Wikidataの知識をNeo4jで可視化してみる - Qiita

最近は言語処理界隈でもグラフ構造への注目が高まっているようで、例えば、自然言語処理のトップ国際会議であるACLでは、GCN (Graph Convolutional Netowrk) 関連論文の投稿件数が、昨年は3件だったのが今年は11件と大きく増加しています。 このグラフDBを使って、ある事実とある事実の間の関係を可視化してみます。 Wikidataからの情報抽出 可視化するためには可視化するデータが必要ですが、イチから人手でデータを作成するのは大変です。 そこで今回は、あらかじめ構造化されている知識ベースであるWikidata3のダンプを利用して、グラフDBにインポートするデータを作成します。「構造化」というのは、「計算機で扱いやすくなっている」くらいの意味です。 Wikidataは共同編集型の知識ベースで、Wikipediaと同じウィキメディア・プロジェクトのひとつです。 Wikid