th <eve> 6st <date> point in time</s>
2025-06-10 17:44:12,236 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 6 <num> quantity <triplet> 6th open challenge on question answering over linked data (QALD-6th <eve> 6st <date> point in time</s>
2025-06-10 17:44:12,236 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '6', '<num>', 'quantity', '<triplet>', '6th open challenge on question answering over linked data (QALD-6th', '<eve>', '6st', '<date>', 'point in time']
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2025-06-10 17:44:12,236 - DEBUG - 处理块 489/504: Semantic Web Challenges: 3rd SemWebEval Challenge ...
2025-06-10 17:44:12,236 - DEBUG - 处理块 489/504: Semantic Web Challenges: 3rd SemWebEval Challenge ...
2025-06-10 17:44:12,372 - DEBUG - 块 489 生成文本: <triplet> <eve> Semantic Web <misc> facet of</s>
2025-06-10 17:44:12,372 - DEBUG - 块 489 生成文本: <triplet> <eve> Semantic Web <misc> facet of</s>
2025-06-10 17:44:12,372 - DEBUG - 块 489 生成文本: <triplet> <eve> Semantic Web <misc> facet of</s>
2025-06-10 17:44:12,372 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <eve> Semantic Web <misc> facet of</s>
2025-06-10 17:44:12,372 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <eve> Semantic Web <misc> facet of</s>
2025-06-10 17:44:12,372 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <eve> Semantic Web <misc> facet of</s>
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2025-06-10 17:44:12,372 - DEBUG - 处理块 490/504: [115] USBECK R, NGOMO A, HAARMANN B, et al. Open
c...
2025-06-10 17:44:12,372 - DEBUG - 处理块 490/504: [115] USBECK R, NGOMO A, HAARMANN B, et al. Open
c...
2025-06-10 17:44:12,372 - DEBUG - 处理块 490/504: [115] USBECK R, NGOMO A, HAARMANN B, et al. Open
c...
2025-06-10 17:44:12,845 - DEBUG - 块 490 生成文本: <triplet> <concept> question answering over linked data (QALD- <media> part of the series <triplet> question <org> QAD <misc> part <unk> list of</s>
2025-06-10 17:44:12,845 - DEBUG - 块 490 生成文本: <triplet> <concept> question answering over linked data (QALD- <media> part of the series <triplet> question <org> QAD <misc> part <unk> list of</s>
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2025-06-10 17:44:12,845 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> question answering over linked data (QALD- <media> part of the series <triplet> question <org> QAD <misc> part <unk> list of</s>
2025-06-10 17:44:12,845 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> question answering over linked data (QALD- <media> part of the series <triplet> question <org> QAD <misc> part <unk> list of</s>
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2025-06-10 17:44:12,845 - DEBUG - 处理块 491/504: 7)[C]//Semantic Web Challenges:4th SemWebEval Chal...
2025-06-10 17:44:12,845 - DEBUG - 处理块 491/504: 7)[C]//Semantic Web Challenges:4th SemWebEval Chal...
2025-06-10 17:44:12,981 - DEBUG - 块 491 生成文本: <triplet> <eve> Semantic Web <misc> facet of</s>
2025-06-10 17:44:12,981 - DEBUG - 块 491 生成文本: <triplet> <eve> Semantic Web <misc> facet of</s>
2025-06-10 17:44:12,981 - DEBUG - 块 491 生成文本: <triplet> <eve> Semantic Web <misc> facet of</s>
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2025-06-10 17:44:12,982 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <eve> Semantic Web <misc> facet of</s>
2025-06-10 17:44:12,982 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <eve> Semantic Web <misc> facet of</s>
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2025-06-10 17:44:12,982 - DEBUG - 处理块 492/504: [116] TRIVEDI P , MAHESHWARI G, DUBEY M, et al. LC...
2025-06-10 17:44:12,982 - DEBUG - 处理块 492/504: [116] TRIVEDI P , MAHESHWARI G, DUBEY M, et al. LC...
2025-06-10 17:44:12,982 - DEBUG - 处理块 492/504: [116] TRIVEDI P , MAHESHWARI G, DUBEY M, et al. LC...
2025-06-10 17:44:13,128 - DEBUG - 块 492 生成文本: <triplet> LC-QuAD <media> corpus <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,128 - DEBUG - 块 492 生成文本: <triplet> LC-QuAD <media> corpus <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,128 - DEBUG - 块 492 生成文本: <triplet> LC-QuAD <media> corpus <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,128 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LC-QuAD <media> corpus <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,128 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LC-QuAD <media> corpus <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,128 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LC-QuAD <media> corpus <concept> instance of</s>
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2025-06-10 17:44:13,128 - DEBUG - 块 492 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:13,128 - DEBUG - 块 492 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:13,128 - DEBUG - 块 492 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:13,128 - DEBUG - 处理块 493/504: graphs[C]//LNCS 10588: Proceedings of the16th Inte...
2025-06-10 17:44:13,128 - DEBUG - 处理块 493/504: graphs[C]//LNCS 10588: Proceedings of the16th Inte...
2025-06-10 17:44:13,128 - DEBUG - 处理块 493/504: graphs[C]//LNCS 10588: Proceedings of the16th Inte...
2025-06-10 17:44:13,337 - DEBUG - 块 493 生成文本: <triplet> graphs <concept> Semantic Web Conference <media> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,337 - DEBUG - 块 493 生成文本: <triplet> graphs <concept> Semantic Web Conference <media> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,337 - DEBUG - 块 493 生成文本: <triplet> graphs <concept> Semantic Web Conference <media> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,338 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graphs <concept> Semantic Web Conference <media> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,338 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graphs <concept> Semantic Web Conference <media> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,338 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graphs <concept> Semantic Web Conference <media> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,338 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graphs', '<concept>', 'Semantic Web Conference', '<media>', 'instance of']
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2025-06-10 17:44:13,338 - DEBUG - 添加三元组: graphs(concept) - instance of - Semantic Web Conference(media)
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2025-06-10 17:44:13,338 - DEBUG - 添加三元组: graphs(concept) - instance of - Semantic Web Conference(media)
2025-06-10 17:44:13,338 - DEBUG - 块 493 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:13,338 - DEBUG - 块 493 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:13,338 - DEBUG - 块 493 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:13,338 - DEBUG - 处理块 494/504: [117] DUBEY M, BANERJEE D, ABDELKAWI A, et al. LC-...
2025-06-10 17:44:13,338 - DEBUG - 处理块 494/504: [117] DUBEY M, BANERJEE D, ABDELKAWI A, et al. LC-...
2025-06-10 17:44:13,338 - DEBUG - 处理块 494/504: [117] DUBEY M, BANERJEE D, ABDELKAWI A, et al. LC-...
2025-06-10 17:44:13,568 - DEBUG - 块 494 生成文本: <triplet> LC- QuAD 2.0 <misc> large dataset <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,568 - DEBUG - 块 494 生成文本: <triplet> LC- QuAD 2.0 <misc> large dataset <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,568 - DEBUG - 块 494 生成文本: <triplet> LC- QuAD 2.0 <misc> large dataset <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,568 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LC- QuAD 2.0 <misc> large dataset <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,568 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LC- QuAD 2.0 <misc> large dataset <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,568 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LC- QuAD 2.0 <misc> large dataset <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,568 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'LC- QuAD 2.0', '<misc>', 'large dataset', '<concept>', 'instance of']
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2025-06-10 17:44:13,568 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'LC- QuAD 2.0', '<misc>', 'large dataset', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:44:13,568 - DEBUG - 添加三元组: LC- QuAD 2.0(misc) - instance of - large dataset(concept)
2025-06-10 17:44:13,568 - DEBUG - 添加三元组: LC- QuAD 2.0(misc) - instance of - large dataset(concept)
2025-06-10 17:44:13,568 - DEBUG - 添加三元组: LC- QuAD 2.0(misc) - instance of - large dataset(concept)
2025-06-10 17:44:13,568 - DEBUG - 块 494 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:13,568 - DEBUG - 块 494 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:13,568 - DEBUG - 块 494 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:13,568 - DEBUG - 处理块 495/504: ing over Wikidata and DBpedia[C]//LNCS11779: Proce...
2025-06-10 17:44:13,568 - DEBUG - 处理块 495/504: ing over Wikidata and DBpedia[C]//LNCS11779: Proce...
2025-06-10 17:44:13,568 - DEBUG - 处理块 495/504: ing over Wikidata and DBpedia[C]//LNCS11779: Proce...
2025-06-10 17:44:13,935 - DEBUG - 块 495 生成文本: <triplet> LNCS11779 <eve> International Semantic Web Conference <media> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,935 - DEBUG - 块 495 生成文本: <triplet> LNCS11779 <eve> International Semantic Web Conference <media> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,935 - DEBUG - 块 495 生成文本: <triplet> LNCS11779 <eve> International Semantic Web Conference <media> instance of</s>
2025-06-10 17:44:13,936 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> LNCS11779 <eve> International Semantic Web Conference <media> instance of</s>
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2025-06-10 17:44:13,936 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'LNCS11779', '<eve>', 'International Semantic Web Conference', '<media>', 'instance of']
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2025-06-10 17:44:13,936 - DEBUG - 添加三元组: LNCS11779(eve) - instance of - International Semantic Web Conference(media)
2025-06-10 17:44:13,936 - DEBUG - 添加三元组: LNCS11779(eve) - instance of - International Semantic Web Conference(media)
2025-06-10 17:44:13,936 - DEBUG - 添加三元组: LNCS11779(eve) - instance of - International Semantic Web Conference(media)
2025-06-10 17:44:13,936 - DEBUG - 块 495 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:13,936 - DEBUG - 块 495 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:13,936 - DEBUG - 块 495 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:13,936 - DEBUG - 处理块 496/504: Auckland, Oct 26-30, 2019. Cham: Springer,2019: 69...
2025-06-10 17:44:13,936 - DEBUG - 处理块 496/504: Auckland, Oct 26-30, 2019. Cham: Springer,2019: 69...
2025-06-10 17:44:13,936 - DEBUG - 处理块 496/504: Auckland, Oct 26-30, 2019. Cham: Springer,2019: 69...
2025-06-10 17:44:14,418 - DEBUG - 块 496 生成文本: <triplet> 陈子睿 <concept> 克拉玛依 <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:44:14,418 - DEBUG - 块 496 生成文本: <triplet> 陈子睿 <concept> 克拉玛依 <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:44:14,418 - DEBUG - 块 496 生成文本: <triplet> 陈子睿 <concept> 克拉玛依 <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:44:14,419 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 陈子睿 <concept> 克拉玛依 <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:44:14,419 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 陈子睿 <concept> 克拉玛依 <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:44:14,419 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 陈子睿 <concept> 克拉玛依 <loc> located in the administrative territorial entity</s>
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2025-06-10 17:44:14,419 - DEBUG - 添加三元组: 陈子睿(concept) - located in the administrative territorial entity - 克拉玛依(loc)
2025-06-10 17:44:14,419 - DEBUG - 添加三元组: 陈子睿(concept) - located in the administrative territorial entity - 克拉玛依(loc)
2025-06-10 17:44:14,419 - DEBUG - 添加三元组: 陈子睿(concept) - located in the administrative territorial entity - 克拉玛依(loc)
2025-06-10 17:44:14,419 - DEBUG - 块 496 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:14,419 - DEBUG - 块 496 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:14,419 - DEBUG - 块 496 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:14,419 - DEBUG - 处理块 497/504: CHEN Zirui, born in1998, M.S. candidate, stu-
dent...
2025-06-10 17:44:14,419 - DEBUG - 处理块 497/504: CHEN Zirui, born in1998, M.S. candidate, stu-
dent...
2025-06-10 17:44:14,419 - DEBUG - 处理块 497/504: CHEN Zirui, born in1998, M.S. candidate, stu-
dent...
2025-06-10 17:44:14,596 - DEBUG - 块 497 生成文本: <triplet> CHEN Zirui <per> 1998 <date> date of birth</s>
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2025-06-10 17:44:14,597 - DEBUG - 块 497 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:14,597 - DEBUG - 块 497 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:14,597 - DEBUG - 块 497 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:14,597 - DEBUG - 处理块 498/504: knowledge graph question answering.
王鑫 （1981—） ，男，...
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王鑫 （1981—） ，男，...
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王鑫 （1981—） ，男，...
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2025-06-10 17:44:14,765 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 大数据分布式处理 <concept> <media> field of work</s>
2025-06-10 17:44:14,765 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 大数据分布式处理 <concept> <media> field of work</s>
2025-06-10 17:44:14,765 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 大数据分布式处理 <concept> <media> field of work</s>
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2025-06-10 17:44:14,765 - DEBUG - 处理块 499/504: WANG Xin,born in1981, Ph.D., professor, Ph.D.
supe...
2025-06-10 17:44:14,765 - DEBUG - 处理块 499/504: WANG Xin,born in1981, Ph.D., professor, Ph.D.
supe...
2025-06-10 17:44:14,765 - DEBUG - 处理块 499/504: WANG Xin,born in1981, Ph.D., professor, Ph.D.
supe...
2025-06-10 17:44:14,953 - DEBUG - 块 499 生成文本: <triplet> graphs <concept> knowledge <misc> studies</s>
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2025-06-10 17:44:14,953 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graphs <concept> knowledge <misc> studies</s>
2025-06-10 17:44:14,953 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graphs <concept> knowledge <misc> studies</s>
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2025-06-10 17:44:14,954 - DEBUG - 块 499 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:14,954 - DEBUG - 块 499 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:14,954 - DEBUG - 块 499 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:14,954 - DEBUG - 处理块 500/504: date management, graph databases and bigdata
distr...
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distr...
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2025-06-10 17:44:15,195 - DEBUG - 块 500 生成文本: <triplet> 人工智能 <concept> 大数据 <media> studies</s>
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2025-06-10 17:44:15,195 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '人工智能', '<concept>', '大数据', '<media>', 'studies']
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2025-06-10 17:44:15,195 - DEBUG - 添加三元组: 人工智能(concept) - studies - 大数据(media)
2025-06-10 17:44:15,195 - DEBUG - 添加三元组: 人工智能(concept) - studies - 大数据(media)
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2025-06-10 17:44:15,195 - DEBUG - 块 500 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:15,195 - DEBUG - 块 500 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:15,195 - DEBUG - 块 500 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:15,196 - DEBUG - 处理块 501/504: WANG Lin, born in 1981, Ph.D., professional
member...
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2025-06-10 17:44:15,499 - DEBUG - 块 501 生成文本: <triplet> <concept> bigdata application <unk> studies <triplet> big data application and artificial intelligence <media> <per> occupation</s>
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2025-06-10 17:44:15,499 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> bigdata application <unk> studies <triplet> big data application and artificial intelligence <media> <per> occupation</s>
2025-06-10 17:44:15,499 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> bigdata application <unk> studies <triplet> big data application and artificial intelligence <media> <per> occupation</s>
2025-06-10 17:44:15,499 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> bigdata application <unk> studies <triplet> big data application and artificial intelligence <media> <per> occupation</s>
2025-06-10 17:44:15,499 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'bigdata application', '<unk>', 'studies', '<triplet>', 'big data application and artificial intelligence', '<media>', '<per>', 'occupation']
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2025-06-10 17:44:15,499 - DEBUG - 处理块 502/504: 徐大为 （1989—） ，男，博士，CCF 专业会员 ，主
要研究方向为人工智能 、自然语言处理。
...
2025-06-10 17:44:15,499 - DEBUG - 处理块 502/504: 徐大为 （1989—） ，男，博士，CCF 专业会员 ，主
要研究方向为人工智能 、自然语言处理。
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2025-06-10 17:44:15,499 - DEBUG - 处理块 502/504: 徐大为 （1989—） ，男，博士，CCF 专业会员 ，主
要研究方向为人工智能 、自然语言处理。
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2025-06-10 17:44:15,679 - DEBUG - 块 502 生成文本: <triplet> 徐大为 <concept> 1989 <date> date of birth</s>
2025-06-10 17:44:15,679 - DEBUG - 块 502 生成文本: <triplet> 徐大为 <concept> 1989 <date> date of birth</s>
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2025-06-10 17:44:15,679 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 徐大为 <concept> 1989 <date> date of birth</s>
2025-06-10 17:44:15,679 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 徐大为 <concept> 1989 <date> date of birth</s>
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2025-06-10 17:44:15,679 - DEBUG - 块 502 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:15,679 - DEBUG - 块 502 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:15,679 - DEBUG - 块 502 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:15,679 - DEBUG - 处理块 503/504: artificial intelligence and natural language pro -...
2025-06-10 17:44:15,679 - DEBUG - 处理块 503/504: artificial intelligence and natural language pro -...
2025-06-10 17:44:15,679 - DEBUG - 处理块 503/504: artificial intelligence and natural language pro -...
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 块 503 生成文本: <triplet> 贾勇哲 <per> 人工智能 <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 块 503 生成文本: <triplet> 贾勇哲 <per> 人工智能 <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 块 503 生成文本: <triplet> 贾勇哲 <per> 人工智能 <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 贾勇哲 <per> 人工智能 <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 贾勇哲 <per> 人工智能 <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 贾勇哲 <per> 人工智能 <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '贾勇哲', '<per>', '人工智能', '<concept>', 'field of work']
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '贾勇哲', '<per>', '人工智能', '<concept>', 'field of work']
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '贾勇哲', '<per>', '人工智能', '<concept>', 'field of work']
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 添加三元组: 贾勇哲(per) - field of work - 人工智能(concept)
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 添加三元组: 贾勇哲(per) - field of work - 人工智能(concept)
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 添加三元组: 贾勇哲(per) - field of work - 人工智能(concept)
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 块 503 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 块 503 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 块 503 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 处理块 504/504: JIA Yongzhe, born in1987, Ph.D., professional
memb...
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 处理块 504/504: JIA Yongzhe, born in1987, Ph.D., professional
memb...
2025-06-10 17:44:15,858 - DEBUG - 处理块 504/504: JIA Yongzhe, born in1987, Ph.D., professional
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2025-06-10 17:44:16,099 - DEBUG - 块 504 生成文本: <triplet> intelligence <concept> artificial <org> part of</s>
2025-06-10 17:44:16,099 - DEBUG - 块 504 生成文本: <triplet> intelligence <concept> artificial <org> part of</s>
2025-06-10 17:44:16,099 - DEBUG - 块 504 生成文本: <triplet> intelligence <concept> artificial <org> part of</s>
2025-06-10 17:44:16,099 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> intelligence <concept> artificial <org> part of</s>
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2025-06-10 17:44:16,099 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> intelligence <concept> artificial <org> part of</s>
2025-06-10 17:44:16,099 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'intelligence', '<concept>', 'artificial', '<org>', 'part of']
2025-06-10 17:44:16,099 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'intelligence', '<concept>', 'artificial', '<org>', 'part of']
2025-06-10 17:44:16,099 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'intelligence', '<concept>', 'artificial', '<org>', 'part of']
2025-06-10 17:44:16,099 - DEBUG - 添加三元组: intelligence(concept) - part of - artificial(org)
2025-06-10 17:44:16,099 - DEBUG - 添加三元组: intelligence(concept) - part of - artificial(org)
2025-06-10 17:44:16,099 - DEBUG - 添加三元组: intelligence(concept) - part of - artificial(org)
2025-06-10 17:44:16,099 - DEBUG - 块 504 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:16,099 - DEBUG - 块 504 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:16,099 - DEBUG - 块 504 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:44:16,108 - INFO - 文档 27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe 的 329 个三元组已保存到: /share/wangmeihua/rag/triples/27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe_testuser6.txt
2025-06-10 17:44:16,108 - INFO - 文档 27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe 的 329 个三元组已保存到: /share/wangmeihua/rag/triples/27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe_testuser6.txt
2025-06-10 17:44:16,108 - INFO - 文档 27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe 的 329 个三元组已保存到: /share/wangmeihua/rag/triples/27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe_testuser6.txt
2025-06-10 17:44:16,109 - INFO - 文档 27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe 三元组抽取完成，耗时: 187.40 秒
2025-06-10 17:44:16,109 - INFO - 文档 27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe 三元组抽取完成，耗时: 187.40 秒
2025-06-10 17:44:16,109 - INFO - 文档 27cf5092-fe72-4521-9ac7-2cdfa156fbfe 三元组抽取完成，耗时: 187.40 秒
2025-06-10 17:44:16,109 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/1.pdf 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-06-10 17:44:16,109 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/1.pdf 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-06-10 17:44:16,109 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/1.pdf 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb
2025-06-10 17:46:47,405 - DEBUG - 成功加载 mREBEL 模型，分词器 triplet_id: 250054
2025-06-10 17:46:47,405 - DEBUG - 成功加载 mREBEL 模型，分词器 triplet_id: 250054
2025-06-10 17:46:47,414 - INFO - 生成 document_id: 9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee for file: /share/wangmeihua/rag/data/2.pdf
2025-06-10 17:46:47,414 - INFO - 开始处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/2.pdf，userid: testuser6，db_type: textdb
2025-06-10 17:46:47,414 - DEBUG - 检查文件: /share/wangmeihua/rag/data/2.pdf, 大小: 911589 字节
2025-06-10 17:46:47,414 - DEBUG - 文件扩展名: pdf
2025-06-10 17:46:47,414 - DEBUG - 开始加载文件
2025-06-10 17:46:49,382 - DEBUG - 加载完成，生成 1 个文档
2025-06-10 17:46:49,385 - DEBUG - 分割完成，生成 22 个文档块
2025-06-10 17:46:49,385 - DEBUG - 生成文档块 0: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,385 - DEBUG - 生成文档块 1: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 1, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,385 - DEBUG - 生成文档块 2: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 2, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,385 - DEBUG - 生成文档块 3: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 3, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,385 - DEBUG - 生成文档块 4: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 4, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,385 - DEBUG - 生成文档块 5: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 5, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,385 - DEBUG - 生成文档块 6: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 6, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 生成文档块 7: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 7, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 生成文档块 8: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 8, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 生成文档块 9: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 9, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 生成文档块 10: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 10, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 生成文档块 11: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 11, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 生成文档块 12: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 12, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 生成文档块 13: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 13, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 生成文档块 14: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 14, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 生成文档块 15: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 15, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 生成文档块 16: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 16, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 生成文档块 17: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 17, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 生成文档块 18: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 18, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 生成文档块 19: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 19, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 生成文档块 20: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 20, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 生成文档块 21: metadata={'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 21, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/2.pdf 加载并分割为 22 个文档块，document_id: 9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 处理文件 /share/wangmeihua/rag/data/2.pdf，生成 22 个文档块
2025-06-10 17:46:49,386 - DEBUG - 第一个文档块: See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/341505212
Review on Knowledge Graph Techniques
Article  in   Dianzi Keji Daxue Xuebao/Jour
2025-06-10 17:46:50,132 - DEBUG - 已连接到 Milvus Lite，路径: /share/wangmeihua/rag/Milvus/milvus.db
2025-06-10 17:46:54,846 - DEBUG - 嵌入模型加载成功，输出维度: 1024
2025-06-10 17:46:54,846 - DEBUG - 集合名称: ragdb_textdb
2025-06-10 17:46:54,849 - DEBUG - 检查集合 ragdb_textdb 的 schema: 字段匹配=True, vector_field存在=True, dtype=101, dim=1024
2025-06-10 17:46:54,966 - DEBUG - 集合 ragdb_textdb 已存在并加载成功
2025-06-10 17:46:54,973 - DEBUG - 成功初始化 Milvus 向量存储: ragdb_textdb
2025-06-10 17:46:54,973 - DEBUG - 正在为 userid testuser6 插入 22 个文档到 ragdb_textdb
2025-06-10 17:46:54,973 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 0, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:54,973 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 1, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:54,973 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 2, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:54,973 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 3, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
2025-06-10 17:46:54,973 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 4, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
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2025-06-10 17:46:54,973 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 8, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
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2025-06-10 17:46:54,974 - DEBUG - 插入文档元数据: {'userid': 'testuser6', 'document_id': '9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee', 'filename': '2.pdf', 'file_path': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf', 'upload_time': '2025-06-10T17:46:49.385693', 'file_type': 'pdf', 'chunk_index': 10, 'source': '/share/wangmeihua/rag/data/2.pdf'}
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2025-06-10 17:46:55,660 - DEBUG - 已断开 Milvus 连接
2025-06-10 17:47:00,403 - INFO - 开始抽取文档 9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee 的三元组，userid: testuser6
2025-06-10 17:47:00,405 - DEBUG - 分割为 298 个文本块
2025-06-10 17:47:00,405 - DEBUG - 处理块 1/298: See discussions, stats, and author profiles for th...
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2025-06-10 17:47:00,816 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> researchgate.net <org> publisher</s>
2025-06-10 17:47:00,816 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'researchgate.net', '<org>', 'publisher']
2025-06-10 17:47:00,816 - DEBUG - 处理块 2/298: Review on Knowledge Graph Techniques
...
2025-06-10 17:47:00,966 - DEBUG - 块 2 生成文本: <triplet> <media> Knowledge Graph Techniques <concept> part of</s>
2025-06-10 17:47:00,966 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> Knowledge Graph Techniques <concept> part of</s>
2025-06-10 17:47:00,966 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'Knowledge Graph Techniques', '<concept>', 'part of']
2025-06-10 17:47:00,966 - DEBUG - 处理块 3/298: Article  in   Dianzi Keji Daxue Xuebao/Journal of ...
2025-06-10 17:47:01,341 - DEBUG - 块 3 生成文本: <triplet> <concept> Dianzi Keji Daxue Xuebao <per> author</s>
2025-06-10 17:47:01,341 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Dianzi Keji Daxue Xuebao <per> author</s>
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2025-06-10 17:47:01,341 - DEBUG - 处理块 4/298: DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.04.012
CITATION...
2025-06-10 17:47:01,611 - DEBUG - 块 4 生成文本: <triplet> <concept> China <loc> country <triplet> Zenglin Xu University of Electronic Science and Technology <org> China</s>
2025-06-10 17:47:01,611 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> China <loc> country <triplet> Zenglin Xu University of Electronic Science and Technology <org> China</s>
2025-06-10 17:47:01,612 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'China', '<loc>', 'country', '<triplet>', 'Zenglin Xu University of Electronic Science and Technology', '<org>', 'China']
2025-06-10 17:47:01,612 - DEBUG - 处理块 5/298: 287 PUBLICATIONS   9,297 CITATIONS   
SEE PROFILE
...
2025-06-10 17:47:01,899 - DEBUG - 块 5 生成文本: <triplet> <concept> Yongpan Sheng Southwest University <org> part of</s>
2025-06-10 17:47:01,900 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Yongpan Sheng Southwest University <org> part of</s>
2025-06-10 17:47:01,900 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Yongpan Sheng Southwest University', '<org>', 'part of']
2025-06-10 17:47:01,900 - DEBUG - 处理块 6/298: University of Electronic Science and Technology of...
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2025-06-10 17:47:02,199 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 285 <concept> Yafang Wang ShanghaiTech University <org> publisher</s>
2025-06-10 17:47:02,199 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '285', '<concept>', 'Yafang Wang ShanghaiTech University', '<org>', 'publisher']
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2025-06-10 17:47:02,199 - DEBUG - 处理块 7/298: 56 PUBLICATIONS   1,579 CITATIONS   
SEE PROFILE
A...
2025-06-10 17:47:02,337 - DEBUG - 块 7 生成文本: <triplet> <concept> Yongpan Sheng <per> performer</s>
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2025-06-10 17:47:02,338 - DEBUG - 处理块 8/298: The user has requested enhancement of the download...
2025-06-10 17:47:02,639 - DEBUG - 块 8 生成文本: <triplet> <concept> enhancement of the downloaded file <media> has cause</s>
2025-06-10 17:47:02,639 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> enhancement of the downloaded file <media> has cause</s>
2025-06-10 17:47:02,639 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'enhancement of the downloaded file', '<media>', 'has cause']
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2025-06-10 17:47:02,821 - DEBUG - 块 9 生成文本: <triplet> ֻ45 <concept> 4 <num> mass</s>
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2025-06-10 17:47:02,821 - DEBUG - 块 9 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:02,821 - DEBUG - 处理块 10/298:     2016୍7ᄅ             Journal of University of E...
2025-06-10 17:47:03,012 - DEBUG - 块 10 生成文本: <triplet> 徐增林 <per> 1 <num> ranking</s>
2025-06-10 17:47:03,013 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 徐增林 <per> 1 <num> ranking</s>
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2025-06-10 17:47:03,013 - DEBUG - 块 10 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:03,013 - DEBUG - 处理块 11/298: (1. ఖᇆିა࿐༝ൌဒ൩  ׻611731 Ġ2. ඌ࿐ჽ  ଲ  250101) 
 
}ᅋေ~...
2025-06-10 17:47:03,304 - DEBUG - 块 11 生成文本: <triplet> <unk>ေ~知识图谱技术 <media> 人工智能 <concept></s>
2025-06-10 17:47:03,304 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk>ေ~知识图谱技术 <media> 人工智能 <concept></s>
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2025-06-10 17:47:03,304 - DEBUG - 处理块 12/298: 该文在全面阐述知识图谱定义、架构的基础上，综述知识
图谱中的知识抽取、知识表示、知识融合、知识推理四...
2025-06-10 17:47:03,668 - DEBUG - 块 12 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 语义处理 <media> 图域 <org> 编译本质 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:47:03,668 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 语义处理 <media> 图域 <org> 编译本质 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:47:03,668 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '语义处理', '<media>', '图域', '<org>', '编译本质', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:47:03,668 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - 图域 - 语义处理(media)
2025-06-10 17:47:03,668 - DEBUG - 块 12 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:03,668 - DEBUG - 处理块 13/298: ݼ  TP182       ໓ངѓᆽ઒  A      doi:10.3969/j.issn.10...
2025-06-10 17:47:03,849 - DEBUG - 块 13 生成文本: <triplet> ໓ <concept> Knowledge Graph Techniques <media> part of</s>
2025-06-10 17:47:03,850 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ໓ <concept> Knowledge Graph Techniques <media> part of</s>
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2025-06-10 17:47:03,850 - DEBUG - 添加三元组: ໓(concept) - part of - Knowledge Graph Techniques(media)
2025-06-10 17:47:03,850 - DEBUG - 块 13 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:03,850 - DEBUG - 处理块 14/298: XU Zeng-lin1, SHENG Yong-pan1, HE Li-rong1, and WA...
2025-06-10 17:47:04,233 - DEBUG - 块 14 生成文本: <triplet> XU Zeng-lin1 <per> SHENG Yong-pan1,HE Li-rong1 and WANG Ya-fang2 <concept> member of sports team</s>
2025-06-10 17:47:04,234 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> XU Zeng-lin1 <per> SHENG Yong-pan1,HE Li-rong1 and WANG Ya-fang2 <concept> member of sports team</s>
2025-06-10 17:47:04,234 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'XU Zeng-lin1', '<per>', 'SHENG Yong-pan1,HE Li-rong1 and WANG Ya-fang2', '<concept>', 'member of sports team']
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2025-06-10 17:47:04,234 - DEBUG - 块 14 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:04,234 - DEBUG - 处理块 15/298: (1. Statistical Machine Intelligence & Learning, U...
2025-06-10 17:47:04,607 - DEBUG - 块 15 生成文本: <triplet> <org> Chengdu <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:47:04,607 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Chengdu <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:47:04,607 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'Chengdu', '<loc>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-10 17:47:04,607 - DEBUG - 处理块 16/298: 2. School of Computer Science and Technology, Shan...
2025-06-10 17:47:05,044 - DEBUG - 块 16 生成文本: <triplet> <org> Jinan <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:47:05,044 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Jinan <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:47:05,044 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'Jinan', '<loc>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-10 17:47:05,044 - DEBUG - 处理块 17/298: Abstract  Knowledge graph technology is a critical...
2025-06-10 17:47:05,279 - DEBUG - 块 17 生成文本: <triplet> graph technology <concept> artificial intelligence <media> part of <misc> <eve> part <per> part</s>
2025-06-10 17:47:05,279 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph technology <concept> artificial intelligence <media> part of <misc> <eve> part <per> part</s>
2025-06-10 17:47:05,279 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph technology', '<concept>', 'artificial intelligence', '<media>', 'part of', '<misc>', '<eve>', 'part', '<per>', 'part']
2025-06-10 17:47:05,279 - DEBUG - 添加三元组: graph technology(concept) - part of - artificial intelligence(media)
2025-06-10 17:47:05,279 - DEBUG - 块 17 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:05,279 - DEBUG - 处理块 18/298: knowledge base with the capacity of semantic proce...
2025-06-10 17:47:05,782 - DEBUG - 块 18 生成文本: <triplet> <concept> semantic processing and open interconnection in order to provide intelligent <misc> knowledge base with the capacity <media> knowledgebase <loc> facet of <triplet> knowledge bases <unk> knowledge <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:47:05,783 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> semantic processing and open interconnection in order to provide intelligent <misc> knowledge base with the capacity <media> knowledgebase <loc> facet of <triplet> knowledge bases <unk> knowledge <per> is a list of</s>
2025-06-10 17:47:05,783 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'semantic processing and open interconnection in order to provide intelligent', '<misc>', 'knowledge base with the capacity', '<media>', 'knowledgebase', '<loc>', 'facet of', '<triplet>', 'knowledge bases', '<unk>', 'knowledge', '<per>', 'is a list of']
2025-06-10 17:47:05,783 - DEBUG - 添加三元组: knowledge bases(unk) - is a list of - knowledge(per)
2025-06-10 17:47:05,783 - DEBUG - 块 18 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:05,783 - DEBUG - 处理块 19/298: information service, such as search, question-answ...
2025-06-10 17:47:05,967 - DEBUG - 块 19 生成文本: <triplet> <concept> information service <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:47:05,967 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> information service <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:47:05,967 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'information service', '<media>', 'subclass of']
2025-06-10 17:47:05,967 - DEBUG - 处理块 20/298: presents a comprehensive study  on definitions and...
2025-06-10 17:47:06,105 - DEBUG - 块 20 生成文本: <triplet> graphs <concept> knowledge <misc> part of</s>
2025-06-10 17:47:06,106 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graphs <concept> knowledge <misc> part of</s>
2025-06-10 17:47:06,106 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graphs', '<concept>', 'knowledge', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:47:06,106 - DEBUG - 添加三元组: graphs(concept) - part of - knowledge(misc)
2025-06-10 17:47:06,106 - DEBUG - 块 20 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:06,106 - DEBUG - 处理块 21/298: advances in knowledge graphs, including knowledge ...
2025-06-10 17:47:06,499 - DEBUG - 块 21 生成文本: <triplet> graphs <concept> knowledge fusion <misc> studies <triplet> knowledge extraction <media> knowledge <org> <eve> part of theoretics <unk> part <per> part</s>
2025-06-10 17:47:06,499 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graphs <concept> knowledge fusion <misc> studies <triplet> knowledge extraction <media> knowledge <org> <eve> part of theoretics <unk> part <per> part</s>
2025-06-10 17:47:06,500 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graphs', '<concept>', 'knowledge fusion', '<misc>', 'studies', '<triplet>', 'knowledge extraction', '<media>', 'knowledge', '<org>', '<eve>', 'part of theoretics', '<unk>', 'part', '<per>', 'part']
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2025-06-10 17:47:06,500 - DEBUG - 添加三元组: knowledge extraction(media) - <eve> - knowledge(org)
2025-06-10 17:47:06,500 - DEBUG - 块 21 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:47:06,500 - DEBUG - 处理块 22/298: knowledge reasoning, with typical applications. Fi...
2025-06-10 17:47:06,736 - DEBUG - 块 22 生成文本: <triplet> graphs <concept> knowledge reasoning <media> used</s>
2025-06-10 17:47:06,736 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graphs <concept> knowledge reasoning <media> used</s>
2025-06-10 17:47:06,736 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graphs', '<concept>', 'knowledge reasoning', '<media>', 'used']
2025-06-10 17:47:06,736 - DEBUG - 添加三元组: graphs(concept) - used - knowledge reasoning(media)
2025-06-10 17:47:06,736 - DEBUG - 块 22 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:06,736 - DEBUG - 处理块 23/298: Key words  knowledge fusion;  knowledge graph tech...
2025-06-10 17:47:07,238 - DEBUG - 块 23 生成文本: <triplet> graph techniques <concept> semantic processing <media> part of</s>
2025-06-10 17:47:07,238 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph techniques <concept> semantic processing <media> part of</s>
2025-06-10 17:47:07,238 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph techniques', '<concept>', 'semantic processing', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:47:07,238 - DEBUG - 添加三元组: graph techniques(concept) - part of - semantic processing(media)
2025-06-10 17:47:07,238 - DEBUG - 块 23 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:07,238 - DEBUG - 处理块 24/298:                                                   ...
2025-06-10 17:47:07,411 - DEBUG - 块 24 生成文本: <triplet> ğ<unk>ਟ <per> 1980 <date> date of birth</s>
2025-06-10 17:47:07,411 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ğ<unk>ਟ <per> 1980 <date> date of birth</s>
2025-06-10 17:47:07,411 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ğ', '<unk>', 'ਟ', '<per>', '1980', '<date>', 'date of birth']
2025-06-10 17:47:07,411 - DEBUG - 添加三元组: ğ(unk) - 1980 - ਟ(per)
2025-06-10 17:47:07,411 - DEBUG - 块 24 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:07,411 - DEBUG - 处理块 25/298: oWeb 2.0Ⴟ
ᅙྍoWeb 3.0pൈս[1]ଢ
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2025-06-10 17:47:07,936 - DEBUG - 块 25 生成文本: <triplet> <concept> Web 2.0 <org> part of <triplet> Web 3.0 <media> Web <eve> Web 2 <num> event interval</s>
2025-06-10 17:47:07,937 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Web 2.0 <org> part of <triplet> Web 3.0 <media> Web <eve> Web 2 <num> event interval</s>
2025-06-10 17:47:07,937 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Web 2.0', '<org>', 'part of', '<triplet>', 'Web 3.0', '<media>', 'Web', '<eve>', 'Web 2', '<num>', 'event interval']
2025-06-10 17:47:07,937 - DEBUG - 处理块 26/298: ეၬđ RDF 
(resource description framework) ଆൔ(RDF s...
2025-06-10 17:47:08,507 - DEBUG - 块 26 生成文本: <triplet> ຣົ<unk>Чุე<unk>(Web ontology language <media> RDF (resource description framework <concept> <misc> Google <org> <unk>ား</s>
2025-06-10 17:47:08,507 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ຣົ<unk>Чุე<unk>(Web ontology language <media> RDF (resource description framework <concept> <misc> Google <org> <unk>ား</s>
2025-06-10 17:47:08,507 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ຣົ', '<unk>', 'Чุე', '<unk>', '(Web ontology language', '<media>', 'RDF (resource description framework', '<concept>', '<misc>', 'Google', '<org>', '<unk>', 'ား']
2025-06-10 17:47:08,507 - DEBUG - 添加三元组: ຣົ(unk) - (Web ontology language - Чุე(unk)
2025-06-10 17:47:08,507 - DEBUG - 块 26 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:08,507 - DEBUG - 处理块 27/298: ႋႨႿᇆିෆ෬a
ਵთbႭః൞ᄝᇆିෆ෬
Ս௄஥đ
                        ...
2025-06-10 17:47:08,785 - DEBUG - 块 27 生成文本: <triplet> ႋ <concept> ն <unk> Б ֻ45 <media> 590 <time> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:47:08,785 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ႋ <concept> ն <unk> Б ֻ45 <media> 590 <time> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:47:08,785 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ႋ', '<concept>', 'ն', '<unk>', 'Б ֻ45', '<media>', '590', '<time>', '<date>', 'point in time']
2025-06-10 17:47:08,785 - DEBUG - 添加三元组: ႋ(concept) - Б ֻ45 - ն(unk)
2025-06-10 17:47:08,785 - DEBUG - 块 27 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:08,785 - DEBUG - 处理块 28/298: սіቔ௖đѩ
৘
޼
ճσ
[7]ࡼܔWeb
ູᆩ്đ൐ྐ༏
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2025-06-10 17:47:08,935 - DEBUG - 块 28 生成文本: <triplet> <unk> ճσ <concept> Google <org> owned by</s>
2025-06-10 17:47:08,935 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk> ճσ <concept> Google <org> owned by</s>
2025-06-10 17:47:08,935 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', 'ճσ', '<concept>', 'Google', '<org>', 'owned by']
2025-06-10 17:47:08,935 - DEBUG - 处理块 29/298: ്९b 
ࠧ
),,(GE R S đఃᇏ
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...
2025-06-10 17:47:09,641 - DEBUG - 块 29 生成文本: <triplet> ്९b<unk> <concept> ൌุĠ උ<unk>aहि <unk>押 <media> 례 <misc> <dis> <time> <eve> 齐 <loc> <per> <org> <cel></s>
2025-06-10 17:47:09,641 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ്९b<unk> <concept> ൌุĠ උ<unk>aहि <unk>押 <media> 례 <misc> <dis> <time> <eve> 齐 <loc> <per> <org> <cel></s>
2025-06-10 17:47:09,641 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '്९b', '<unk>', '<concept>', 'ൌุĠ උ', '<unk>', 'aहि', '<unk>', '押', '<media>', '례', '<misc>', '<dis>', '<time>', '<eve>', '齐', '<loc>', '<per>', '<org>', '<cel>']
2025-06-10 17:47:09,641 - DEBUG - 处理块 30/298: ؓ
a1988-09-08ൌ
ุ(ຓ࿼ )֥קID টѓ
ؓattribute-value pair...
2025-06-10 17:47:10,045 - DEBUG - 块 30 生成文本: <triplet> ؓ <concept> 1988-09-08 <date> inception</s>
2025-06-10 17:47:10,045 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ؓ <concept> 1988-09-08 <date> inception</s>
2025-06-10 17:47:10,045 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ؓ', '<concept>', '1988-09-08', '<date>', 'inception']
2025-06-10 17:47:10,045 - DEBUG - 添加三元组: ؓ(concept) - inception - 1988-09-08(date)
2025-06-10 17:47:10,045 - DEBUG - 块 30 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:10,045 - DEBUG - 处理块 31/298: љඪૼೂ༯b 
1) ܒࢲࠠ 
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ൌุ2)a(ൌุaඋྟđඋྟᆴ)೘ჭቆট...
2025-06-10 17:47:10,483 - DEBUG - 块 31 生成文本: <triplet> <unk>b <concept> đೂ <misc> 례 <media> 1 <dis> <time> <cel> <eve> チャー <per> <org> <triplet> b <loc> <num> width</s>
2025-06-10 17:47:10,483 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk>b <concept> đೂ <misc> 례 <media> 1 <dis> <time> <cel> <eve> チャー <per> <org> <triplet> b <loc> <num> width</s>
2025-06-10 17:47:10,483 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', 'b', '<concept>', 'đೂ', '<misc>', '례', '<media>', '1', '<dis>', '<time>', '<cel>', '<eve>', 'チャー', '<per>', '<org>', '<triplet>', 'b', '<loc>', '<num>', 'width']
2025-06-10 17:47:10,483 - DEBUG - 处理块 32/298: ഈ(bottom-up)൞ູ༵
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Ԥᆩ്९đ ২ೂFreebase൞ҐႨ
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2025-06-10 17:47:10,920 - DEBUG - 块 32 生成文本: <triplet> ֞ <concept> Google <org> manufacturer</s>
2025-06-10 17:47:10,920 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ֞ <concept> Google <org> manufacturer</s>
2025-06-10 17:47:10,920 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '֞', '<concept>', 'Google', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-10 17:47:10,920 - DEBUG - 添加三元组: ֞(concept) - manufacturer - Google(org)
2025-06-10 17:47:10,920 - DEBUG - 块 32 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:10,920 - DEBUG - 处理块 33/298: ඔऌ
ඔऌ
ඔऌ
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2025-06-10 17:47:11,421 - DEBUG - 块 33 生成文本: <triplet> <unk>്९b <loc> <concept> 2 ଆ <misc> <dis> <media> ്9 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:11,421 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk>്९b <loc> <concept> 2 ଆ <misc> <dis> <media> ്9 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:11,421 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', '്९b', '<loc>', '<concept>', '2 ଆ', '<misc>', '<dis>', '<media>', '്9', '<num>', 'quantity']
2025-06-10 17:47:11,421 - DEBUG - 处理块 34/298: ᄝLODᄉ๭ᇏđ FreebaseaWikidataa
DBpediaaYAGOᆃ4ྏ
ܒࢲ٤
ࢠ
...
2025-06-10 17:47:11,826 - DEBUG - 块 34 生成文本: <triplet> <unk> २ <concept> Freebase <media> follows</s>
2025-06-10 17:47:11,826 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk> २ <concept> Freebase <media> follows</s>
2025-06-10 17:47:11,826 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', '२', '<concept>', 'Freebase', '<media>', 'follows']
2025-06-10 17:47:11,826 - DEBUG - 处理块 35/298: Ϥ॓aIMDB aFlickr֩
֞2014đFreebaseЇ
ਔ6 800ൌุđ10ݖ24ၡ่
...
2025-06-10 17:47:12,167 - DEBUG - 块 35 生成文本: <triplet> <unk>aົ <concept> Wikidata <media> described by source</s>
2025-06-10 17:47:12,168 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk>aົ <concept> Wikidata <media> described by source</s>
2025-06-10 17:47:12,168 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', 'aົ', '<concept>', 'Wikidata', '<media>', 'described by source']
2025-06-10 17:47:12,168 - DEBUG - 处理块 36/298: ൞WikipediaaWikivoyageaWikisourceඔऌ
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[17]bWikidat...
2025-06-10 17:47:12,508 - DEBUG - 块 36 生成文本: <triplet> <unk> Wikipediaa <media> named after</s>
2025-06-10 17:47:12,508 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk> Wikipediaa <media> named after</s>
2025-06-10 17:47:12,508 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', 'Wikipediaa', '<media>', 'named after']
2025-06-10 17:47:12,509 - DEBUG - 处理块 37/298: ᆸᇀ2014đDBpedia൙ൌ೘ჭቆ
ਔ30ຓđDBpedia
ᇕე࿽b 
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2025-06-10 17:47:12,827 - DEBUG - 块 37 生成文本: <triplet> <unk>2014đDBpedia <media> published in</s>
2025-06-10 17:47:12,828 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk>2014đDBpedia <media> published in</s>
2025-06-10 17:47:12,828 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', '2014đDBpedia', '<media>', 'published in']
2025-06-10 17:47:12,828 - DEBUG - 处理块 38/298: 500൙ൌb2012ϱЧđᄝ
YAGO۱
ඔऌჷGeoNames
[21]đФӫູYAG02sਔ
ݖ...
2025-06-10 17:47:13,341 - DEBUG - 块 38 生成文本: <triplet> ູ<unk>b <concept> measured physical quantity</s>
2025-06-10 17:47:13,341 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ູ<unk>b <concept> measured physical quantity</s>
2025-06-10 17:47:13,341 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ູ', '<unk>', 'b', '<concept>', 'measured physical quantity']
2025-06-10 17:47:13,341 - DEBUG - 添加三元组: ູ(unk) - measured physical quantity - b(concept)
2025-06-10 17:47:13,341 - DEBUG - 块 38 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:13,341 - DEBUG - 处理块 39/298:                                            ׈ ሰ ॓ ࠯...
2025-06-10 17:47:13,745 - DEBUG - 块 39 生成文本: <triplet> ඪ<unk>b 1) IMDB <media> IMD <misc> part of</s>
2025-06-10 17:47:13,746 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ඪ<unk>b 1) IMDB <media> IMD <misc> part of</s>
2025-06-10 17:47:13,746 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ඪ', '<unk>', 'b 1) IMDB', '<media>', 'IMD', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:47:13,746 - DEBUG - 添加三元组: ඪ(unk) - IMD - b 1) IMDB(media)
2025-06-10 17:47:13,746 - DEBUG - 块 39 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:13,746 - DEBUG - 处理块 40/298: IMDB(internet movie database) [22]׈
႕ᇅቔ
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2025-06-10 17:47:14,058 - DEBUG - 块 40 生成文本: <triplet> ႕ <concept> MusicBrainz <org> record label</s>
2025-06-10 17:47:14,058 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ႕ <concept> MusicBrainz <org> record label</s>
2025-06-10 17:47:14,058 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '႕', '<concept>', 'MusicBrainz', '<org>', 'record label']
2025-06-10 17:47:14,058 - DEBUG - 添加三元组: ႕(concept) - record label - MusicBrainz(org)
2025-06-10 17:47:14,058 - DEBUG - 块 40 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:14,058 - DEBUG - 处理块 41/298: ႿLast.fmaGrooveSharkaPandoraaEchonestၻু
ඔऌनটሱႿMusi...
2025-06-10 17:47:14,723 - DEBUG - 块 41 生成文本: <triplet> <unk>Last.fmaGrooveSharkaPandoraaEchonest <media> MusicBrainz <org> Music BrainZ <per> <concept> <misc> <eve> <cel> <dis> <time> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:47:14,724 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk>Last.fmaGrooveSharkaPandoraaEchonest <media> MusicBrainz <org> Music BrainZ <per> <concept> <misc> <eve> <cel> <dis> <time> <date> point in time</s>
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2025-06-10 17:47:14,724 - DEBUG - 处理块 42/298: ࡹࢤ
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ႿConce...
2025-06-10 17:47:15,335 - DEBUG - 块 42 生成文本: <triplet> ၩ<unk>bConceptNet <media> GPLv3 <loc> copyright license <concept> copyright <eve> 人大常委会 <org> 5 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:15,335 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ၩ<unk>bConceptNet <media> GPLv3 <loc> copyright license <concept> copyright <eve> 人大常委会 <org> 5 <num> quantity</s>
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2025-06-10 17:47:15,335 - DEBUG - 块 42 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:15,335 - DEBUG - 处理块 43/298: ᆩ്ֆჭđᆩ്ֆჭᇶေ
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3.1.1  实体抽...
2025-06-10 17:47:16,139 - DEBUG - 块 43 生成文本: <triplet> ൌุ <concept> Чჭ<unk>đః<unk> <unk>о <media> <dis> <misc> Їওൌर <org> <eve> <cel> الية <triplet> 3 <time> ェ <loc> ления <per> Ñ ca_XX <date> ॰ <num> . 碱 酸 酶  الكيميائي  molecular function</s>
2025-06-10 17:47:16,139 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ൌุ <concept> Чჭ<unk>đః<unk> <unk>о <media> <dis> <misc> Їওൌर <org> <eve> <cel> الية <triplet> 3 <time> ェ <loc> ления <per> Ñ ca_XX <date> ॰ <num> . 碱 酸 酶  الكيميائي  molecular function</s>
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2025-06-10 17:47:16,139 - DEBUG - 块 43 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:47:16,139 - DEBUG - 处理块 44/298: ໓ང[28]ູ3ᄵ
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2025-06-10 17:47:16,686 - DEBUG - 块 44 生成文本: <triplet> ໓ ൌ ุ <loc> ۂڭ <concept> <time> رل <media> инга <org> <eve> линг <unk> <misc> <cel> टू <dis> رن <per> <triplet></s>
2025-06-10 17:47:16,686 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ໓ ൌ ุ <loc> ۂڭ <concept> <time> رل <media> инга <org> <eve> линг <unk> <misc> <cel> टू <dis> رن <per> <triplet></s>
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2025-06-10 17:47:16,686 - DEBUG - 处理块 45/298: ሙಒੱაᅺ
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2025-06-10 17:47:18,187 - DEBUG - 块 45 生成文本: <triplet> เล็บ <concept> ো <dis> ֻ4 <cel> 593 <misc> 563 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:18,187 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> เล็บ <concept> ো <dis> ֻ4 <cel> 593 <misc> 563 <num> quantity</s>
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2025-06-10 17:47:18,188 - DEBUG - 块 45 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:18,188 - DEBUG - 处理块 46/298: ൌ
ྛऊোb 
3.1.2  关系抽取 
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2025-06-10 17:47:18,486 - DEBUG - 块 46 生成文本: <triplet> ൌ <unk>ऊোb <concept> 3 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:18,486 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ൌ <unk>ऊোb <concept> 3 <num> quantity</s>
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2025-06-10 17:47:18,486 - DEBUG - 处理块 47/298: ႵKnowItAll [38]აTextRunner[37]༢
ੱഈіགྷ၂Ϯb໓ང[39]ิԛਔ
Ⴟ...
2025-06-10 17:47:19,212 - DEBUG - 块 47 生成文本: <triplet>  உள்ளனഈі <concept> Knowledge ItAll <media> Wikipedia <org> Knowledge is a TextRunnerbණය <misc> KnowledgeItAll is <eve> <unk> <dis> Knowledge <per> <loc> <date> point in <triplet> OIE ReVerb໓ <time> वांछ <cel> owned by</s>
2025-06-10 17:47:19,213 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  உள்ளனഈі <concept> Knowledge ItAll <media> Wikipedia <org> Knowledge is a TextRunnerbණය <misc> KnowledgeItAll is <eve> <unk> <dis> Knowledge <per> <loc> <date> point in <triplet> OIE ReVerb໓ <time> वांछ <cel> owned by</s>
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2025-06-10 17:47:19,213 - DEBUG - 添加三元组: OIE ReVerb໓(time) - owned by - वांछ(cel)
2025-06-10 17:47:19,213 - DEBUG - 块 47 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:47:19,213 - DEBUG - 处理块 48/298: OIE༢๤OLLIE(open language learning for information ...
2025-06-10 17:47:19,405 - DEBUG - 块 48 生成文本: <triplet> OLLIE <media> open language learning <concept> use</s>
2025-06-10 17:47:19,405 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> OLLIE <media> open language learning <concept> use</s>
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2025-06-10 17:47:19,405 - DEBUG - 块 48 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:19,405 - DEBUG - 处理块 49/298: ૛ҀਔReVerbეओധҪე
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2025-06-10 17:47:19,757 - DEBUG - 块 49 生成文本: <triplet> <unk> Melakukan <concept> Snowball <org> sport</s>
2025-06-10 17:47:19,757 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk> Melakukan <concept> Snowball <org> sport</s>
2025-06-10 17:47:19,757 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', 'Melakukan', '<concept>', 'Snowball', '<org>', 'sport']
2025-06-10 17:47:19,757 - DEBUG - 处理块 50/298: Ԥഈđ໓ང[37,46]༢
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ႿStatSnowball༢Ԏ౼ଆॶ
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2025-06-10 17:47:20,065 - DEBUG - 块 50 生成文本: <triplet> 属性抽取 උ <concept> 3 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:20,066 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 属性抽取 උ <concept> 3 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:20,066 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '属性抽取 උ', '<concept>', '3', '<num>', 'quantity']
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2025-06-10 17:47:20,066 - DEBUG - 块 50 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:20,066 - DEBUG - 处理块 51/298: ༢đၹՎॖၛ
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2025-06-10 17:47:20,622 - DEBUG - 块 51 生成文本: <triplet> ৳đ <concept> Wikipedia <media> رن <org> <misc>  विधा <unk> <eve> رل <loc> <dis> <time> ао <cel> <triplet> đ  oznacza ca_XX <per> <date> point</s>
2025-06-10 17:47:20,622 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ৳đ <concept> Wikipedia <media> رن <org> <misc>  विधा <unk> <eve> رل <loc> <dis> <time> ао <cel> <triplet> đ  oznacza ca_XX <per> <date> point</s>
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2025-06-10 17:47:20,622 - DEBUG - 添加三元组: ৳đ(concept) - رن - Wikipedia(media)
2025-06-10 17:47:20,622 - DEBUG - 块 51 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:20,622 - DEBUG - 处理块 52/298: ႋႨनऎႵᇗေ
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3.2.1  应用场景 
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2025-06-10 17:47:21,091 - DEBUG - 块 52 生成文本: <triplet> ႋ<unk>ਈটі<unk>ൌุ <unk> [53]đ <misc> ၩ<unk> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:47:21,091 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ႋ<unk>ਈটі<unk>ൌุ <unk> [53]đ <misc> ၩ<unk> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:47:21,091 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ႋ', '<unk>', 'ਈটі', '<unk>', 'ൌุ', '<unk>', '[53]đ', '<misc>', 'ၩ', '<unk>', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:47:21,091 - DEBUG - 添加三元组: ႋ(unk) - ൌุ - ਈটі(unk)
2025-06-10 17:47:21,091 - DEBUG - 块 52 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:21,091 - DEBUG - 处理块 53/298:                                            ׈ ሰ ॓ ࠯...
2025-06-10 17:47:21,615 - DEBUG - 块 53 生成文本: <triplet> <unk> ն <concept> ൌ<unk> Б ֻ45 <time> 594 <media> мян <per> <loc> <org> рут <misc> <eve> 联合国教皇室蘭 <cel> conferred</s>
2025-06-10 17:47:21,615 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk> ն <concept> ൌ<unk> Б ֻ45 <time> 594 <media> мян <per> <loc> <org> рут <misc> <eve> 联合国教皇室蘭 <cel> conferred</s>
2025-06-10 17:47:21,615 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', 'ն', '<concept>', 'ൌ', '<unk>', 'Б ֻ45', '<time>', '594', '<media>', 'мян', '<per>', '<loc>', '<org>', 'рут', '<misc>', '<eve>', '联合国教皇室蘭', '<cel>', 'conferred']
2025-06-10 17:47:21,615 - DEBUG - 处理块 54/298: [54]aჅ༿ཌྷරྟ[55]֥ࡗ
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2025-06-10 17:47:22,417 - DEBUG - 块 54 生成文本: <triplet> ൌุ <concept> Чන<unk>इ <unk> टू <org>  उदीय <media> <eve> ао <per> <time> <cel> <dis> озна <misc> <triplet> Чते ca_XX <date> ज़ा <loc> 니다 ЭС  कोड <num> width</s>
2025-06-10 17:47:22,418 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ൌุ <concept> Чන<unk>इ <unk> टू <org>  उदीय <media> <eve> ао <per> <time> <cel> <dis> озна <misc> <triplet> Чते ca_XX <date> ज़ा <loc> 니다 ЭС  कोड <num> width</s>
2025-06-10 17:47:22,418 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ൌุ', '<concept>', 'Чන', '<unk>', 'इ', '<unk>', 'टू', '<org>', 'उदीय', '<media>', '<eve>', 'ао', '<per>', '<time>', '<cel>', '<dis>', 'озна', '<misc>', '<triplet>', 'Чते ca_XX', '<date>', 'ज़ा', '<loc>', '니다 ЭС  कोड', '<num>', 'width']
2025-06-10 17:47:22,418 - DEBUG - 添加三元组: ൌุ(concept) - इ - Чන(unk)
2025-06-10 17:47:22,418 - DEBUG - 添加三元组: Чते ca_XX(date) - 니다 ЭС  कोड - ज़ा(loc)
2025-06-10 17:47:22,418 - DEBUG - 块 54 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:47:22,418 - DEBUG - 处理块 55/298: ҵđ
ᇶေಌཊb 
2) ຩ઎ଆ྘ 
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2025-06-10 17:47:22,620 - DEBUG - 块 55 生成文本: <triplet>  Частина <concept> <unk> Законом <media> part of</s>
2025-06-10 17:47:22,620 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  Частина <concept> <unk> Законом <media> part of</s>
2025-06-10 17:47:22,620 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'Частина', '<concept>', '<unk>', 'Законом', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:47:22,620 - DEBUG - 处理块 56/298: ඔĠ ,1rM a ,2rM  dk༢r۱ 
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3) චཌྟଆ྘ 
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2025-06-10 17:47:23,166 - DEBUG - 块 56 生成文本: <triplet> <unk>ğ T <concept> lM l <misc> 1rh r tfh t <media> 1 r <dis>l <cel> 1 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:23,167 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk>ğ T <concept> lM l <misc> 1rh r tfh t <media> 1 r <dis>l <cel> 1 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:23,167 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', 'ğ T', '<concept>', '\uf03dlM l', '<misc>', '1rh r tfh t', '<media>', '1 r', '<dis>', 'l', '<cel>', '1', '<num>', 'quantity']
2025-06-10 17:47:23,167 - DEBUG - 处理块 57/298: ൔᇏđ rM  dd༢rइ
ᆔĠ hl a tl  dཟਈ
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2025-06-10 17:47:23,776 - DEBUG - 块 57 生成文本: <triplet> <unk>rइ <concept> <media> <org> <time> T <misc> <eve> <dis> <cel> озна <triplet> d <per> <loc> <date> <num> . 센 ca_XX  Έλληνας ॰ νομ  gènere </s>
2025-06-10 17:47:23,776 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk>rइ <concept> <media> <org> <time> T <misc> <eve> <dis> <cel> озна <triplet> d <per> <loc> <date> <num> . 센 ca_XX  Έλληνας ॰ νομ  gènere </s>
2025-06-10 17:47:23,776 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', 'rइ', '<concept>', '<media>', '<org>', '<time>', 'T', '<misc>', '<eve>', '<dis>', '<cel>', 'озна', '<triplet>', 'd', '<per>', '<loc>', '<date>', '<num>', '. 센 ca_XX  Έλληνας ॰ νομ  gènere']
2025-06-10 17:47:23,776 - DEBUG - 添加三元组: d(per) - <num> - <loc>(date)
2025-06-10 17:47:23,776 - DEBUG - 块 57 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:23,777 - DEBUG - 处理块 58/298: ,1 ,2(,) ( )rr h r t r h r t rfh t g   lMl M l...
2025-06-10 17:47:24,417 - DEBUG - 块 58 生成文本: <triplet> ෘ <concept> 1,2rM a,2r M l b <misc> lMl Ml <media> <unk> đ <dis> 2r <loc> a <per> <org> <triplet> a r <time> يض <eve> <cel> confer</s>
2025-06-10 17:47:24,418 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ෘ <concept> 1,2rM a,2r M l b <misc> lMl Ml <media> <unk> đ <dis> 2r <loc> a <per> <org> <triplet> a r <time> يض <eve> <cel> confer</s>
2025-06-10 17:47:24,418 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ෘ', '<concept>', '1,2rM a,2r M l b\uf06d', '<misc>', '\uf03d\uf02blMl Ml', '<media>', '<unk>', 'đ', '<dis>', '2r', '<loc>', 'a', '<per>', '<org>', '<triplet>', 'a r', '<time>', 'يض', '<eve>', '<cel>', 'confer']
2025-06-10 17:47:24,418 - DEBUG - 添加三元组: ෘ(concept) - lMl Ml - 1,2rM a,2r M l b(misc)
2025-06-10 17:47:24,418 - DEBUG - 添加三元组: a r(time) - <cel> - يض(eve)
2025-06-10 17:47:24,418 - DEBUG - 块 58 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:47:24,418 - DEBUG - 处理块 59/298: [53]b 
5) ଆ྘ 
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2025-06-10 17:47:24,877 - DEBUG - 块 59 生成文本: <triplet> <unk>ჭቆ <concept> 1 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:24,877 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk>ჭቆ <concept> 1 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:24,877 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', 'ჭቆ', '<concept>', '1', '<num>', 'quantity']
2025-06-10 17:47:24,877 - DEBUG - 处理块 60/298: hrt|| hr t LXl M lਈཬb 
6) ၲଆ྘ 
໓ང[63]đิԛਔ
TransE༢...
2025-06-10 17:47:25,196 - DEBUG - 块 60 生成文本: <triplet> ကဏ္ဍ <concept> TransE <media> part of</s>
2025-06-10 17:47:25,196 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ကဏ္ဍ <concept> TransE <media> part of</s>
2025-06-10 17:47:25,196 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ကဏ္ဍ', '<concept>', 'TransE', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:47:25,196 - DEBUG - 添加三元组: ကဏ္ဍ(concept) - part of - TransE(media)
2025-06-10 17:47:25,196 - DEBUG - 块 60 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:25,196 - DEBUG - 处理块 61/298: 12/|| hrt L Llllཟਈ hr llބtl֥1Lࠇ2L ए৖b 
bაՎ
๝ൈđ
...
2025-06-10 17:47:25,612 - DEBUG - 块 61 生成文本: <triplet> <unk>ঔ<unk>b <misc> 复杂关系模型 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:47:25,612 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk>ঔ<unk>b <misc> 复杂关系模型 <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:47:25,612 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', 'ঔ', '<unk>', 'b', '<misc>', '复杂关系模型', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:47:25,612 - DEBUG - 处理块 62/298: ູ 1-to-1a
1-to-NaN-to-1aN-to-N4ᇕো྘[63]༢ᇶေ
൞1-to-Na...
2025-06-10 17:47:25,899 - DEBUG - 块 62 生成文本: <triplet> ູ <concept> 1 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:25,899 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ູ <concept> 1 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:25,899 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ູ', '<concept>', '1', '<num>', 'quantity']
2025-06-10 17:47:25,899 - DEBUG - 添加三元组: ູ(concept) - quantity - 1(num)
2025-06-10 17:47:25,899 - DEBUG - 块 62 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:25,899 - DEBUG - 处理块 63/298: ӑ௜૫F๨ൌุཟਈ hlແൌุཟਈ
tlཟਈ rw֞Fݦ
ඔbTransH༢༯ႚႵਔ҂
֥
b
 
...
2025-06-10 17:47:26,680 - DEBUG - 块 63 生成文本: <triplet> ӑ<unk>૫F <concept> F<unk>ൌุ<unk>ප්පු <unk> ૫F<unk> шоқо <misc> <media> F <eve> <dis> <org> الية <per> <loc> <time> <cel> озна <triplet> F шо шоख ca_XX <date> <num> 그래 . , ++ 를 νομ </s>
2025-06-10 17:47:26,680 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ӑ<unk>૫F <concept> F<unk>ൌุ<unk>ප්පු <unk> ૫F<unk> шоқо <misc> <media> F <eve> <dis> <org> الية <per> <loc> <time> <cel> озна <triplet> F шо шоख ca_XX <date> <num> 그래 . , ++ 를 νομ </s>
2025-06-10 17:47:26,680 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ӑ', '<unk>', '૫F', '<concept>', 'F', '<unk>', 'ൌุ', '<unk>', 'ප්පු', '<unk>', '૫F', '<unk>', 'шоқо', '<misc>', '<media>', 'F', '<eve>', '<dis>', '<org>', 'الية', '<per>', '<loc>', '<time>', '<cel>', 'озна', '<triplet>', 'F шо шоख ca_XX', '<date>', '<num>', '그래 . , ++ 를 νομ']
2025-06-10 17:47:26,680 - DEBUG - 添加三元组: ӑ(unk) - F - ૫F(concept)
2025-06-10 17:47:26,680 - DEBUG - 块 63 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:26,680 - DEBUG - 处理块 64/298: ໓ང[65]֥CTransRॖቓ
ეၬ
৳༢bᄝ
CTransR༢r๨ൌ
ҵᆴ ht llࡼrٳ߃...
2025-06-10 17:47:27,396 - DEBUG - 块 64 生成文本: <triplet> ৳<unk>b<unk> CTransR<unk>r<unk>ൌ <unk> <concept> ht <media> C TransDलर <misc> TransRॉفال <org> <eve> <dis> <cel> ОЗ <loc> <per> <time> <date> point</s>
2025-06-10 17:47:27,396 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ৳<unk>b<unk> CTransR<unk>r<unk>ൌ <unk> <concept> ht <media> C TransDलर <misc> TransRॉفال <org> <eve> <dis> <cel> ОЗ <loc> <per> <time> <date> point</s>
2025-06-10 17:47:27,396 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '৳', '<unk>', 'b', '<unk>', 'CTransR', '<unk>', 'r', '<unk>', 'ൌ', '<unk>', '<concept>', 'ht', '<media>', 'C TransDलर', '<misc>', 'TransRॉفال', '<org>', '<eve>', '<dis>', '<cel>', 'ОЗ', '<loc>', '<per>', '<time>', '<date>', 'point']
2025-06-10 17:47:27,396 - DEBUG - 添加三元组: ৳(unk) - CTransR - b(unk)
2025-06-10 17:47:27,396 - DEBUG - 块 64 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:27,396 - DEBUG - 处理块 65/298: ๧႕इᆔb  
4) TransGଆ྘ 
໓ང[67]֥TransG༢ॖି
ථ
҃іൕbTransG...
2025-06-10 17:47:28,016 - DEBUG - 块 65 生成文本: <triplet> <unk>႕इ<unk>b <concept> TransGଆ <misc> <media> ථ <org> <eve> ज़रियो <per> 4 <dis> <time> <cel> <date> point in <triplet> KG2Etp_XX<triplet> K2eسم <loc> <num> width</s>
2025-06-10 17:47:28,016 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk>႕इ<unk>b <concept> TransGଆ <misc> <media> ථ <org> <eve> ज़रियो <per> 4 <dis> <time> <cel> <date> point in <triplet> KG2Etp_XX<triplet> K2eسم <loc> <num> width</s>
2025-06-10 17:47:28,016 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', '႕इ', '<unk>', 'b', '<concept>', 'TransGଆ', '<misc>', '<media>', 'ථ', '<org>', '<eve>', 'ज़रियो', '<per>', '4', '<dis>', '<time>', '<cel>', '<date>', 'point in', '<triplet>', 'KG2Etp_XX', '<triplet>', 'K2eسم', '<loc>', '<num>', 'width']
2025-06-10 17:47:28,016 - DEBUG - 添加三元组: KG2Etp_XX(triplet) - <num> - K2eسم(loc)
2025-06-10 17:47:28,016 - DEBUG - 块 65 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:28,016 - DEBUG - 处理块 66/298: აແൌุཟਈ tl༢ॖіൕູğ 
eh tP  ll j (, )ht hrN   ...
2025-06-10 17:47:28,420 - DEBUG - 块 66 生成文本: <triplet> <concept> 多源信息融合 <media> use</s>
2025-06-10 17:47:28,420 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 多源信息融合 <media> use</s>
2025-06-10 17:47:28,420 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '多源信息融合', '<media>', 'use']
2025-06-10 17:47:28,420 - DEBUG - 处理块 67/298:  
໓ང [69]֥DKRL(description-embodied 
knowledge rep...
2025-06-10 17:47:28,954 - DEBUG - 块 67 生成文本: <triplet> ൌุ૭ඍسم <concept> Freebase <eve> टू <media> <org> ज़रتش <per> <unk> <misc> <dis> <cel> िल <triplet> FreeBase <time> ०८ <date> point in time</s>
2025-06-10 17:47:28,954 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ൌุ૭ඍسم <concept> Freebase <eve> टू <media> <org> ज़रتش <per> <unk> <misc> <dis> <cel> िल <triplet> FreeBase <time> ०८ <date> point in time</s>
2025-06-10 17:47:28,955 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ൌุ૭ඍسم', '<concept>', 'Freebase', '<eve>', 'टू', '<media>', '<org>', 'ज़रتش', '<per>', '<unk>', '<misc>', '<dis>', '<cel>', 'िल', '<triplet>', 'FreeBase', '<time>', '०८', '<date>', 'point in time']
2025-06-10 17:47:28,955 - DEBUG - 添加三元组: ൌุ૭ඍسم(concept) - टू - Freebase(eve)
2025-06-10 17:47:28,955 - DEBUG - 添加三元组: FreeBase(time) - point in time - ०८(date)
2025-06-10 17:47:28,955 - DEBUG - 块 67 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:47:28,955 - DEBUG - 处理块 68/298: Ց྽໙ีb 
DKRL఼đ෱
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ၩၬb
 
໓ང[64]ݖword2vec
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2025-06-10 17:47:29,082 - DEBUG - 块 68 生成文本: <triplet> ၩ <concept> DKRL <media> part of</s>
2025-06-10 17:47:29,082 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ၩ <concept> DKRL <media> part of</s>
2025-06-10 17:47:29,082 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ၩ', '<concept>', 'DKRL', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:47:29,083 - DEBUG - 添加三元组: ၩ(concept) - part of - DKRL(media)
2025-06-10 17:47:29,083 - DEBUG - 块 68 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:29,083 - DEBUG - 处理块 69/298:                                            ׈ ሰ ॓ ࠯...
2025-06-10 17:47:29,540 - DEBUG - 块 69 生成文本: <triplet> ն <concept> Б ֻ45 <misc> <time> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:47:29,541 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ն <concept> Б ֻ45 <misc> <time> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:47:29,541 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ն', '<concept>', 'Б ֻ45', '<misc>', '<time>', '<date>', 'point in time']
2025-06-10 17:47:29,541 - DEBUG - 添加三元组: ն(concept) - <time> - Б ֻ45(misc)
2025-06-10 17:47:29,541 - DEBUG - 块 69 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:29,541 - DEBUG - 处理块 70/298: [72]đ൐টሱ҂๝
ඔऌᆜ
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3.3.1  实体对齐 
ఊ (...
2025-06-10 17:47:30,484 - DEBUG - 块 70 生成文本: <triplet> 实体对齐 ఊ <concept> đ<unk> <unk>്९b <dis> đ <misc> đω <media> đë alignment</s>
2025-06-10 17:47:30,484 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 实体对齐 ఊ <concept> đ<unk> <unk>്९b <dis> đ <misc> đω <media> đë alignment</s>
2025-06-10 17:47:30,484 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '实体对齐 ఊ', '<concept>', 'đ', '<unk>', '<unk>', '്९b', '<dis>', 'đ', '<misc>', 'đω', '<media>', 'đë alignment']
2025-06-10 17:47:30,484 - DEBUG - 添加三元组: 实体对齐 ఊ(concept) - <unk> - đ(unk)
2025-06-10 17:47:30,484 - DEBUG - 块 70 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:30,484 - DEBUG - 处理块 71/298: ็ᅞ[74]ğ1) ߶؇
൳Ġ2) ඔऌᇉਈb
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2025-06-10 17:47:30,956 - DEBUG - 块 71 生成文本: <triplet> Їও <org> ؓ ఊb ఊ <concept> الية <loc> <media> <dis> <time> <cel> речен <unk> <misc> <eve>  betydelse</s>
2025-06-10 17:47:30,956 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> Їও <org> ؓ ఊb ఊ <concept> الية <loc> <media> <dis> <time> <cel> речен <unk> <misc> <eve>  betydelse</s>
2025-06-10 17:47:30,956 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'Їও', '<org>', 'ؓ ఊb ఊ', '<concept>', 'الية', '<loc>', '<media>', '<dis>', '<time>', '<cel>', 'речен', '<unk>', '<misc>', '<eve>', 'betydelse']
2025-06-10 17:47:30,956 - DEBUG - 添加三元组: Їও(org) - الية - ؓ ఊb ఊ(concept)
2025-06-10 17:47:30,956 - DEBUG - 块 71 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:30,956 - DEBUG - 处理块 72/298: [76]ൌุ
໙
Ⴟൌุ
႕ཙb໓ང[77]ଆ྘đູ
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2025-06-10 17:47:31,597 - DEBUG - 块 72 生成文本: <triplet> ֥SVM <concept> TAILOR <misc> <media> الية <org> <eve> <dis> <cel> レット <per> 그래 <unk> <time> チャート</s>
2025-06-10 17:47:31,597 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ֥SVM <concept> TAILOR <misc> <media> الية <org> <eve> <dis> <cel> レット <per> 그래 <unk> <time> チャート</s>
2025-06-10 17:47:31,597 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '֥SVM', '<concept>', 'TAILOR', '<misc>', '<media>', 'الية', '<org>', '<eve>', '<dis>', '<cel>', 'レット', '<per>', '그래', '<unk>', '<time>', 'チャート']
2025-06-10 17:47:31,597 - DEBUG - 添加三元组: ֥SVM(concept) - <media> - TAILOR(misc)
2025-06-10 17:47:31,597 - DEBUG - 块 72 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:31,597 - DEBUG - 处理块 73/298: b 
ཌྷ
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2025-06-10 17:47:31,968 - DEBUG - 块 73 生成文本: <triplet> ختهൌุ ൌ <unk> ए ඔbسم <media> <concept> ख्याति <misc> 88 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:31,968 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ختهൌุ ൌ <unk> ए ඔbسم <media> <concept> ख्याति <misc> 88 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:31,968 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ختهൌุ ൌ', '<unk>', 'ए ඔbسم', '<media>', '<concept>', 'ख्याति', '<misc>', '88', '<num>', 'quantity']
2025-06-10 17:47:31,968 - DEBUG - 添加三元组: ختهൌุ ൌ(unk) - <concept> - ए ඔbسم(media)
2025-06-10 17:47:31,968 - DEBUG - 块 73 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:31,968 - DEBUG - 处理块 74/298: [74]۱
ᇶေ൐ႨTF-IDFਈഡ
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2025-06-10 17:47:32,247 - DEBUG - 块 74 生成文本: <triplet> ุൌุ ֥ <unk>ර<unk> <media> <concept> 4 <misc> <dis> <time> <eve> 4</s>
2025-06-10 17:47:32,247 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ุൌุ ֥ <unk>ර<unk> <media> <concept> 4 <misc> <dis> <time> <eve> 4</s>
2025-06-10 17:47:32,247 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ุൌุ ֥', '<unk>', 'ර', '<unk>', '<media>', '<concept>', '4', '<misc>', '<dis>', '<time>', '<eve>', '4']
2025-06-10 17:47:32,247 - DEBUG - 添加三元组: ุൌุ ֥(unk) - <media> - ර(unk)
2025-06-10 17:47:32,247 - DEBUG - 块 74 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:32,247 - DEBUG - 处理块 75/298: འb໓ང
[91]ଆᆩ്
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2025-06-10 17:47:32,738 - DEBUG - 块 75 生成文本: <triplet> ֥CRF <media> <eve>  මඟින් <concept> <dis> الية <org> <unk> <misc> <cel> <time> <date> point</s>
2025-06-10 17:47:32,738 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ֥CRF <media> <eve>  මඟින් <concept> <dis> الية <org> <unk> <misc> <cel> <time> <date> point</s>
2025-06-10 17:47:32,738 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '֥CRF', '<media>', '<eve>', 'මඟින්', '<concept>', '<dis>', 'الية', '<org>', '<unk>', '<misc>', '<cel>', '<time>', '<date>', 'point']
2025-06-10 17:47:32,738 - DEBUG - 处理块 76/298: ඔऌb ໓ང
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2025-06-10 17:47:34,607 - DEBUG - 块 76 生成文本: <triplet>  Pengetahuan加工 <concept> Ч<unk>ൌі <unk>്đ<unk>ေ <org> <media> Ч <eve> Ч. <per> Ч॰ <dis> <misc> Чς <loc> <time> Ч(C.IV <triplet> Ч–IV-IV.C <cel> ++ 를 활용-Cо-२ –Cод-Microsoft.MicrosoftMicrosoft–Microsoft-Wix.Windows.Adobe.Computer-Windows-Maar-Adobe/Microsoft IAS-Apple.AppleMicrosoftWindows/Adobe-BI.com/Maa-МаМаe-م.أ.إि-द-उMicrosoftOffice-알ती.अल-شام-أ/WindowsMicrosoftExtjMicrosoftaMicrosoftAdobeaWindowsWindowsDefa.Ma.أو.الا.التي.ا.ग.</s>
2025-06-10 17:47:34,607 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  Pengetahuan加工 <concept> Ч<unk>ൌі <unk>്đ<unk>ေ <org> <media> Ч <eve> Ч. <per> Ч॰ <dis> <misc> Чς <loc> <time> Ч(C.IV <triplet> Ч–IV-IV.C <cel> ++ 를 활용-Cо-२ –Cод-Microsoft.MicrosoftMicrosoft–Microsoft-Wix.Windows.Adobe.Computer-Windows-Maar-Adobe/Microsoft IAS-Apple.AppleMicrosoftWindows/Adobe-BI.com/Maa-МаМаe-م.أ.إि-द-उMicrosoftOffice-알ती.अल-شام-أ/WindowsMicrosoftExtjMicrosoftaMicrosoftAdobeaWindowsWindowsDefa.Ma.أو.الا.التي.ا.ग.</s>
2025-06-10 17:47:34,607 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'Pengetahuan加工', '<concept>', 'Ч', '<unk>', 'ൌі', '<unk>', '്đ', '<unk>', 'ေ', '<org>', '<media>', 'Ч', '<eve>', 'Ч.', '<per>', 'Ч॰', '<dis>', '<misc>', 'Чς', '<loc>', '<time>', 'Ч(C.IV', '<triplet>', 'Ч–IV-IV.C', '<cel>', '++ 를 활용-Cо-२ –Cод-Microsoft.MicrosoftMicrosoft–Microsoft-Wix.Windows.Adobe.Computer-Windows-Maar-Adobe/Microsoft IAS-Apple.AppleMicrosoftWindows/Adobe-BI.com/Maa-МаМаe-م.أ.إि-द-उMicrosoftOffice-알ती.अल-شام-أ/WindowsMicrosoftExtjMicrosoftaMicrosoftAdobeaWindowsWindowsDefa.Ma.أو.الا.التي.ا.ग.']
2025-06-10 17:47:34,607 - DEBUG - 添加三元组: Pengetahuan加工(concept) - ൌі - Ч(unk)
2025-06-10 17:47:34,607 - DEBUG - 块 76 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:34,607 - DEBUG - 处理块 77/298: oIsA༢đႵ০Ⴟ
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2025-06-10 17:47:34,971 - DEBUG - 块 77 生成文本: <triplet> ဢ<unk> <concept> Microsoft <org> manufacturer</s>
2025-06-10 17:47:34,971 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ဢ<unk> <concept> Microsoft <org> manufacturer</s>
2025-06-10 17:47:34,971 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ဢ', '<unk>', '<concept>', 'Microsoft', '<org>', 'manufacturer']
2025-06-10 17:47:34,971 - DEBUG - 处理块 78/298: ෘ಩ၩ2đ ॖя༅෱ૌ
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2025-06-10 17:47:35,601 - DEBUG - 块 78 生成文本: <triplet> ෘ<unk>ၩ2đ <unk>я<unk>ૌ <media> <concept> Чุഈ<unk>ऊোđощ <misc> 2 <dis> <time> <eve> <cel> <date> point in time period <triplet> 0 <per> <num> event interval</s>
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2025-06-10 17:47:35,974 - DEBUG - 块 79 生成文本: <triplet> ॉ<unk>টಒ <concept> REVERRB <org> owned by</s>
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2025-06-10 17:47:35,974 - DEBUG - 处理块 80/298:                                            ׈ ሰ ॓ ࠯...
2025-06-10 17:47:36,562 - DEBUG - 块 80 生成文本: <triplet> ն <unk> Б ֻ45 <misc> ൈđبيا <loc> वासी <concept> <media> ज़र <org> IPA <dis> <eve> <per> <cel></s>
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2025-06-10 17:47:37,417 - DEBUG - 处理块 82/298: [107]ྍđЇও
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2025-06-10 17:47:38,389 - DEBUG - 块 83 生成文本: <triplet> ႋ<unk>ൌ<unk>[110]b <concept> TBox <misc> Tbox <media> ボックス</s>
2025-06-10 17:47:38,389 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ႋ<unk>ൌ<unk>[110]b <concept> TBox <misc> Tbox <media> ボックス</s>
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2025-06-10 17:47:38,389 - DEBUG - 块 83 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:38,389 - DEBUG - 处理块 84/298: ୑ᇶ
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2025-06-10 17:47:38,794 - DEBUG - 块 84 生成文本: <triplet> <unk>OWL <media> Web ontology language <concept> use</s>
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2025-06-10 17:47:38,794 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', 'OWL', '<media>', 'Web ontology language', '<concept>', 'use']
2025-06-10 17:47:38,794 - DEBUG - 处理块 85/298: constraint random walk đpath rankingׅ
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2025-06-10 17:47:39,285 - DEBUG - 块 85 生成文本: <triplet> <unk> २<unk>ฐ<unk>ປ<unk>ဏ <media> <concept> <misc> <dis> <cel> <triplet> đ২ <time> ады <eve> <loc> <per> <org> <num> <date> point</s>
2025-06-10 17:47:39,285 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk> २<unk>ฐ<unk>ປ<unk>ဏ <media> <concept> <misc> <dis> <cel> <triplet> đ২ <time> ады <eve> <loc> <per> <org> <num> <date> point</s>
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2025-06-10 17:47:39,884 - DEBUG - 块 86 生成文本: <triplet> ֻ4<unk> <unk> :ඌሸඍ <concept> 599 <misc> <cel> pozycja <per> <dis> <media>  योग <eve> <org> 4 <time> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:47:39,884 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ֻ4<unk> <unk> :ඌሸඍ <concept> 599 <misc> <cel> pozycja <per> <dis> <media>  योग <eve> <org> 4 <time> <date> point in time</s>
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2025-06-10 17:47:39,884 - DEBUG - 处理块 87/298: 1) Ұ
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2025-06-10 17:47:40,633 - DEBUG - 块 87 生成文本: <triplet> <unk>ေЇг <concept> Ұ <media> <org> <eve> <time> ca_XX <per> 1 <misc> <date> point in the <dis> <cel> <triplet> 2 <loc> <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:40,633 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk>ေЇг <concept> Ұ <media> <org> <eve> <time> ca_XX <per> 1 <misc> <date> point in the <dis> <cel> <triplet> 2 <loc> <num> quantity</s>
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2025-06-10 17:47:40,633 - DEBUG - 处理块 88/298: ൞o226 cm p Ġ3) ਙ
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2025-06-10 17:47:41,071 - DEBUG - 块 88 生成文本: <triplet> ֥Bing Search <media> Google <org> owned by</s>
2025-06-10 17:47:41,071 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ֥Bing Search <media> Google <org> owned by</s>
2025-06-10 17:47:41,071 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '֥Bing Search', '<media>', 'Google', '<org>', 'owned by']
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2025-06-10 17:47:41,071 - DEBUG - 块 88 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:41,071 - DEBUG - 处理块 89/298: ٚ[119]ֻ֥
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2025-06-10 17:47:41,723 - DEBUG - 块 89 生成文本: <triplet> ෘđ<unk> <unk>് <concept> レット <misc>  Ғылым <media> <org> सिकन्दोल <per> <eve> <dis> رار <triplet> २<unk>၂<unk>ां९<unk> ३ b ႄೆਔ <time> वां <cel> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:47:41,723 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ෘđ<unk> <unk>് <concept> レット <misc>  Ғылым <media> <org> सिकन्दोल <per> <eve> <dis> رار <triplet> २<unk>၂<unk>ां९<unk> ३ b ႄೆਔ <time> वां <cel> <date> point in time</s>
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2025-06-10 17:47:41,723 - DEBUG - 块 89 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:41,723 - DEBUG - 处理块 90/298: ሱಖე࿽ᇹ൭ Evi[123] đ෱൱ಃਔ
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2025-06-10 17:47:42,998 - DEBUG - 块 90 生成文本: <triplet>  למכירה툴 <concept> Facebook <media> used by</s>
2025-06-10 17:47:42,998 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet>  למכירה툴 <concept> Facebook <media> used by</s>
2025-06-10 17:47:42,998 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'למכירה툴', '<concept>', 'Facebook', '<media>', 'used by']
2025-06-10 17:47:42,998 - DEBUG - 添加三元组: למכירה툴(concept) - used by - Facebook(media)
2025-06-10 17:47:42,998 - DEBUG - 块 90 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:42,998 - DEBUG - 处理块 91/298: ࣚ
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2025-06-10 17:47:43,392 - DEBUG - 块 91 生成文本: <triplet> <unk>ႋ<unk>b <concept> Searchđ ડቀ <misc> writing b <triplet> b</s>
2025-06-10 17:47:43,392 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk>ႋ<unk>b <concept> Searchđ ડቀ <misc> writing b <triplet> b</s>
2025-06-10 17:47:43,392 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', 'ႋ', '<unk>', 'b', '<concept>', 'Searchđ ડቀ', '<misc>', 'writing b', '<triplet>', 'b']
2025-06-10 17:47:43,392 - DEBUG - 处理块 92/298:                                            ׈ ሰ ॓ ࠯...
2025-06-10 17:47:43,778 - DEBUG - 块 92 生成文本: <triplet> ն <concept> Б ֻ45 <misc> <time> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:47:43,778 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ն <concept> Б ֻ45 <misc> <time> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:47:43,778 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ն', '<concept>', 'Б ֻ45', '<misc>', '<time>', '<date>', 'point in time']
2025-06-10 17:47:43,778 - DEBUG - 添加三元组: ն(concept) - <time> - Б ֻ45(misc)
2025-06-10 17:47:43,778 - DEBUG - 块 92 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:43,778 - DEBUG - 处理块 93/298: đ
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2025-06-10 17:47:44,280 - DEBUG - 块 93 生成文本: <triplet> ႏ<unk>ඔऌ९ Senselab[128 <misc> <unk>്b đ a <concept> <media> <eve> <cel> <dis> <time> означала <triplet> b <per> <org> <date> point in</s>
2025-06-10 17:47:44,280 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ႏ<unk>ඔऌ९ Senselab[128 <misc> <unk>്b đ a <concept> <media> <eve> <cel> <dis> <time> означала <triplet> b <per> <org> <date> point in</s>
2025-06-10 17:47:44,280 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ႏ', '<unk>', 'ඔऌ९ Senselab[128', '<misc>', '<unk>', '്b đ a', '<concept>', '<media>', '<eve>', '<cel>', '<dis>', '<time>', 'означала', '<triplet>', 'b', '<per>', '<org>', '<date>', 'point in']
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2025-06-10 17:47:44,280 - DEBUG - 添加三元组: b(per) - point in - <org>(date)
2025-06-10 17:47:44,280 - DEBUG - 块 93 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:47:44,280 - DEBUG - 处理块 94/298: ᆩ്๭௶
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2025-06-10 17:47:44,418 - DEBUG - 块 94 生成文本: <triplet> <unk>ု <concept> Google <org> owned by</s>
2025-06-10 17:47:44,418 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk>ု <concept> Google <org> owned by</s>
2025-06-10 17:47:44,418 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', 'ု', '<concept>', 'Google', '<org>', 'owned by']
2025-06-10 17:47:44,418 - DEBUG - 处理块 95/298: གྷᆩ്๭௶
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2025-06-10 17:47:45,328 - DEBUG - 块 95 生成文本: <triplet> <unk>aЧุ<unk> ധҪႅ <media> KnowItAllaTextRunneraWOEaReVerbaR2A2a <concept> Know ItA <misc> Know <org> <eve> ֥ <loc> <per> 쳤 <dis> <time> озна <cel> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:47:45,328 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk>aЧุ<unk> ധҪႅ <media> KnowItAllaTextRunneraWOEaReVerbaR2A2a <concept> Know ItA <misc> Know <org> <eve> ֥ <loc> <per> 쳤 <dis> <time> озна <cel> <date> point in time</s>
2025-06-10 17:47:45,328 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', 'aЧุ', '<unk>', 'ധҪႅ', '<media>', 'KnowItAllaTextRunneraWOEaReVerbaR2A2a', '<concept>', 'Know ItA', '<misc>', 'Know', '<org>', '<eve>', '֥', '<loc>', '<per>', '쳤', '<dis>', '<time>', 'озна', '<cel>', '<date>', 'point in time']
2025-06-10 17:47:45,328 - DEBUG - 处理块 96/298: ሰ಩ༀđཞ
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2025-06-10 17:47:45,712 - DEBUG - 块 96 生成文本: <triplet> <unk>b <concept> đ<unk> <media> đ <org> <eve> đ</s>
2025-06-10 17:47:45,712 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <unk>b <concept> đ<unk> <media> đ <org> <eve> đ</s>
2025-06-10 17:47:45,712 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<unk>', 'b', '<concept>', 'đ', '<unk>', '<media>', 'đ', '<org>', '<eve>', 'đ']
2025-06-10 17:47:45,712 - DEBUG - 处理块 97/298: ູ
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2025-06-10 17:47:46,297 - DEBUG - 块 97 生成文本: <triplet> ູ 1-to-1a1-to-NaN <concept> a Webन b <media> <unk> <misc> <cel> Weben <dis> Web <org> Webent <triplet> Webin <eve> кта <per> 1 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:47:46,298 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ູ 1-to-1a1-to-NaN <concept> a Webन b <media> <unk> <misc> <cel> Weben <dis> Web <org> Webent <triplet> Webin <eve> кта <per> 1 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:47:46,298 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ູ 1-to-1a1-to-NaN', '<concept>', 'a Webन b', '<media>', '<unk>', '<misc>', '<cel>', 'Weben', '<dis>', 'Web', '<org>', 'Webent', '<triplet>', 'Webin', '<eve>', 'кта', '<per>', '1', '<date>', 'point in time']
2025-06-10 17:47:46,298 - DEBUG - 添加三元组: ູ 1-to-1a1-to-NaN(concept) - <unk> - a Webन b(media)
2025-06-10 17:47:46,298 - DEBUG - 添加三元组: Webin(eve) - 1 - кта(per)
2025-06-10 17:47:46,298 - DEBUG - 块 97 提取到 2 个三元组
2025-06-10 17:47:46,298 - DEBUG - 处理块 98/298: aіൕनऎႵᇗ
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2025-06-10 17:47:46,778 - DEBUG - 块 98 生成文本: <triplet> <loc> đ <concept> instance of <unk> đ b <misc> <dis> <media> <time> MPI <org> <eve> <cel> rime <per> <triplet> b đ c <num> <date> point</s>
2025-06-10 17:47:46,778 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> đ <concept> instance of <unk> đ b <misc> <dis> <media> <time> MPI <org> <eve> <cel> rime <per> <triplet> b đ c <num> <date> point</s>
2025-06-10 17:47:46,778 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'đ', '<concept>', 'instance of', '<unk>', 'đ b', '<misc>', '<dis>', '<media>', '<time>', 'MPI', '<org>', '<eve>', '<cel>', 'rime', '<per>', '<triplet>', 'b đ c', '<num>', '<date>', 'point']
2025-06-10 17:47:46,778 - DEBUG - 处理块 99/298: ໙ี൞ଢభ
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2025-06-10 17:47:46,927 - DEBUG - 块 99 生成文本: <triplet> ֥ <concept> 4 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:46,927 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ֥ <concept> 4 <num> quantity</s>
2025-06-10 17:47:46,927 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '֥', '<concept>', '4', '<num>', 'quantity']
2025-06-10 17:47:46,927 - DEBUG - 添加三元组: ֥(concept) - quantity - 4(num)
2025-06-10 17:47:46,927 - DEBUG - 块 99 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:46,927 - DEBUG - 处理块 100/298: കਔ෱ᄝᇆ
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2025-06-10 17:47:47,331 - DEBUG - 块 100 生成文本: <triplet> յष Web 3.0 <media>  කෘතිය <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:47:47,331 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> յष Web 3.0 <media>  කෘතිය <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:47:47,332 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'յष Web 3.0', '<media>', 'කෘතිය', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:47:47,332 - DEBUG - 添加三元组: յष Web 3.0(media) - instance of - කෘතිය(concept)
2025-06-10 17:47:47,332 - DEBUG - 块 100 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:47,332 - DEBUG - 处理块 101/298:                                            ׈ ሰ ॓ ࠯...
2025-06-10 17:47:48,574 - DEBUG - 块 101 生成文本: <triplet> वानी<unk> ၂<unk>b <unk> <dis> <misc> <concept> <cel> <media> <loc> <org> <eve> <time> <per> ± рыш <triplet><unk> २<unk>२<unk><unk> två<unk> دو<unk> ३<unk>2<unk>三<unk>二<unk> १ <num> خري 틀 666 ندا<unk> 2<unk>३<unk> ६<unk>3<unk>1<unk>၁<unk>आ२ ,२–2bb2–२</s>
2025-06-10 17:47:48,574 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> वानी<unk> ၂<unk>b <unk> <dis> <misc> <concept> <cel> <media> <loc> <org> <eve> <time> <per> ± рыш <triplet><unk> २<unk>२<unk><unk> två<unk> دو<unk> ३<unk>2<unk>三<unk>二<unk> १ <num> خري 틀 666 ندا<unk> 2<unk>३<unk> ६<unk>3<unk>1<unk>၁<unk>आ२ ,२–2bb2–२</s>
2025-06-10 17:47:48,574 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'वानी', '<unk>', '၂', '<unk>', 'b', '<unk>', '<dis>', '<misc>', '<concept>', '<cel>', '<media>', '<loc>', '<org>', '<eve>', '<time>', '<per>', '± рыш', '<triplet>', '<unk>', '२', '<unk>', '२', '<unk>', '<unk>', 'två', '<unk>', 'دو', '<unk>', '३', '<unk>', '2', '<unk>', '三', '<unk>', '二', '<unk>', '१', '<num>', 'خري 틀 666 ندا', '<unk>', '2', '<unk>', '३', '<unk>', '६', '<unk>', '3', '<unk>', '1', '<unk>', '၁', '<unk>', 'आ२ ,२–2bb2–२']
2025-06-10 17:47:48,574 - DEBUG - 添加三元组: वानी(unk) - b - ၂(unk)
2025-06-10 17:47:48,574 - DEBUG - 块 101 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:48,574 - DEBUG - 处理块 102/298: [1] SHETH A, THIRUNARAYAN K. Semantics empowered 
...
2025-06-10 17:47:48,883 - DEBUG - 块 102 生成文本: <triplet> THIRUNARAYAN K. Semantics empowered Web 3.0 <media> described <org> SHETH A <per> author</s>
2025-06-10 17:47:48,883 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> THIRUNARAYAN K. Semantics empowered Web 3.0 <media> described <org> SHETH A <per> author</s>
2025-06-10 17:47:48,883 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'THIRUNARAYAN K. Semantics empowered Web 3.0', '<media>', 'described', '<org>', 'SHETH A', '<per>', 'author']
2025-06-10 17:47:48,883 - DEBUG - 添加三元组: THIRUNARAYAN K. Semantics empowered Web 3.0(media) - SHETH A - described(org)
2025-06-10 17:47:48,883 - DEBUG - 块 102 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:48,883 - DEBUG - 处理块 103/298: cloud-based data and service fo r advanced applica...
2025-06-10 17:47:49,287 - DEBUG - 块 103 生成文本: <triplet> 论知识组织 <concept> 王知津 <per> author</s>
2025-06-10 17:47:49,287 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 论知识组织 <concept> 王知津 <per> author</s>
2025-06-10 17:47:49,287 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '论知识组织', '<concept>', '王知津', '<per>', 'author']
2025-06-10 17:47:49,287 - DEBUG - 添加三元组: 论知识组织(concept) - author - 王知津(per)
2025-06-10 17:47:49,287 - DEBUG - 块 103 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:49,287 - DEBUG - 处理块 104/298: 书馆学刊, 2012, 21(4): 3-11. 
 WANG Zhi-jin, WANG Xuan...
2025-06-10 17:47:49,479 - DEBUG - 块 104 生成文本: <triplet> 书馆学刊 <concept> 2012 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:47:49,479 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 书馆学刊 <concept> 2012 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:47:49,479 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '书馆学刊', '<concept>', '2012', '<date>', 'publication date']
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2025-06-10 17:47:49,479 - DEBUG - 块 104 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:49,479 - DEBUG - 处理块 105/298: Library of China, 2012, 21(4): 3-11. 
[3] 索传军. 网络信...
2025-06-10 17:47:49,671 - DEBUG - 块 105 生成文本: <triplet> 图书馆情 报工作 <concept> Library of China <loc> country</s>
2025-06-10 17:47:49,671 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 图书馆情 报工作 <concept> Library of China <loc> country</s>
2025-06-10 17:47:49,671 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '图书馆情 报工作', '<concept>', 'Library of China', '<loc>', 'country']
2025-06-10 17:47:49,671 - DEBUG - 添加三元组: 图书馆情 报工作(concept) - country - Library of China(loc)
2025-06-10 17:47:49,671 - DEBUG - 块 105 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:49,671 - DEBUG - 处理块 106/298: organization research[J]. Libr ary and Information...
2025-06-10 17:47:49,894 - DEBUG - 块 106 生成文本: <triplet> 网络信息语义组织及检索研究 <concept> 钟翠娇 <per> author</s>
2025-06-10 17:47:49,894 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 网络信息语义组织及检索研究 <concept> 钟翠娇 <per> author</s>
2025-06-10 17:47:49,894 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '网络信息语义组织及检索研究', '<concept>', '钟翠娇', '<per>', 'author']
2025-06-10 17:47:49,894 - DEBUG - 添加三元组: 网络信息语义组织及检索研究(concept) - author - 钟翠娇(per)
2025-06-10 17:47:49,894 - DEBUG - 块 106 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:49,894 - DEBUG - 处理块 107/298:  ZHONG Cui-jiao. Research on  semantic organizatio...
2025-06-10 17:47:50,406 - DEBUG - 块 107 生成文本: <triplet> ZHONG Cui-jiao <per> Research on semantic organization of web information and retrieval <concept> wissenschaft <media> occupation</s>
2025-06-10 17:47:50,406 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ZHONG Cui-jiao <per> Research on semantic organization of web information and retrieval <concept> wissenschaft <media> occupation</s>
2025-06-10 17:47:50,406 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ZHONG Cui-jiao', '<per>', 'Research on semantic organization of web information and retrieval', '<concept>', 'wissenschaft', '<media>', 'occupation']
2025-06-10 17:47:50,406 - DEBUG - 添加三元组: ZHONG Cui-jiao(per) - wissenschaft - Research on semantic organization of web information and retrieval(concept)
2025-06-10 17:47:50,406 - DEBUG - 块 107 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:50,407 - DEBUG - 处理块 108/298: [5] BERNERS-LEE T, HENDLER J, LASSILA O. The 
sema...
2025-06-10 17:47:50,545 - DEBUG - 块 108 生成文本: <triplet> <org> Scientific American Magazine <media> publisher</s>
2025-06-10 17:47:50,545 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Scientific American Magazine <media> publisher</s>
2025-06-10 17:47:50,545 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'Scientific American Magazine', '<media>', 'publisher']
2025-06-10 17:47:50,545 - DEBUG - 处理块 109/298: [6] AMIT S. Introducing the knowledge graph[R]. Am...
2025-06-10 17:47:50,736 - DEBUG - 块 109 生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 曹倩 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:47:50,736 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识图谱 <concept> 曹倩 <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:47:50,736 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识图谱', '<concept>', '曹倩', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:47:50,736 - DEBUG - 添加三元组: 知识图谱(concept) - discoverer or inventor - 曹倩(per)
2025-06-10 17:47:50,736 - DEBUG - 块 109 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:50,736 - DEBUG - 处理块 110/298: 情报理论与实践(ITA), 2015, 12(38): 127-132. 
 CAO Qian, Z...
2025-06-10 17:47:50,906 - DEBUG - 块 110 生成文本: <triplet> 情报理论与实践 <concept> 2015 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:47:50,906 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 情报理论与实践 <concept> 2015 <date> publication date</s>
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2025-06-10 17:47:50,906 - DEBUG - 添加三元组: 情报理论与实践(concept) - publication date - 2015(date)
2025-06-10 17:47:50,906 - DEBUG - 块 110 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:50,906 - DEBUG - 处理块 111/298: related applications of know ledge graph[J]. Infor...
2025-06-10 17:47:51,182 - DEBUG - 块 111 生成文本: <triplet> graph <concept> Information Studies: Theory & Application <media> published in</s>
2025-06-10 17:47:51,182 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> Information Studies: Theory & Application <media> published in</s>
2025-06-10 17:47:51,182 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph', '<concept>', 'Information Studies: Theory & Application', '<media>', 'published in']
2025-06-10 17:47:51,182 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - published in - Information Studies: Theory & Application(media)
2025-06-10 17:47:51,182 - DEBUG - 块 111 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:51,182 - DEBUG - 处理块 112/298: [8] Wikipedia. Knowledge graph[EB/OL]. [2016-05-09...
2025-06-10 17:47:51,469 - DEBUG - 块 112 生成文本: <triplet> graph <concept> Wikipedia <media> published in</s>
2025-06-10 17:47:51,470 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph <concept> Wikipedia <media> published in</s>
2025-06-10 17:47:51,470 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph', '<concept>', 'Wikipedia', '<media>', 'published in']
2025-06-10 17:47:51,470 - DEBUG - 添加三元组: graph(concept) - published in - Wikipedia(media)
2025-06-10 17:47:51,470 - DEBUG - 块 112 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:51,470 - DEBUG - 处理块 113/298: [9] Shenshouer. Neo4j[EB/OL]. [2016-05-09]. http:/...
2025-06-10 17:47:51,735 - DEBUG - 块 113 生成文本: <triplet> <media> Neo4j <org> performer</s>
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2025-06-10 17:47:51,736 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'Neo4j', '<org>', 'performer']
2025-06-10 17:47:51,736 - DEBUG - 处理块 114/298: webscripts.softpedia.com/script/Database-Tools/Flo...
2025-06-10 17:47:51,949 - DEBUG - 块 114 生成文本: <triplet> graphdb.net <concept> Graphdb Official.com <media> based on</s>
2025-06-10 17:47:51,949 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graphdb.net <concept> Graphdb Official.com <media> based on</s>
2025-06-10 17:47:51,949 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graphdb.net', '<concept>', 'Graphdb Official.com', '<media>', 'based on']
2025-06-10 17:47:51,949 - DEBUG - 添加三元组: graphdb.net(concept) - based on - Graphdb Official.com(media)
2025-06-10 17:47:51,949 - DEBUG - 块 114 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:51,949 - DEBUG - 处理块 115/298: [12] 刘峤, 李杨, 杨段宏, 等. 知识图谱构建技术综述[J]. 计
算机研究与发展, 201...
2025-06-10 17:47:52,119 - DEBUG - 块 115 生成文本: <triplet> 算机研究与发展 <concept> 2016 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:47:52,119 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 算机研究与发展 <concept> 2016 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:47:52,119 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '算机研究与发展', '<concept>', '2016', '<date>', 'publication date']
2025-06-10 17:47:52,119 - DEBUG - 添加三元组: 算机研究与发展(concept) - publication date - 2016(date)
2025-06-10 17:47:52,119 - DEBUG - 块 115 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:52,119 - DEBUG - 处理块 116/298: graph construction techniques[J]. Journal of Compu...
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2025-06-10 17:47:52,396 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph construction techniques <concept> Journal of Computer Research and Development <media> published in</s>
2025-06-10 17:47:52,396 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph construction techniques', '<concept>', 'Journal of Computer Research and Development', '<media>', 'published in']
2025-06-10 17:47:52,396 - DEBUG - 添加三元组: graph construction techniques(concept) - published in - Journal of Computer Research and Development(media)
2025-06-10 17:47:52,396 - DEBUG - 块 116 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:52,396 - DEBUG - 处理块 117/298: [13] DONG X, GABRILOVICH E, HEITZ G , et al. Knowl...
2025-06-10 17:47:52,577 - DEBUG - 块 117 生成文本: <triplet> <concept> web-scale approach to probabilistic knowledge <media> part of</s>
2025-06-10 17:47:52,577 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> web-scale approach to probabilistic knowledge <media> part of</s>
2025-06-10 17:47:52,577 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'web-scale approach to probabilistic knowledge', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:47:52,577 - DEBUG - 处理块 118/298: fusion[C]//Proc of the 20th ACM SIGKDD Conference ...
2025-06-10 17:47:52,917 - DEBUG - 块 118 生成文本: <triplet> <concept> SIGKDD Conference <media> part of</s>
2025-06-10 17:47:52,917 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> SIGKDD Conference <media> part of</s>
2025-06-10 17:47:52,917 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'SIGKDD Conference', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:47:52,917 - DEBUG - 处理块 119/298: [14] BIZER C, Al E. Linked data-the story so far[J...
2025-06-10 17:47:53,172 - DEBUG - 块 119 生成文本: <triplet> <concept> Semantic Web <misc> used by</s>
2025-06-10 17:47:53,172 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Semantic Web <misc> used by</s>
2025-06-10 17:47:53,172 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Semantic Web', '<misc>', 'used by']
2025-06-10 17:47:53,172 - DEBUG - 处理块 120/298: [15] BOLLACKER K, COOK R, TUFTS P. Freebase: a sha...
2025-06-10 17:47:53,621 - DEBUG - 块 120 生成文本: <triplet> [15] BOLLACKER K, COOK R, TUFTS P. Freebase <media> shared database <concept> subclass of</s>
2025-06-10 17:47:53,621 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> [15] BOLLACKER K, COOK R, TUFTS P. Freebase <media> shared database <concept> subclass of</s>
2025-06-10 17:47:53,621 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '[15] BOLLACKER K, COOK R, TUFTS P. Freebase', '<media>', 'shared database', '<concept>', 'subclass of']
2025-06-10 17:47:53,621 - DEBUG - 添加三元组: [15] BOLLACKER K, COOK R, TUFTS P. Freebase(media) - subclass of - shared database(concept)
2025-06-10 17:47:53,621 - DEBUG - 块 120 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:47:53,621 - DEBUG - 处理块 121/298: of the 22nd AAAI Conf on Artificial Intelligence. ...
2025-06-10 17:47:53,972 - DEBUG - 块 121 生成文本: <triplet> <concept> AAAI <org> conferred by</s>
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[17] Wikipe...
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DBp...
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[25] 全球网站库. Musicbr...
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[27] CONCEPT...
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书情报技术, 2010(6):...
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...
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信息学报, 2011, ...
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2025-06-10 17:47:58,512 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'Philadelphia', '<loc>', 'located in the administrative territorial entity']
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  ֻ4௹         ...
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2025-06-10 17:47:59,609 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> ciation for Computational <media> part of the 49th Annual Meeting <eve> Asso <org> Ciation <per> participant</s>
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2025-06-10 17:47:59,727 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 367 <concept> 2011 <media> follows</s>
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recog...
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2025-06-10 17:48:01,294 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> JAIN A, PENNACCHIOTTI M. Open entity extraction from web search query logs[C]//Proc</s>
2025-06-10 17:48:01,294 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'JAIN A, PENNACCHIOTTI M. Open entity extraction from web search query logs[C]//Proc']
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文信息学报, 2014, 4...
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2025-06-10 17:48:02,104 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 开放式信息抽取研究进展 <concept> 中 文信息学报 <media> published in</s>
2025-06-10 17:48:02,104 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '开放式信息抽取研究进展', '<concept>', '中 文信息学报', '<media>', 'published in']
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2025-06-10 17:48:02,699 - DEBUG - 块 152 生成文本: <triplet> <concept> Unsupervised named-entity extraction from the Web: an experimental study <media> 2005 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:48:02,699 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Unsupervised named-entity extraction from the Web: an experimental study <media> 2005 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:48:02,699 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Unsupervised named-entity extraction from the Web: an experimental study', '<media>', '2005', '<date>', 'publication date']
2025-06-10 17:48:02,699 - DEBUG - 处理块 153/298: [39] WU F, WELD D S. Open information extraction u...
2025-06-10 17:48:03,135 - DEBUG - 块 153 生成文本: <triplet> <eve> WU F, WELD D S. <org> participant</s>
2025-06-10 17:48:03,135 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <eve> WU F, WELD D S. <org> participant</s>
2025-06-10 17:48:03,135 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<eve>', 'WU F, WELD D S.', '<org>', 'participant']
2025-06-10 17:48:03,135 - DEBUG - 处理块 154/298: Association for Computationa l Linguistics. Sweden...
2025-06-10 17:48:03,528 - DEBUG - 块 154 生成文本: <triplet> <concept> ACL <org> part of <triplet> ASL <media> ACR <loc> member of</s>
2025-06-10 17:48:03,529 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> ACL <org> part of <triplet> ASL <media> ACR <loc> member of</s>
2025-06-10 17:48:03,529 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'ACL', '<org>', 'part of', '<triplet>', 'ASL', '<media>', 'ACR', '<loc>', 'member of']
2025-06-10 17:48:03,529 - DEBUG - 处理块 155/298: relations for open information extraction[C]//Proc...
2025-06-10 17:48:03,902 - DEBUG - 块 155 生成文本: <triplet> <concept> Conference on Empirical Methods in Natural Language <media> part of</s>
2025-06-10 17:48:03,902 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Conference on Empirical Methods in Natural Language <media> part of</s>
2025-06-10 17:48:03,902 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Conference on Empirical Methods in Natural Language', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:48:03,902 - DEBUG - 处理块 156/298: Processing. Washington: EMNLP, 2015. 
[41] SCHMITZ...
2025-06-10 17:48:04,338 - DEBUG - 块 156 生成文本: <triplet> SCHMITZ M M, BART R, SODERLAND S, et al. Open language learning for information extraction <concept> Processing. Washington <per> author</s>
2025-06-10 17:48:04,339 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> SCHMITZ M M, BART R, SODERLAND S, et al. Open language learning for information extraction <concept> Processing. Washington <per> author</s>
2025-06-10 17:48:04,339 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'SCHMITZ M M, BART R, SODERLAND S, et al. Open language learning for information extraction', '<concept>', 'Processing. Washington', '<per>', 'author']
2025-06-10 17:48:04,339 - DEBUG - 添加三元组: SCHMITZ M M, BART R, SODERLAND S, et al. Open language learning for information extraction(concept) - author - Processing. Washington(per)
2025-06-10 17:48:04,339 - DEBUG - 块 156 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:04,339 - DEBUG - 处理块 157/298: Proceedings of Conference on Empirical Methods in ...
2025-06-10 17:48:04,508 - DEBUG - 块 157 生成文本: <triplet> <media> Natural Language Processing <concept> part of</s>
2025-06-10 17:48:04,508 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> Natural Language Processing <concept> part of</s>
2025-06-10 17:48:04,508 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'Natural Language Processing', '<concept>', 'part of']
2025-06-10 17:48:04,508 - DEBUG - 处理块 158/298: Language Learning(EMNLP-CONLL). New York: ACM, 
20...
2025-06-10 17:48:04,870 - DEBUG - 块 158 生成文本: <triplet> JANARA C M, STEPHEN S, OREN E. An analysis of <concept> ACM, 2012 <org> 2012</s>
2025-06-10 17:48:04,870 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> JANARA C M, STEPHEN S, OREN E. An analysis of <concept> ACM, 2012 <org> 2012</s>
2025-06-10 17:48:04,870 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'JANARA C M, STEPHEN S, OREN E. An analysis of', '<concept>', 'ACM, 2012', '<org>', '2012']
2025-06-10 17:48:04,870 - DEBUG - 添加三元组: JANARA C M, STEPHEN S, OREN E. An analysis of(concept) - 2012 - ACM, 2012(org)
2025-06-10 17:48:04,870 - DEBUG - 块 158 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:04,870 - DEBUG - 处理块 159/298: open information extraction based on semantic role...
2025-06-10 17:48:05,018 - DEBUG - 块 159 生成文本: <triplet> <concept> ACM <org> standards body</s>
2025-06-10 17:48:05,019 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> ACM <org> standards body</s>
2025-06-10 17:48:05,019 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'ACM', '<org>', 'standards body']
2025-06-10 17:48:05,019 - DEBUG - 处理块 160/298: [43] AKBIK A, LOSER A. KR AKEN: N-ary facts in ope...
2025-06-10 17:48:05,167 - DEBUG - 块 160 生成文本: <triplet> <org> AKEN <media> item operated</s>
2025-06-10 17:48:05,167 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> AKEN <media> item operated</s>
2025-06-10 17:48:05,167 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'AKEN', '<media>', 'item operated']
2025-06-10 17:48:05,167 - DEBUG - 处理块 161/298: [44] DOMINGOS P, LOWD D. Markov logic: an interfac...
2025-06-10 17:48:05,295 - DEBUG - 块 161 生成文本: <triplet> <org> CA <loc> headquarters location</s>
2025-06-10 17:48:05,295 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> CA <loc> headquarters location</s>
2025-06-10 17:48:05,295 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'CA', '<loc>', 'headquarters location']
2025-06-10 17:48:05,295 - DEBUG - 处理块 162/298: [45] ZHU Jun, NIE Zai-qing, LIU Xiao-jiang, et al....
2025-06-10 17:48:05,475 - DEBUG - 块 162 生成文本: <triplet> <concept> statistical approach to extracting entity</s>
2025-06-10 17:48:05,476 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> statistical approach to extracting entity</s>
2025-06-10 17:48:05,476 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'statistical approach to extracting entity']
2025-06-10 17:48:05,476 - DEBUG - 处理块 163/298: relationships[C]//Proceedings of the 18th Internat...
2025-06-10 17:48:05,645 - DEBUG - 块 163 生成文本: <triplet> <concept> Switzerland <loc> country <triplet> WWW, 2009 <org> Switzerland</s>
2025-06-10 17:48:05,646 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Switzerland <loc> country <triplet> WWW, 2009 <org> Switzerland</s>
2025-06-10 17:48:05,646 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Switzerland', '<loc>', 'country', '<triplet>', 'WWW, 2009', '<org>', 'Switzerland']
2025-06-10 17:48:05,646 - DEBUG - 处理块 164/298: [46] LIU Xiao-jiang, YU Neng- hai. People summariz...
2025-06-10 17:48:06,436 - DEBUG - 块 164 生成文本: <triplet> YU Neng- hai. <per> People summarization by combining <concept> LIU Xiao-jiang-hai.P <media> Peoplesummarisation <loc> relation <unk> <misc> relation</s>
2025-06-10 17:48:06,436 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> YU Neng- hai. <per> People summarization by combining <concept> LIU Xiao-jiang-hai.P <media> Peoplesummarisation <loc> relation <unk> <misc> relation</s>
2025-06-10 17:48:06,436 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'YU Neng- hai.', '<per>', 'People summarization by combining', '<concept>', 'LIU Xiao-jiang-hai.P', '<media>', 'Peoplesummarisation', '<loc>', 'relation', '<unk>', '<misc>', 'relation']
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2025-06-10 17:48:06,437 - DEBUG - 块 164 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:06,437 - DEBUG - 处理块 165/298: extraction[J]. Journal of Convergence Information ...
2025-06-10 17:48:06,766 - DEBUG - 块 165 生成文本: <triplet> 233-241 <concept> DOMINGOS P <misc> part of</s>
2025-06-10 17:48:06,766 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 233-241 <concept> DOMINGOS P <misc> part of</s>
2025-06-10 17:48:06,766 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '233-241', '<concept>', 'DOMINGOS P', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:48:06,766 - DEBUG - 添加三元组: 233-241(concept) - part of - DOMINGOS P(misc)
2025-06-10 17:48:06,766 - DEBUG - 块 165 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:06,766 - DEBUG - 处理块 166/298: probabilistic logic[C]//Proceedings of the 26th AA...
2025-06-10 17:48:07,255 - DEBUG - 块 166 生成文本: <triplet> <media> AAAI <org> part of <triplet> AAAi <loc> AAAIA <concept> <per> <eve> <date> point in the <unk> <time> . <dis> follows</s>
2025-06-10 17:48:07,255 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> AAAI <org> part of <triplet> AAAi <loc> AAAIA <concept> <per> <eve> <date> point in the <unk> <time> . <dis> follows</s>
2025-06-10 17:48:07,255 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<media>', 'AAAI', '<org>', 'part of', '<triplet>', 'AAAi', '<loc>', 'AAAIA', '<concept>', '<per>', '<eve>', '<date>', 'point in the', '<unk>', '<time>', '.', '<dis>', 'follows']
2025-06-10 17:48:07,255 - DEBUG - 处理块 167/298: [48] SUCHANEK F M, KASNECI G , WEIKUM G . Yago: a ...
2025-06-10 17:48:07,459 - DEBUG - 块 167 生成文本: <triplet> <concept> 16th Int Conf <media> part of</s>
2025-06-10 17:48:07,459 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> 16th Int Conf <media> part of</s>
2025-06-10 17:48:07,459 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', '16th Int Conf', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:48:07,459 - DEBUG - 处理块 168/298: on World Wide Web. New York: ACM, 2007: 697-706. 
...
2025-06-10 17:48:08,024 - DEBUG - 块 168 生成文本: <triplet> 697 <concept> WU Fei <per> author</s>
2025-06-10 17:48:08,025 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 697 <concept> WU Fei <per> author</s>
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2025-06-10 17:48:08,025 - DEBUG - 块 168 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:08,025 - DEBUG - 处理块 169/298: wikipedia[C]//Proc of the 16th ACM Conf on Informa...
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2025-06-10 17:48:08,290 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 谭松波 <per> ACM <org> member of</s>
2025-06-10 17:48:08,290 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '谭松波', '<per>', 'ACM', '<org>', 'member of']
2025-06-10 17:48:08,290 - DEBUG - 添加三元组: 谭松波(per) - member of - ACM(org)
2025-06-10 17:48:08,290 - DEBUG - 块 169 提取到 1 个三元组
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1567-1573. 
 WANG...
2025-06-10 17:48:08,577 - DEBUG - 块 170 生成文本: <triplet> 属性抽取 <media> domain model <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:48:08,578 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 属性抽取 <media> domain model <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:48:08,578 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '属性抽取', '<media>', 'domain model', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:48:08,578 - DEBUG - 添加三元组: 属性抽取(media) - instance of - domain model(concept)
2025-06-10 17:48:08,578 - DEBUG - 块 170 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:08,578 - DEBUG - 处理块 171/298: extraction[J]. Journal of Computer Research and 
D...
2025-06-10 17:48:08,801 - DEBUG - 块 171 生成文本: <triplet> <concept> Journal of Computer Research and Development <media> published in</s>
2025-06-10 17:48:08,801 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Journal of Computer Research and Development <media> published in</s>
2025-06-10 17:48:08,801 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Journal of Computer Research and Development', '<media>', 'published in']
2025-06-10 17:48:08,801 - DEBUG - 处理块 172/298: Foundations and Trends in Machine Learning, 2009, ...
2025-06-10 17:48:08,981 - DEBUG - 块 172 生成文本: <triplet> <concept> BENGIO Y <per> author</s>
2025-06-10 17:48:08,981 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> BENGIO Y <per> author</s>
2025-06-10 17:48:08,981 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'BENGIO Y', '<per>', 'author']
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2025-06-10 17:48:09,226 - DEBUG - 块 173 生成文本: <triplet> 刘知远 <per> 孙茂 <concept> student</s>
2025-06-10 17:48:09,226 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 刘知远 <per> 孙茂 <concept> student</s>
2025-06-10 17:48:09,226 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '刘知远', '<per>', '孙茂', '<concept>', 'student']
2025-06-10 17:48:09,226 - DEBUG - 添加三元组: 刘知远(per) - student - 孙茂(concept)
2025-06-10 17:48:09,226 - DEBUG - 块 173 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:09,226 - DEBUG - 处理块 174/298: 松, 林衍凯, 等. 知识表示学习研究进展
[J]. 计算机研究与发展, 2016, 53(2): ...
2025-06-10 17:48:09,409 - DEBUG - 块 174 生成文本: <triplet> 松 <per> 等. <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:48:09,409 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 松 <per> 等. <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:48:09,409 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '松', '<per>', '等.', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:48:09,409 - DEBUG - 添加三元组: 松(per) - instance of - 等.(concept)
2025-06-10 17:48:09,409 - DEBUG - 块 174 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:09,409 - DEBUG - 处理块 175/298: Knowledge representation learning: a review[J]. Jo...
2025-06-10 17:48:09,558 - DEBUG - 块 175 生成文本: <triplet> <concept> Journal of Computer Research and Development <media> publisher</s>
2025-06-10 17:48:09,558 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Journal of Computer Research and Development <media> publisher</s>
2025-06-10 17:48:09,558 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Journal of Computer Research and Development', '<media>', 'publisher']
2025-06-10 17:48:09,558 - DEBUG - 处理块 176/298: [54] 中国知网. 应用熵权系数法评标[EB/OL]. (2014-10-11). 
http:/...
2025-06-10 17:48:09,856 - DEBUG - 块 176 生成文本: <triplet> 权系数法评标 <concept> 中国知网 <media> published in</s>
2025-06-10 17:48:09,856 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 权系数法评标 <concept> 中国知网 <media> published in</s>
2025-06-10 17:48:09,856 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '权系数法评标', '<concept>', '中国知网', '<media>', 'published in']
2025-06-10 17:48:09,856 - DEBUG - 添加三元组: 权系数法评标(concept) - published in - 中国知网(media)
2025-06-10 17:48:09,856 - DEBUG - 块 176 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:09,856 - DEBUG - 处理块 177/298:  China National Knowledge Infrastructure. Bidding ...
2025-06-10 17:48:10,047 - DEBUG - 块 177 生成文本: <triplet> <loc> China National Knowledge Infrastructure <media> subsidiary</s>
2025-06-10 17:48:10,047 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> China National Knowledge Infrastructure <media> subsidiary</s>
2025-06-10 17:48:10,047 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'China National Knowledge Infrastructure', '<media>', 'subsidiary']
2025-06-10 17:48:10,047 - DEBUG - 处理块 178/298: (2014-10-11). http://mall.c nki.net/magazine/Artic...
2025-06-10 17:48:10,196 - DEBUG - 块 178 生成文本: <triplet> 余弦相似性 <concept> <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:48:10,196 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 余弦相似性 <concept> <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:48:10,196 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '余弦相似性', '<concept>', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-10 17:48:10,196 - DEBUG - 处理块 179/298: tec.5lulu.com/computer/detail/k0n1g5e1hj8i7f.html....
2025-06-10 17:48:10,623 - DEBUG - 块 179 生成文本: <triplet> tec.5lulu.com <concept> 5lulu Technology Library <loc> part of</s>
2025-06-10 17:48:10,623 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> tec.5lulu.com <concept> 5lulu Technology Library <loc> part of</s>
2025-06-10 17:48:10,623 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'tec.5lulu.com', '<concept>', '5lulu Technology Library', '<loc>', 'part of']
2025-06-10 17:48:10,623 - DEBUG - 添加三元组: tec.5lulu.com(concept) - part of - 5lulu Technology Library(loc)
2025-06-10 17:48:10,623 - DEBUG - 块 179 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:10,623 - DEBUG - 处理块 180/298: (2015-03-16). http://tec.5lulu.com/computer/detail...
2025-06-10 17:48:10,911 - DEBUG - 块 180 生成文本: <triplet> BORDES A, WESTON J, COLLOBERT R, et al <misc> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:48:10,911 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> BORDES A, WESTON J, COLLOBERT R, et al <misc> <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:48:10,911 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'BORDES A, WESTON J, COLLOBERT R, et al', '<misc>', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:48:10,911 - DEBUG - 处理块 181/298: Learnting structured embeddings for knowledge 
bas...
2025-06-10 17:48:11,134 - DEBUG - 块 181 生成文本: <triplet> <concept> AAAI <org> standards body</s>
2025-06-10 17:48:11,134 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> AAAI <org> standards body</s>
2025-06-10 17:48:11,134 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'AAAI', '<org>', 'standards body']
2025-06-10 17:48:11,134 - DEBUG - 处理块 182/298: [57] SOCHER R, CHEN D, MANNING C D, et al. Reasoni...
2025-06-10 17:48:11,679 - DEBUG - 块 182 生成文本: <triplet> CHEN D <per> knowledge base <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:48:11,679 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> CHEN D <per> knowledge base <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:48:11,679 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'CHEN D', '<per>', 'knowledge base', '<concept>', 'field of work']
2025-06-10 17:48:11,680 - DEBUG - 添加三元组: CHEN D(per) - field of work - knowledge base(concept)
2025-06-10 17:48:11,680 - DEBUG - 块 182 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:11,680 - DEBUG - 处理块 183/298: completion [C]//Proc of NIPS. Cambridge, MA: MIT P...
2025-06-10 17:48:11,839 - DEBUG - 块 183 生成文本: <triplet> BORDES A <misc> latent <concept> has quality</s>
2025-06-10 17:48:11,839 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> BORDES A <misc> latent <concept> has quality</s>
2025-06-10 17:48:11,839 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'BORDES A', '<misc>', 'latent', '<concept>', 'has quality']
2025-06-10 17:48:11,839 - DEBUG - 添加三元组: BORDES A(misc) - has quality - latent(concept)
2025-06-10 17:48:11,840 - DEBUG - 块 183 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:11,840 - DEBUG - 处理块 184/298: factor model for highly multi-relational data[C]//...
2025-06-10 17:48:12,094 - DEBUG - 块 184 生成文本: <triplet> <concept> Proc of <misc> used by</s>
2025-06-10 17:48:12,094 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Proc of <misc> used by</s>
2025-06-10 17:48:12,095 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Proc of', '<misc>', 'used by']
2025-06-10 17:48:12,095 - DEBUG - 处理块 185/298:                                            ׈ ሰ ॓ ࠯...
2025-06-10 17:48:12,275 - DEBUG - 块 185 生成文本: <triplet> ն <concept> ֻ45 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:48:12,275 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ն <concept> ֻ45 <misc> part of</s>
2025-06-10 17:48:12,275 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ն', '<concept>', 'ֻ45', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:48:12,275 - DEBUG - 添加三元组: ն(concept) - part of - ֻ45(misc)
2025-06-10 17:48:12,275 - DEBUG - 块 185 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:12,275 - DEBUG - 处理块 186/298: NIPS. Cambridge, MA: MIT Press, 2012: 3167-3175. 
...
2025-06-10 17:48:12,605 - DEBUG - 块 186 生成文本: <triplet> <per> MA <concept> educated at <triplet> SUTSKEVER I <media> SALAKHUTDINOV <org> part of</s>
2025-06-10 17:48:12,605 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <per> MA <concept> educated at <triplet> SUTSKEVER I <media> SALAKHUTDINOV <org> part of</s>
2025-06-10 17:48:12,606 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<per>', 'MA', '<concept>', 'educated at', '<triplet>', 'SUTSKEVER I', '<media>', 'SALAKHUTDINOV', '<org>', 'part of']
2025-06-10 17:48:12,606 - DEBUG - 处理块 187/298: R. Modelling relational data  using Bayesian clust...
2025-06-10 17:48:12,850 - DEBUG - 块 187 生成文本: <triplet> <per> MA <concept> instance of <triplet> MIT Press <org> Cambridge <loc> headquarters</s>
2025-06-10 17:48:12,850 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <per> MA <concept> instance of <triplet> MIT Press <org> Cambridge <loc> headquarters</s>
2025-06-10 17:48:12,850 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<per>', 'MA', '<concept>', 'instance of', '<triplet>', 'MIT Press', '<org>', 'Cambridge', '<loc>', 'headquarters']
2025-06-10 17:48:12,850 - DEBUG - 处理块 188/298: [60] YANG B, YIH W, HE X, et al. Embedding enties ...
2025-06-10 17:48:13,083 - DEBUG - 块 188 生成文本: <triplet> <concept> Embedding enties and relations <media> studies</s>
2025-06-10 17:48:13,083 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Embedding enties and relations <media> studies</s>
2025-06-10 17:48:13,083 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Embedding enties and relations', '<media>', 'studies']
2025-06-10 17:48:13,083 - DEBUG - 处理块 189/298: bases[C]//Proc of Int Conf on Learning Representat...
2025-06-10 17:48:13,488 - DEBUG - 块 189 生成文本: <triplet> CHEN D <per> MANNING C D, et al. Reasoning <concept> member of</s>
2025-06-10 17:48:13,488 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> CHEN D <per> MANNING C D, et al. Reasoning <concept> member of</s>
2025-06-10 17:48:13,488 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'CHEN D', '<per>', 'MANNING C D, et al. Reasoning', '<concept>', 'member of']
2025-06-10 17:48:13,488 - DEBUG - 添加三元组: CHEN D(per) - member of - MANNING C D, et al. Reasoning(concept)
2025-06-10 17:48:13,488 - DEBUG - 块 189 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:13,488 - DEBUG - 处理块 190/298: with neural tensor networks for knowledge base 
co...
2025-06-10 17:48:13,798 - DEBUG - 块 190 生成文本: <triplet> <org> Cambridge <loc> headquarters location</s>
2025-06-10 17:48:13,798 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> Cambridge <loc> headquarters location</s>
2025-06-10 17:48:13,798 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'Cambridge', '<loc>', 'headquarters location']
2025-06-10 17:48:13,798 - DEBUG - 处理块 191/298: [62] NICKEL M, TRESP V , KRIEGEL H. A three-way mo...
2025-06-10 17:48:14,268 - DEBUG - 块 191 生成文本: <triplet> NICKEL M <misc> TRESP V <media> part of</s>
2025-06-10 17:48:14,268 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> NICKEL M <misc> TRESP V <media> part of</s>
2025-06-10 17:48:14,268 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'NICKEL M', '<misc>', 'TRESP V', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:48:14,268 - DEBUG - 添加三元组: NICKEL M(misc) - part of - TRESP V(media)
2025-06-10 17:48:14,268 - DEBUG - 块 191 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:14,268 - DEBUG - 处理块 192/298: ICML. New York: ACM, 2011: 809-816. 
[63] BORDES A...
2025-06-10 17:48:14,727 - DEBUG - 块 192 生成文本: <triplet> BORDES A, USUNIER N, GARCIA-DURAN A <per> <unk> Translating embeddings fo r modeling multi-relational <concept> studies</s>
2025-06-10 17:48:14,727 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> BORDES A, USUNIER N, GARCIA-DURAN A <per> <unk> Translating embeddings fo r modeling multi-relational <concept> studies</s>
2025-06-10 17:48:14,727 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'BORDES A, USUNIER N, GARCIA-DURAN A', '<per>', '<unk>', 'Translating embeddings fo r modeling multi-relational', '<concept>', 'studies']
2025-06-10 17:48:14,727 - DEBUG - 处理块 193/298: data[C]//Proc of NIPS. Camb ridge, MA: MIT Press, ...
2025-06-10 17:48:15,292 - DEBUG - 块 193 生成文本: <triplet> ZHANG J <per> FENG J, et al. Knowledge graph <concept> instance of NIPS. Camb ridge <misc> part of</s>
2025-06-10 17:48:15,292 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ZHANG J <per> FENG J, et al. Knowledge graph <concept> instance of NIPS. Camb ridge <misc> part of</s>
2025-06-10 17:48:15,292 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ZHANG J', '<per>', 'FENG J, et al. Knowledge graph', '<concept>', 'instance of NIPS. Camb ridge', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:48:15,292 - DEBUG - 添加三元组: ZHANG J(per) - instance of NIPS. Camb ridge - FENG J, et al. Knowledge graph(concept)
2025-06-10 17:48:15,292 - DEBUG - 块 193 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:15,292 - DEBUG - 处理块 194/298: embedding by translating on hyperplanes[C]//Proc o...
2025-06-10 17:48:15,643 - DEBUG - 块 194 生成文本: <triplet> embedding by translating on hyperplanes <concept> AAAI <org> Menlo Park, CA <per> author</s>
2025-06-10 17:48:15,643 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> embedding by translating on hyperplanes <concept> AAAI <org> Menlo Park, CA <per> author</s>
2025-06-10 17:48:15,643 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'embedding by translating on hyperplanes', '<concept>', 'AAAI', '<org>', 'Menlo Park, CA', '<per>', 'author']
2025-06-10 17:48:15,643 - DEBUG - 添加三元组: embedding by translating on hyperplanes(concept) - Menlo Park, CA - AAAI(org)
2025-06-10 17:48:15,643 - DEBUG - 块 194 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:15,643 - DEBUG - 处理块 195/298: [65] LIN Y , LIU Z, SUN M, et al. Learning entity ...
2025-06-10 17:48:16,231 - DEBUG - 块 195 生成文本: <triplet> graph completion <concept> Learning entity and relation embedding for knowledge <media> <org> <eve> <misc> Learning <unk> <loc> learning <time> <triplet> Learning and learningion</s>
2025-06-10 17:48:16,231 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph completion <concept> Learning entity and relation embedding for knowledge <media> <org> <eve> <misc> Learning <unk> <loc> learning <time> <triplet> Learning and learningion</s>
2025-06-10 17:48:16,231 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph completion', '<concept>', 'Learning entity and relation embedding for knowledge', '<media>', '<org>', '<eve>', '<misc>', 'Learning', '<unk>', '<loc>', 'learning', '<time>', '<triplet>', 'Learning and learningion']
2025-06-10 17:48:16,231 - DEBUG - 添加三元组: graph completion(concept) - <org> - Learning entity and relation embedding for knowledge(media)
2025-06-10 17:48:16,231 - DEBUG - 块 195 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:16,231 - DEBUG - 处理块 196/298: AAAI. Menlo Park, CA: AAAI, 2015. 
[66] JI G , HE ...
2025-06-10 17:48:16,455 - DEBUG - 块 196 生成文本: <triplet> graph embedding <concept> AAAI.Menlo Park <misc> part of</s>
2025-06-10 17:48:16,455 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graph embedding <concept> AAAI.Menlo Park <misc> part of</s>
2025-06-10 17:48:16,455 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graph embedding', '<concept>', 'AAAI.Menlo Park', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:48:16,455 - DEBUG - 添加三元组: graph embedding(concept) - part of - AAAI.Menlo Park(misc)
2025-06-10 17:48:16,455 - DEBUG - 块 196 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:16,455 - DEBUG - 处理块 197/298: dynamic mapping matrix[C]//Proc of ACL. Stroudsbur...
2025-06-10 17:48:16,700 - DEBUG - 块 197 生成文本: <triplet> 696 <concept> XIAO H, HUANG M, HAO Y <per> author</s>
2025-06-10 17:48:16,700 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 696 <concept> XIAO H, HUANG M, HAO Y <per> author</s>
2025-06-10 17:48:16,700 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '696', '<concept>', 'XIAO H, HUANG M, HAO Y', '<per>', 'author']
2025-06-10 17:48:16,700 - DEBUG - 添加三元组: 696(concept) - author - XIAO H, HUANG M, HAO Y(per)
2025-06-10 17:48:16,700 - DEBUG - 块 197 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:16,700 - DEBUG - 处理块 198/298: mixture model for knowledge graph embedding[J]. Ar...
2025-06-10 17:48:16,859 - DEBUG - 块 198 生成文本: <triplet> <concept> knowledge graph embedding <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:48:16,860 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> knowledge graph embedding <misc> subclass of</s>
2025-06-10 17:48:16,860 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'knowledge graph embedding', '<misc>', 'subclass of']
2025-06-10 17:48:16,860 - DEBUG - 处理块 199/298: [68] HE S, LIU K, JI J, et al . Learning to repres...
2025-06-10 17:48:17,114 - DEBUG - 块 199 生成文本: <triplet> <concept> knowledge graphs <misc> studies</s>
2025-06-10 17:48:17,114 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> knowledge graphs <misc> studies</s>
2025-06-10 17:48:17,115 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'knowledge graphs', '<misc>', 'studies']
2025-06-10 17:48:17,115 - DEBUG - 处理块 200/298: [69] XIE R, LIU Z, JIA J, et al. Representation le...
2025-06-10 17:48:17,669 - DEBUG - 块 200 生成文本: <triplet> graphs <concept> Representation learning of knowledge <misc> studies</s>
2025-06-10 17:48:17,669 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> graphs <concept> Representation learning of knowledge <misc> studies</s>
2025-06-10 17:48:17,669 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'graphs', '<concept>', 'Representation learning of knowledge', '<misc>', 'studies']
2025-06-10 17:48:17,669 - DEBUG - 添加三元组: graphs(concept) - studies - Representation learning of knowledge(misc)
2025-06-10 17:48:17,669 - DEBUG - 块 200 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:17,669 - DEBUG - 处理块 201/298: AAAI. Menlo Park, CA: AAAI, 2016. 
[70] MIKOLOV T,...
2025-06-10 17:48:18,074 - DEBUG - 块 201 生成文本: <triplet> <concept> representations of words and phrases and their their <unk> instance of representation of word <misc> instance</s>
2025-06-10 17:48:18,074 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> representations of words and phrases and their their <unk> instance of representation of word <misc> instance</s>
2025-06-10 17:48:18,074 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'representations of words and phrases and their their', '<unk>', 'instance of representation of word', '<misc>', 'instance']
2025-06-10 17:48:18,074 - DEBUG - 处理块 202/298: compositionality[C]//Proc of NIPS. Cambridge, MA: ...
2025-06-10 17:48:18,350 - DEBUG - 块 202 生成文本: <triplet> <concept> unified architecture <misc> studies</s>
2025-06-10 17:48:18,351 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> unified architecture <misc> studies</s>
2025-06-10 17:48:18,351 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'unified architecture', '<misc>', 'studies']
2025-06-10 17:48:18,351 - DEBUG - 处理块 203/298: natural language processing: Deep neural networks ...
2025-06-10 17:48:18,628 - DEBUG - 块 203 生成文本: <triplet> <concept> ACM <org> standards body</s>
2025-06-10 17:48:18,628 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> ACM <org> standards body</s>
2025-06-10 17:48:18,628 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'ACM', '<org>', 'standards body']
2025-06-10 17:48:18,628 - DEBUG - 处理块 204/298: [72] 徐绪堪, 房道伟, 蒋勋, 等. 知识组织中知识粒度化表
示和规范化研究[J]. 图书情报...
2025-06-10 17:48:18,936 - DEBUG - 块 204 生成文本: <triplet> 图书情报知识 <concept> 徐绪堪 <per> author</s>
2025-06-10 17:48:18,937 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 图书情报知识 <concept> 徐绪堪 <per> author</s>
2025-06-10 17:48:18,937 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '图书情报知识', '<concept>', '徐绪堪', '<per>', 'author']
2025-06-10 17:48:18,937 - DEBUG - 添加三元组: 图书情报知识(concept) - author - 徐绪堪(per)
2025-06-10 17:48:18,937 - DEBUG - 块 204 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:18,937 - DEBUG - 处理块 205/298: on knowledge granularity representation and 
stand...
2025-06-10 17:48:19,085 - DEBUG - 块 205 生成文本: <triplet> <concept> kn owledge organization <org> facet of</s>
2025-06-10 17:48:19,085 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> kn owledge organization <org> facet of</s>
2025-06-10 17:48:19,085 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'kn owledge organization', '<org>', 'facet of']
2025-06-10 17:48:19,085 - DEBUG - 处理块 206/298: Document, Information & Knowledge, 2014(6): 101-10...
2025-06-10 17:48:19,521 - DEBUG - 块 206 生成文本: <triplet> 面向知识图谱的搜索技术(搜狗) <media> cipsc.org.cn/kg1/kg1 <concept> 2015年2 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:48:19,522 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 面向知识图谱的搜索技术(搜狗) <media> cipsc.org.cn/kg1/kg1 <concept> 2015年2 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:48:19,522 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '面向知识图谱的搜索技术(搜狗)', '<media>', 'cipsc.org.cn/kg1/kg1', '<concept>', '2015年2', '<date>', 'publication date']
2025-06-10 17:48:19,522 - DEBUG - 添加三元组: 面向知识图谱的搜索技术(搜狗)(media) - 2015年2 - cipsc.org.cn/kg1/kg1(concept)
2025-06-10 17:48:19,522 - DEBUG - 块 206 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:19,522 - DEBUG - 处理块 207/298:  ZHANG Kun. The search tech nology oriented knowle...
2025-06-10 17:48:19,819 - DEBUG - 块 207 生成文本: <triplet> ZHANG Kun. The search tech nology oriented knowledge graph(Sogou) <concept> 2015 <date> inception</s>
2025-06-10 17:48:19,819 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ZHANG Kun. The search tech nology oriented knowledge graph(Sogou) <concept> 2015 <date> inception</s>
2025-06-10 17:48:19,819 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ZHANG Kun. The search tech nology oriented knowledge graph(Sogou)', '<concept>', '2015', '<date>', 'inception']
2025-06-10 17:48:19,819 - DEBUG - 添加三元组: ZHANG Kun. The search tech nology oriented knowledge graph(Sogou)(concept) - inception - 2015(date)
2025-06-10 17:48:19,819 - DEBUG - 块 207 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:19,819 - DEBUG - 处理块 208/298: [74] 庄严, 李国良, 冯建华. 知识库实体对齐技术综述[J]. 
计算机研究与发展, 2016...
2025-06-10 17:48:20,053 - DEBUG - 块 208 生成文本: <triplet> 知识库实体对齐技术综述 <unk> 2016 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:48:20,054 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 知识库实体对齐技术综述 <unk> 2016 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:48:20,054 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '知识库实体对齐技术综述', '<unk>', '2016', '<date>', 'publication date']
2025-06-10 17:48:20,054 - DEBUG - 添加三元组: 知识库实体对齐技术综述(unk) - publication date - 2016(date)
2025-06-10 17:48:20,054 - DEBUG - 块 208 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:20,054 - DEBUG - 处理块 209/298: entity alignment of knowledge base[J]. Journal of ...
2025-06-10 17:48:20,255 - DEBUG - 块 209 生成文本: <triplet> 的知识库逻辑结构模型 <concept> 面向知识服务 <media> facet of</s>
2025-06-10 17:48:20,256 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 的知识库逻辑结构模型 <concept> 面向知识服务 <media> facet of</s>
2025-06-10 17:48:20,256 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '的知识库逻辑结构模型', '<concept>', '面向知识服务', '<media>', 'facet of']
2025-06-10 17:48:20,256 - DEBUG - 添加三元组: 的知识库逻辑结构模型(concept) - facet of - 面向知识服务(media)
2025-06-10 17:48:20,256 - DEBUG - 块 209 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:20,256 - DEBUG - 处理块 210/298: 13(6): 23-31. 
 JIANG Xun, XU Xu-kan. Knowledge se...
2025-06-10 17:48:20,607 - DEBUG - 块 210 生成文本: <triplet> <concept> Knowledge service-oriented model of knowledge base logi cal structure research <media> studies</s>
2025-06-10 17:48:20,607 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Knowledge service-oriented model of knowledge base logi cal structure research <media> studies</s>
2025-06-10 17:48:20,607 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Knowledge service-oriented model of knowledge base logi cal structure research', '<media>', 'studies']
2025-06-10 17:48:20,607 - DEBUG - 处理块 211/298: Library and Information, 2013(6): 23-31. 
[76] NEW...
2025-06-10 17:48:20,820 - DEBUG - 块 211 生成文本: <triplet> <concept> Automatic linkage of vital records <misc> studies</s>
2025-06-10 17:48:20,820 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Automatic linkage of vital records <misc> studies</s>
2025-06-10 17:48:20,820 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Automatic linkage of vital records', '<misc>', 'studies']
2025-06-10 17:48:20,820 - DEBUG - 处理块 212/298: 130(3381): 954-959. 
[77] HERZOG T N, SCHEUREN F J...
2025-06-10 17:48:21,257 - DEBUG - 块 212 生成文本: <triplet> SCHEUREN F J, WINKLER W E. Data quality and record linkage techniques <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:48:21,257 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> SCHEUREN F J, WINKLER W E. Data quality and record linkage techniques <concept> field of work</s>
2025-06-10 17:48:21,257 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'SCHEUREN F J, WINKLER W E. Data quality and record linkage techniques', '<concept>', 'field of work']
2025-06-10 17:48:21,258 - DEBUG - 处理块 213/298: [78] WINKLER W E. Methods for record linkage and B...
2025-06-10 17:48:21,513 - DEBUG - 块 213 生成文本: <triplet> <concept> US Bureau of the Census <media> authority</s>
2025-06-10 17:48:21,513 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> US Bureau of the Census <media> authority</s>
2025-06-10 17:48:21,513 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'US Bureau of the Census', '<media>', 'authority']
2025-06-10 17:48:21,513 - DEBUG - 处理块 214/298: [79] HAN J W, KAMBE M. Da ta mining: Concepts and ...
2025-06-10 17:48:21,906 - DEBUG - 块 214 生成文本: <triplet> HAN J W, KAMBE M.Da ta mining <concept> Morgan Kaufmann <per> named after a list of the same name</s>
2025-06-10 17:48:21,907 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> HAN J W, KAMBE M.Da ta mining <concept> Morgan Kaufmann <per> named after a list of the same name</s>
2025-06-10 17:48:21,907 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'HAN J W, KAMBE M.Da ta mining', '<concept>', 'Morgan Kaufmann', '<per>', 'named after a list of the same name']
2025-06-10 17:48:21,907 - DEBUG - 添加三元组: HAN J W, KAMBE M.Da ta mining(concept) - named after a list of the same name - Morgan Kaufmann(per)
2025-06-10 17:48:21,907 - DEBUG - 块 214 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:21,907 - DEBUG - 处理块 215/298: [80] V APNIK V . The nature of statistical learnin...
2025-06-10 17:48:22,034 - DEBUG - 块 215 生成文本: <triplet> <per> NJ <loc> place of birth</s>
2025-06-10 17:48:22,035 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <per> NJ <loc> place of birth</s>
2025-06-10 17:48:22,035 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<per>', 'NJ', '<loc>', 'place of birth']
2025-06-10 17:48:22,035 - DEBUG - 处理块 216/298: Wiley & Sons, 2011.  
[82] COCHINWALA M, KURIEN V ...
2025-06-10 17:48:22,151 - DEBUG - 块 216 生成文本: <triplet> <concept> Information Sciences <media> part of</s>
2025-06-10 17:48:22,151 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Information Sciences <media> part of</s>
2025-06-10 17:48:22,151 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Information Sciences', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:48:22,151 - DEBUG - 处理块 217/298: [83] CHRISTEN P. Automatic training example select...
2025-06-10 17:48:22,353 - DEBUG - 块 217 生成文本: <triplet> <concept>  CHRISTEN P. <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:48:22,353 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept>  CHRISTEN P. <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:48:22,353 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'CHRISTEN P.', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:48:22,353 - DEBUG - 处理块 218/298: Advances in Knowledge Discove ry and Data Mining, ...
2025-06-10 17:48:22,629 - DEBUG - 块 218 生成文本: <triplet> <concept> W <media> part of <triplet> RICHMAN J <org> W</s>
2025-06-10 17:48:22,629 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> W <media> part of <triplet> RICHMAN J <org> W</s>
2025-06-10 17:48:22,629 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'W', '<media>', 'part of', '<triplet>', 'RICHMAN J', '<org>', 'W']
2025-06-10 17:48:22,630 - DEBUG - 处理块 219/298: cluster large high-dimensi onal data sets for data...
2025-06-10 17:48:22,756 - DEBUG - 块 219 生成文本: <triplet> <concept> SIGKDD <media> part of</s>
2025-06-10 17:48:22,757 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> SIGKDD <media> part of</s>
2025-06-10 17:48:22,757 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'SIGKDD', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:48:22,757 - DEBUG - 处理块 220/298: Knowledge Discovery and Data Mining. New York: ACM...
2025-06-10 17:48:23,182 - DEBUG - 块 220 生成文本: <triplet> <concept> ACM <org> standards body</s>
2025-06-10 17:48:23,182 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> ACM <org> standards body</s>
2025-06-10 17:48:23,182 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'ACM', '<org>', 'standards body']
2025-06-10 17:48:23,182 - DEBUG - 处理块 221/298: identity uncertainty with application to noun 
cor...
2025-06-10 17:48:23,373 - DEBUG - 块 221 生成文本: <triplet> <concept> Proc of Advanc es in Neural Information <misc> studies</s>
2025-06-10 17:48:23,374 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Proc of Advanc es in Neural Information <misc> studies</s>
2025-06-10 17:48:23,374 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Proc of Advanc es in Neural Information', '<misc>', 'studies']
2025-06-10 17:48:23,374 - DEBUG - 处理块 222/298: Processing System. Cambri dge, MA: MIT Press, 2005...
2025-06-10 17:48:23,607 - DEBUG - 块 222 生成文本: <triplet> <org> MA <concept> instance of <triplet> MA: MIT Press <media> MA</s>
2025-06-10 17:48:23,608 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> MA <concept> instance of <triplet> MA: MIT Press <media> MA</s>
2025-06-10 17:48:23,608 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'MA', '<concept>', 'instance of', '<triplet>', 'MA: MIT Press', '<media>', 'MA']
2025-06-10 17:48:23,608 - DEBUG - 处理块 223/298: deduplication using active learning[C]//Proc of th...
2025-06-10 17:48:24,139 - DEBUG - 块 223 生成文本: <triplet> <concept> SIGKDD Conf on Knowle dge Discovery and Data Mining. New York <media> 2002 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:48:24,139 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> SIGKDD Conf on Knowle dge Discovery and Data Mining. New York <media> 2002 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:48:24,139 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'SIGKDD Conf on Knowle dge Discovery and Data Mining. New York', '<media>', '2002', '<date>', 'publication date']
2025-06-10 17:48:24,139 - DEBUG - 处理块 224/298: [87] TEJADA S, KNOBLOCK C A, MINTON S. Learning 
d...
2025-06-10 17:48:24,288 - DEBUG - 块 224 生成文本: <triplet> <concept> KNOBLOCK C A <misc> part of</s>
2025-06-10 17:48:24,288 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> KNOBLOCK C A <misc> part of</s>
2025-06-10 17:48:24,288 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'KNOBLOCK C A', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:48:24,288 - DEBUG - 处理块 225/298: accuracy object identification[C]//Proc of the 200...
2025-06-10 17:48:24,724 - DEBUG - 块 225 生成文本: <triplet> <concept> SIGKDD Conf on Knowledge Discovery and Data Mining. New York <media> 2002 <date> publication date of the 2002 ACM <org> member of</s>
2025-06-10 17:48:24,724 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> SIGKDD Conf on Knowledge Discovery and Data Mining. New York <media> 2002 <date> publication date of the 2002 ACM <org> member of</s>
2025-06-10 17:48:24,724 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'SIGKDD Conf on Knowledge Discovery and Data Mining. New York', '<media>', '2002', '<date>', 'publication date of the 2002 ACM', '<org>', 'member of']
2025-06-10 17:48:24,724 - DEBUG - 处理块 226/298: [88] LI Juan-zi, WANG Zhi-chun, ZHANG Xiao, et al....
2025-06-10 17:48:24,980 - DEBUG - 块 226 生成文本: <triplet> ZHANG Xiao <per> LI Juan-zi <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:48:24,980 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ZHANG Xiao <per> LI Juan-zi <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:48:24,980 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ZHANG Xiao', '<per>', 'LI Juan-zi', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:48:24,980 - DEBUG - 添加三元组: ZHANG Xiao(per) - instance of - LI Juan-zi(concept)
2025-06-10 17:48:24,980 - DEBUG - 块 226 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:24,980 - DEBUG - 处理块 227/298: selection[J]. Knowledge-Bas ed Systems, 2013, 50: ...
2025-06-10 17:48:25,213 - DEBUG - 块 227 生成文本: <triplet> ֻ4<unk> <unk> :ඌሸඍ <org> 605 <concept> is a list of</s>
2025-06-10 17:48:25,214 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ֻ4<unk> <unk> :ඌሸඍ <org> 605 <concept> is a list of</s>
2025-06-10 17:48:25,214 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'ֻ4', '<unk>', '<unk>', ':ඌሸඍ', '<org>', '605', '<concept>', 'is a list of']
2025-06-10 17:48:25,214 - DEBUG - 处理块 228/298: [89] DONG X. Reference reconciliation in complex i...
2025-06-10 17:48:25,362 - DEBUG - 块 228 生成文本: <triplet> <concept> SIGMOD <misc> part of</s>
2025-06-10 17:48:25,362 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> SIGMOD <misc> part of</s>
2025-06-10 17:48:25,362 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'SIGMOD', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:48:25,362 - DEBUG - 处理块 229/298: Management of Data. New York: ACM, 2005: 85-96. 
[...
2025-06-10 17:48:25,553 - DEBUG - 块 229 生成文本: <triplet> GETOOR <per> ACM <org> member of</s>
2025-06-10 17:48:25,553 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> GETOOR <per> ACM <org> member of</s>
2025-06-10 17:48:25,553 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'GETOOR', '<per>', 'ACM', '<org>', 'member of']
2025-06-10 17:48:25,553 - DEBUG - 添加三元组: GETOOR(per) - member of - ACM(org)
2025-06-10 17:48:25,553 - DEBUG - 块 229 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:25,553 - DEBUG - 处理块 230/298: resolution in relational data[J]. ACM Trans on Kno...
2025-06-10 17:48:25,852 - DEBUG - 块 230 生成文本: <triplet> <concept> ACM <org> standards body</s>
2025-06-10 17:48:25,852 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> ACM <org> standards body</s>
2025-06-10 17:48:25,852 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'ACM', '<org>', 'standards body']
2025-06-10 17:48:25,852 - DEBUG - 处理块 231/298: [91] LACOSTE-Julien S, PALLA K, DA VIES A, et al. ...
2025-06-10 17:48:26,043 - DEBUG - 块 231 生成文本: <triplet> <concept> Simple greedy matching <media> studies</s>
2025-06-10 17:48:26,043 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Simple greedy matching <media> studies</s>
2025-06-10 17:48:26,043 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Simple greedy matching', '<media>', 'studies']
2025-06-10 17:48:26,043 - DEBUG - 处理块 232/298: bases[C]//Proc of the 2013 ACM SIGKDD Conf on 
Kno...
2025-06-10 17:48:26,192 - DEBUG - 块 232 生成文本: <triplet> 572-580 <concept> 2013 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:48:26,192 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 572-580 <concept> 2013 <date> point in time</s>
2025-06-10 17:48:26,192 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '572-580', '<concept>', '2013', '<date>', 'point in time']
2025-06-10 17:48:26,192 - DEBUG - 添加三元组: 572-580(concept) - point in time - 2013(date)
2025-06-10 17:48:26,192 - DEBUG - 块 232 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:26,192 - DEBUG - 处理块 233/298: [92] BHATTACHARYA I, GETOOR L. Alatent dirichlet 
...
2025-06-10 17:48:26,618 - DEBUG - 块 233 生成文本: <triplet> GETOOR L. Alatent dirichlet allocation model for unsupervised entity resolution <concept> BHATTACHARYA I <misc> part of</s>
2025-06-10 17:48:26,618 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> GETOOR L. Alatent dirichlet allocation model for unsupervised entity resolution <concept> BHATTACHARYA I <misc> part of</s>
2025-06-10 17:48:26,618 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'GETOOR L. Alatent dirichlet allocation model for unsupervised entity resolution', '<concept>', 'BHATTACHARYA I', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:48:26,618 - DEBUG - 添加三元组: GETOOR L. Alatent dirichlet allocation model for unsupervised entity resolution(concept) - part of - BHATTACHARYA I(misc)
2025-06-10 17:48:26,618 - DEBUG - 块 233 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:26,618 - DEBUG - 处理块 234/298: Proc of the 6th SIAM Int Conf on Data Mining. 
Phi...
2025-06-10 17:48:26,767 - DEBUG - 块 234 生成文本: <triplet> <loc> PA <concept> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:48:26,767 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> PA <concept> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:48:26,767 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'PA', '<concept>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-10 17:48:26,767 - DEBUG - 处理块 235/298: the KDD-2004 Workshop on Muti-Relational Data Mini...
2025-06-10 17:48:27,191 - DEBUG - 块 235 生成文本: <triplet> SINGLA P, DOMINGOS P. Entity resolution with Markov <concept> Mark <misc> MarkOV <media> <eve> instance of the <dis> <loc> instance <unk> instance</s>
2025-06-10 17:48:27,191 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> SINGLA P, DOMINGOS P. Entity resolution with Markov <concept> Mark <misc> MarkOV <media> <eve> instance of the <dis> <loc> instance <unk> instance</s>
2025-06-10 17:48:27,191 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'SINGLA P, DOMINGOS P. Entity resolution with Markov', '<concept>', 'Mark', '<misc>', 'MarkOV', '<media>', '<eve>', 'instance of the', '<dis>', '<loc>', 'instance', '<unk>', 'instance']
2025-06-10 17:48:27,191 - DEBUG - 添加三元组: SINGLA P, DOMINGOS P. Entity resolution with Markov(concept) - MarkOV - Mark(misc)
2025-06-10 17:48:27,191 - DEBUG - 块 235 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:27,191 - DEBUG - 处理块 236/298: logic[C]//Proc of 2006 IEEE Int Conf on Data 
Mini...
2025-06-10 17:48:27,361 - DEBUG - 块 236 生成文本: <triplet> NJ <loc> IEEE <org> member of</s>
2025-06-10 17:48:27,361 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> NJ <loc> IEEE <org> member of</s>
2025-06-10 17:48:27,361 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'NJ', '<loc>', 'IEEE', '<org>', 'member of']
2025-06-10 17:48:27,361 - DEBUG - 添加三元组: NJ(loc) - member of - IEEE(org)
2025-06-10 17:48:27,361 - DEBUG - 块 236 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:27,361 - DEBUG - 处理块 237/298: engineering: Principles and methods[J]. Data & 
Kn...
2025-06-10 17:48:27,595 - DEBUG - 块 237 生成文本: <triplet> <concept> Data & Knowledge Engineering <media> published in</s>
2025-06-10 17:48:27,595 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Data & Knowledge Engineering <media> published in</s>
2025-06-10 17:48:27,595 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Data & Knowledge Engineering', '<media>', 'published in']
2025-06-10 17:48:27,595 - DEBUG - 处理块 238/298: learning from text: a look back and into the futur...
2025-06-10 17:48:27,892 - DEBUG - 块 238 生成文本: <triplet> <concept> ACM Computing Surveys <media> part of</s>
2025-06-10 17:48:27,893 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> ACM Computing Surveys <media> part of</s>
2025-06-10 17:48:27,893 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'ACM Computing Surveys', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:48:27,893 - DEBUG - 处理块 239/298: [97] WU Wen-tao, LI Hong- song, WANG Hai-xun, et a...
2025-06-10 17:48:28,213 - DEBUG - 块 239 生成文本: <triplet> <concept> probabilistic taxonomy for text understanding <misc> instance of</s>
2025-06-10 17:48:28,214 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> probabilistic taxonomy for text understanding <misc> instance of</s>
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2025-06-10 17:48:28,214 - DEBUG - 处理块 240/298: [C]//Proc of the 31st ACM SIGMOD Int Conf on 
Mana...
2025-06-10 17:48:28,490 - DEBUG - 块 240 生成文本: <triplet> <concept> 中国计算机学会 <org> member of</s>
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2025-06-10 17:48:28,491 - DEBUG - 处理块 241/298:  SHI Shu-ming. Automatic a nd semi-automatic knowl...
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2025-06-10 17:48:28,713 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> China Computer Federation Communication <concept> publisher</s>
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2025-06-10 17:48:29,012 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> NELL <per> named after</s>
2025-06-10 17:48:29,012 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'NELL', '<per>', 'named after']
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[101] ZENG Yi, W...
2025-06-10 17:48:29,351 - DEBUG - 块 243 生成文本: <triplet> ZHANG Tie-lin <per> CASIA-KB <media> described</s>
2025-06-10 17:48:29,352 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> ZHANG Tie-lin <per> CASIA-KB <media> described</s>
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2025-06-10 17:48:29,352 - DEBUG - 块 243 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:29,352 - DEBUG - 处理块 244/298: base built from structured and unstructured Web 
d...
2025-06-10 17:48:29,554 - DEBUG - 块 244 生成文本: <triplet> <concept> Springer <org> manufacturer <media> Berlin <loc> location</s>
2025-06-10 17:48:29,554 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Springer <org> manufacturer <media> Berlin <loc> location</s>
2025-06-10 17:48:29,554 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Springer', '<org>', 'manufacturer', '<media>', 'Berlin', '<loc>', 'location']
2025-06-10 17:48:29,554 - DEBUG - 处理块 245/298: [102] WANG C, DANILEVSKY M, DESAI N, et al. A phra...
2025-06-10 17:48:29,820 - DEBUG - 块 245 生成文本: <triplet> <concept> phrase mining framework for recursiv e construction of a topical</s>
2025-06-10 17:48:29,820 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> phrase mining framework for recursiv e construction of a topical</s>
2025-06-10 17:48:29,820 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'phrase mining framework for recursiv e construction of a topical']
2025-06-10 17:48:29,820 - DEBUG - 处理块 246/298: hierarchy[C]//Proc of the 19th AC M SIGKDD Int Con...
2025-06-10 17:48:30,011 - DEBUG - 块 246 生成文本: <triplet> 437-445 <concept> ACM <org> publisher</s>
2025-06-10 17:48:30,011 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 437-445 <concept> ACM <org> publisher</s>
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2025-06-10 17:48:30,011 - DEBUG - 处理块 247/298: [103] FADER A, SODERLAND S, ETZIONI O. Identifying...
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2025-06-10 17:48:30,223 - DEBUG - 处理块 248/298: Conf on Empirical Methods in Natual Language 
Proc...
2025-06-10 17:48:30,489 - DEBUG - 块 248 生成文本: <triplet> <loc> PA <concept> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:48:30,490 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <loc> PA <concept> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:48:30,490 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<loc>', 'PA', '<concept>', 'located in the administrative territorial entity']
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2025-06-10 17:48:30,758 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> C. Sieve <per> discoverer or inventor</s>
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2025-06-10 17:48:30,758 - DEBUG - 处理块 250/298: Workshop on Linked Web Data Management at Extendin...
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2025-06-10 17:48:31,055 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> New York <loc> headquarters location</s>
2025-06-10 17:48:31,055 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'New York', '<loc>', 'headquarters location']
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K...
2025-06-10 17:48:31,225 - DEBUG - 块 251 生成文本: <triplet> <concept> Web-scale approach to probabilistic <media> studies</s>
2025-06-10 17:48:31,225 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Web-scale approach to probabilistic <media> studies</s>
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2025-06-10 17:48:31,374 - DEBUG - 块 252 生成文本: <triplet> <org> New York <loc> headquarters location</s>
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2025-06-10 17:48:31,533 - DEBUG - 块 253 生成文本: <triplet> <media> knowledge base <concept> subclass of</s>
2025-06-10 17:48:31,533 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <media> knowledge base <concept> subclass of</s>
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2025-06-10 17:48:31,533 - DEBUG - 处理块 254/298: construction and curation[C]//Proc of the 7th ACM ...
2025-06-10 17:48:31,692 - DEBUG - 块 254 生成文本: <triplet> <org> New York <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:48:31,693 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <org> New York <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:48:31,693 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<org>', 'New York', '<loc>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-10 17:48:31,693 - DEBUG - 处理块 255/298: [107] 耿霞, 张继军, 李蔚妍. 知识图谱构建技术综述[J]. 计
算机科学, 2014, 4...
2025-06-10 17:48:31,947 - DEBUG - 块 255 生成文本: <triplet> 算机科学 <concept> 图谱构建技术综述 <media> 2014 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:48:31,948 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 算机科学 <concept> 图谱构建技术综述 <media> 2014 <date> publication date</s>
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2025-06-10 17:48:31,948 - DEBUG - 块 255 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:31,948 - DEBUG - 处理块 256/298: construction techniques[J]. Computer Science, 2014...
2025-06-10 17:48:32,128 - DEBUG - 块 256 生成文本: <triplet> 描述逻辑基础知识 <concept> 2014 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:48:32,128 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 描述逻辑基础知识 <concept> 2014 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:48:32,128 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '描述逻辑基础知识', '<concept>', '2014', '<date>', 'publication date']
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2025-06-10 17:48:32,128 - DEBUG - 块 256 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:32,128 - DEBUG - 处理块 257/298: http://www.2cto.com/database/201402/280927.html. 
...
2025-06-10 17:48:32,320 - DEBUG - 块 257 生成文本: <triplet> <concept> Description Logic <media> part of</s>
2025-06-10 17:48:32,320 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Description Logic <media> part of</s>
2025-06-10 17:48:32,320 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Description Logic', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:48:32,320 - DEBUG - 处理块 258/298: logic[EB/OL]. (2014-02-24). http://www.2cto.com/ 
...
2025-06-10 17:48:32,649 - DEBUG - 块 258 生成文本: <triplet> EB/OL <per> LEWICKI M S, GIROLAMI M, et al. Blind <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:48:32,649 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> EB/OL <per> LEWICKI M S, GIROLAMI M, et al. Blind <concept> instance of</s>
2025-06-10 17:48:32,649 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'EB/OL', '<per>', 'LEWICKI M S, GIROLAMI M, et al. Blind', '<concept>', 'instance of']
2025-06-10 17:48:32,649 - DEBUG - 添加三元组: EB/OL(per) - instance of - LEWICKI M S, GIROLAMI M, et al. Blind(concept)
2025-06-10 17:48:32,649 - DEBUG - 块 258 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:32,649 - DEBUG - 处理块 259/298: source separation of more sources than mixtures us...
2025-06-10 17:48:32,809 - DEBUG - 块 259 生成文本: <triplet> <concept> mixture <unk> subclass of</s>
2025-06-10 17:48:32,809 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> mixture <unk> subclass of</s>
2025-06-10 17:48:32,809 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'mixture', '<unk>', 'subclass of']
2025-06-10 17:48:32,809 - DEBUG - 处理块 260/298: [110] Ian Dickinson. Imp Iementation experience wi...
2025-06-10 17:48:33,063 - DEBUG - 块 260 生成文本: <triplet> DIG <concept> Ian Dickinson <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:48:33,064 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> DIG <concept> Ian Dickinson <per> discoverer or inventor</s>
2025-06-10 17:48:33,064 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'DIG', '<concept>', 'Ian Dickinson', '<per>', 'discoverer or inventor']
2025-06-10 17:48:33,064 - DEBUG - 添加三元组: DIG(concept) - discoverer or inventor - Ian Dickinson(per)
2025-06-10 17:48:33,064 - DEBUG - 块 260 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:33,064 - DEBUG - 处理块 261/298: com/semweb/publications.html. 
[111] 龚资. 基于OWL描述的本...
2025-06-10 17:48:33,523 - DEBUG - 块 261 生成文本: <triplet> 吉林 大学 <org> 长春 <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:48:33,523 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 吉林 大学 <org> 长春 <loc> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:48:33,523 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '吉林 大学', '<org>', '长春', '<loc>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-10 17:48:33,523 - DEBUG - 添加三元组: 吉林 大学(org) - located in the administrative territorial entity - 长春(loc)
2025-06-10 17:48:33,523 - DEBUG - 块 261 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:33,523 - DEBUG - 处理块 262/298: OWL[D]. Changchun: Jilin University, 2007. 
[112] ...
2025-06-10 17:48:33,801 - DEBUG - 块 262 生成文本: <triplet> <concept> semantic service match approach <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:48:33,801 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> semantic service match approach <media> subclass of</s>
2025-06-10 17:48:33,801 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'semantic service match approach', '<media>', 'subclass of']
2025-06-10 17:48:33,801 - DEBUG - 处理块 263/298: rules[C]//Proc of the 10th IEEE Int Conf on E-Busi...
2025-06-10 17:48:33,982 - DEBUG - 块 263 生成文本: <triplet> NJ <loc> IEEE <org> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:48:33,982 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> NJ <loc> IEEE <org> located in the administrative territorial entity</s>
2025-06-10 17:48:33,982 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', 'NJ', '<loc>', 'IEEE', '<org>', 'located in the administrative territorial entity']
2025-06-10 17:48:33,982 - DEBUG - 添加三元组: NJ(loc) - located in the administrative territorial entity - IEEE(org)
2025-06-10 17:48:33,982 - DEBUG - 块 263 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:33,982 - DEBUG - 处理块 264/298: [113] LAO N, MITCHELL T, COHEN W W. Random walk 
i...
2025-06-10 17:48:34,514 - DEBUG - 块 264 生成文本: <triplet> <per> LAO N, MITCHELL T, COHEN W W. Random walk inference and learning in a large scale knowledge <concept> measured physical quantity</s>
2025-06-10 17:48:34,514 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <per> LAO N, MITCHELL T, COHEN W W. Random walk inference and learning in a large scale knowledge <concept> measured physical quantity</s>
2025-06-10 17:48:34,514 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<per>', 'LAO N, MITCHELL T, COHEN W W. Random walk inference and learning in a large scale knowledge', '<concept>', 'measured physical quantity']
2025-06-10 17:48:34,515 - DEBUG - 处理块 265/298: base[C]//Proc of EMNLP. Stroudsburg, PA: ACL, 2011...
2025-06-10 17:48:34,695 - DEBUG - 块 265 生成文本: <triplet> 微电子学与计算机 <concept> 2009 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:48:34,696 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 微电子学与计算机 <concept> 2009 <date> publication date</s>
2025-06-10 17:48:34,696 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '微电子学与计算机', '<concept>', '2009', '<date>', 'publication date']
2025-06-10 17:48:34,696 - DEBUG - 添加三元组: 微电子学与计算机(concept) - publication date - 2009(date)
2025-06-10 17:48:34,696 - DEBUG - 块 265 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:34,696 - DEBUG - 处理块 266/298:  WANG Zhi, XIA Shi-xiong, NIU Qiang. Research on 
...
2025-06-10 17:48:35,260 - DEBUG - 块 266 生成文本: <triplet> <concept> natual language query rewriting for ontology-based <media> queries</s>
2025-06-10 17:48:35,260 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> natual language query rewriting for ontology-based <media> queries</s>
2025-06-10 17:48:35,260 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'natual language query rewriting for ontology-based', '<media>', 'queries']
2025-06-10 17:48:35,260 - DEBUG - 处理块 267/298: knowledge base[J]. Microell ectronics & Computer, ...
2025-06-10 17:48:35,387 - DEBUG - 块 267 生成文本: <triplet> <concept> BLANCO R <misc> part of</s>
2025-06-10 17:48:35,387 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> BLANCO R <misc> part of</s>
2025-06-10 17:48:35,387 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'BLANCO R', '<misc>', 'part of']
2025-06-10 17:48:35,387 - DEBUG - 处理块 268/298: recommendation in web search[C]//Pro of the 12th 
...
2025-06-10 17:48:35,589 - DEBUG - 块 268 生成文本: <triplet> <concept> International Semantic Web Conference <media> part of</s>
2025-06-10 17:48:35,589 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> International Semantic Web Conference <media> part of</s>
2025-06-10 17:48:35,589 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'International Semantic Web Conference', '<media>', 'part of']
2025-06-10 17:48:35,589 - DEBUG - 处理块 269/298: [116] BRACHMAN R J. What IS-A is and isn't: an ana...
2025-06-10 17:48:35,813 - DEBUG - 块 269 生成文本: <triplet> <per> United States <loc> country of citizenship</s>
2025-06-10 17:48:35,813 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <per> United States <loc> country of citizenship</s>
2025-06-10 17:48:35,813 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<per>', 'United States', '<loc>', 'country of citizenship']
2025-06-10 17:48:35,813 - DEBUG - 处理块 270/298: [117] Facebook. Facebook[EB/OL]. [2014-02-04]. htt...
2025-06-10 17:48:36,089 - DEBUG - 块 270 生成文本: <triplet> <concept> Facebook <media> part of <triplet> Facebook</s>
2025-06-10 17:48:36,089 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> <concept> Facebook <media> part of <triplet> Facebook</s>
2025-06-10 17:48:36,089 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '<concept>', 'Facebook', '<media>', 'part of', '<triplet>', 'Facebook']
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b...
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[120] Baidu. Zhi xin[EB...
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[123] 百度百...
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 Baidu ...
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 LI Wen-zhe. Internet...
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[128] Senselab. Center for medical infor...
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...
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算生物学、信息安全等方
面的应用。他在包括...
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组织委员会主席。 
View publication st...
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2025-06-10 17:48:43,921 - DEBUG - 原始生成文本: <triplet> 大数据 <media> 机器学习 <concept> subclass of</s>
2025-06-10 17:48:43,921 - DEBUG - 处理后标记: ['<triplet>', '大数据', '<media>', '机器学习', '<concept>', 'subclass of']
2025-06-10 17:48:43,921 - DEBUG - 添加三元组: 大数据(media) - subclass of - 机器学习(concept)
2025-06-10 17:48:43,921 - DEBUG - 块 298 提取到 1 个三元组
2025-06-10 17:48:43,928 - INFO - 文档 9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee 的 149 个三元组已保存到: /share/wangmeihua/rag/triples/9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee_testuser6.txt
2025-06-10 17:48:43,928 - INFO - 文档 9b08177f-916f-4ee2-b6fc-cce37c9dbcee 三元组抽取完成，耗时: 103.53 秒
2025-06-10 17:48:43,929 - INFO - 文件 /share/wangmeihua/rag/data/2.pdf 成功嵌入到数据库 ragdb_textdb