YassQueenDB

Yassqueendb? end️ ​​??

!이 readme는 chatgpt에 의해 작성되었습니다!

Yassqueendb는 그래프 형식으로 데이터를 저장, 분석 및 검색 할 수있는 그래프 데이터베이스 라이브러리입니다. Universal Sentence Encoder를 사용하면 텍스트 데이터를 처리하는 효율적이고 의미 론적 접근 방식을 제공합니다. ?

이익 ?

1. 텍스트 데이터에 대한 의미 론적 이해
2. 데이터 간의 관계를 효율적으로 처리합니다
3. 사용하기 쉬운 그래프 조작 기능
4. 텍스트 요약 기능
5. 쉬운 인덱싱 및 검색을위한 키워드 추출?
6. 유연한 그래프 작성 및 관리

단점?

1. 범용 문장 인코더 모델을 다운로드하고로드해야합니까?
2. 텍스트 데이터로만 제한됩니다
3. 시스템 리소스를 기반으로 매우 큰 데이터 세트의 경우 속도가 느릴 수 있습니다.

특징 ?

그래프 관리

• 그래프를 작성, 선택 및 삭제 하시겠습니까?
• 노드 추가 및 삭제?
• 가장자리를 추가하고 삭제하십시오 ↔️

텍스트 분석

• 노드에 대한 시맨틱 검색?
• 섹션과 단락을 요약하십시오
• 단락을 문장으로 나누고 그로부터 노드를 만듭니다

데이터 조작?

• 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 생성 하시겠습니까?
• 입력 데이터에서 키워드를 추출합니까? ️
• 치수 감소를위한 라플라시아 고유 맵?
• 파일에 그래프를 저장하고로드 하시겠습니까?

용법

 from yassqueendb import GraphDatabase

#Create a YassQueenDB instance

db = GraphDatabase ()

# Load the sentence encoder

db . load_sentence_encoder ()

# Create a graph

db . create_graph ( 'example_graph' )

# Add a node

db . add_node ( 'This is a sample sentence.' )

# Add an edge between nodes

db . add_edge ( 'node1' , 'node2' , 'relationship_name' )

# Search for a node

db . search_node ( 'node1' )

# Show the graph

db . show_graph ()

# Save the graph to a file

db . save_graph_to_file ( 'example_graph.pickle' )

# Load the graph from a file

db . load_graph_from_file ( 'example_graph.pickle' )

# Summarize a section of text

section = "This is a section of text. It has multiple paragraphs."
section_summary = db . summarize_section ( section )`

Yassqueendb로 시작하여 시맨틱 그래프 데이터베이스의 힘을 발휘하십시오! ?