テキストに含まれた情報を有向グラフに変換する話（三）：知識構造グラフの章 - Qiitaひさしぶりです。グラフ大好きのスーパーケロケロです。前回のテキストに含まれた情報を有向グラフに変換する話（二）：依存構造グラフの章で依存構造のグラフについて色々考察しましたが、今回はその発展としての知識構造グラフを紹介します。 何故の知識構造グラフなのか 前回の考察で、依存構造グラフでは色々情報をなくしている事について説明しました。そのひとつの例として、下記のテキストから依存構造グラフを生成してみました： 猫はネズミが好きだ。 ネズミは犬が好きだ。 犬は猫が好きだ。 # ライブラリーのインポート from naruhodo import parser # パーサ取得 dp = parser(lang='ja', gtype='d') # dp.add("猫はネズミが好きだ。") dp.add("ネズミは犬が好きだ。") dp.add("犬は猫が好きだ。") # Jupyter Notebo
