pygraft

Pygraft: настраиваемая генерация синтетических схем и графиков знаний у ваших кончиков пальцев

Это реализация Pygraft с открытым исходным кодом, первоначально представленную в этой статье.

Pygraft-это библиотека Python с открытым исходным кодом для создания синтетических, но реалистичных схем и (KGS), основанных на определенных пользователях параметров. Сгенерированные ресурсы являются доменом-агентами, то есть они не привязаны к конкретному поле применения.

Возможность синтезировать схемы и KGS является важной вехой для проведения исследований в доменах, где данные являются чувствительными или недоступными. Pygraft позволяет исследователям и практикующим врачам генерировать схемы и KGS на лету, предоставляя минимальные знания о желаемых спецификациях.

Pygraft имеет следующие функции:

• возможность генерировать схему, кг или оба
• Высоко настраиваемый процесс на основе широкого массива определенных пользователей параметров
• Схемы и кг построены с расширенным набором RDF и конструкций совы
• Логическая последовательность обеспечивается использованием DL Sounler (отшельник)

Установка

Последняя стабильная версия Pygraft может быть загружена и установлена ​​из PYPI с:

pip install pygraft

Последняя версия Pygraft может быть установлена ​​непосредственно из источника GitHub с:

pip install git+https://github.com/nicolas-hbt/pygraft.git

Предстоящие функции

Дополнительные функции будут предоставлены в следующих версиях Pygraft. Чтобы назвать лишь немногие:

Высокий приоритет

• Разрешить поддержку любой входной схемы (и не только схемы, генерируемых Pygraft).
• Разрешить объяснения несоответствий быть проанализированы из API отшельника. Это позволило бы удалить подмножество тройков из непоследовательных KG, чтобы сделать их последовательными, без необходимости снова запустить конвейер KG Generation. Это особенно верно для очень больших графиков, или если пользователь поставляется с уже существующей схемой, которая не совсем согласованно.

Средний приоритет

• Исправьте конфликт между следующими свойствами rdfs:subPropertyOf , owl:FunctionalProperty и owl:InverseFunctionalProperty , как ненулевое значение для трех из них в то же время может привести к непоследовательным KG.

Низкий приоритет

• Облегчить генерацию более крупных KG (это подразумевает удаление любой зависимости от rdflib).
• Добавьте поддержку литералов.

Обзор Pygraft

Вклад Pygraft заключается в следующем:

• Насколько нам известно, Pygraft является первым генератором, способным синтезировать как схемы, так и KG в одном трубопроводе.

• Сгенерированные схемы и KG описаны с помощью расширенного набора RDF и конструкций совы, что позволяет как в мелкозернистые описания ресурсов, так и строгое соблюдение обычных стандартов семантической сети.

• Пользователь может быть указан широкий диапазон параметров. Они позволяют создавать бесконечное количество графиков с различными характеристиками. Более подробную информацию о параметрах можно найти в разделе «Параметры официальной документации».

С точки зрения высокого уровня, весь трубопровод генерации Pygraft изображен на рисунке 1. В частности, генераторы классов и отношений инициализируются с помощью пользовательских параметров и используются для постепенного построения схемы. Логическая согласованность схемы впоследствии проверяется с использованием разумы отшельника от Owlready2. Если вы также заинтересованы в создании KG на основе этой схемы, генератор KG инициализируется с помощью KG, связанных с параметрами и сливается с ранее сгенерированной схемой для последовательного построения KG. В конечном счете, логическая согласованность полученного КГ (снова) оценивается с использованием отшельника.

Рисунок 1: Обзор Pygraft

Использование - Pygraft в качестве упаковки

После установки Pygraft можно загрузить:

 import pygraft

Важно отметить, что вы можете получить доступ ко всем функциям с помощью:

 pygraft . __all__

Генерируя схему

Давайте предположим, что мы заинтересованы только в создании схемы. Сначала нам нужно получить файл конфигурации шаблона (например, файл конфигурации .yaml ), который так же просто, как и вызов create_yaml_template() :

 pygraft . create_yaml_template ()

Теперь шаблон был сгенерирован в соответствии с текущим рабочим каталогом и называется template.yml по умолчанию.

Этот файл содержит все настраиваемые параметры. Для получения более подробной информации об их значениях, пожалуйста, проверьте раздел параметров.

Для простоты мы не планируем изменять этот шаблон и придерживаться значений параметров по умолчанию.

Генерация онтологии становится возможной с помощью функции generate_schema(path) , которая требует только относительного пути к файлу конфигурации.

Важный

Для следующих шагов, т.е. генерируя схему и кг, вам нужна Java, чтобы быть установленной, а переменная среды $ java_home для правильного назначения. Это связано с тем, что в настоящее время разумный отшельник работает с использованием Java.

В нашем случае файл конфигурации называется template.yml и расположен в текущем рабочем каталоге, тем самым:

 pygraft . generate_schema ( "template.yml" )

Сгенерированная схема может быть извлечена в output/template/schema.rdf . Дополнительные файлы создаются в ходе процесса: output/template/class_info.json и output/template/relation_info.json . Эти файлы дают важную информацию о классах и отношениях сгенерированной схемы, соответственно.

Генерируя кг

Давайте теперь рассмотрим, как использовать Pygraft для генерации кг. В этом разделе мы предполагаем, что у нас уже есть схема, которая послужит планом для создания нашего KG. Мы можем использовать тот же файл конфигурации, что и раньше - так как он также содержал параметры, связанные с генерацией KG (хотя и не использовались ранее, поскольку мы просили только схему) - для генерации KG:

 pygraft . generate_kg ( "template.yml" )

Сгенерированный кг может быть извлечен в output/template/full_graph.rdf . Он объединяет информацию, унаследованную от output/template/schema.rdf (т.е. онтологическая информация) с информацией, связанной с отдельными лицами.

Полное выполнение трубопровода

В большинстве случаев человек хочет генерировать как схему, так и кг в одном процессе. Pygraft позволяет это с помощью функции generate(path) , которая работает так же, как AperedEscred, две функции generate_schema(path) и generate_kg(path) :

 pygraft . generate ( "template.yml" )

Использование - Pygraft от CLI

Предполагая, что вы клонировали репозиторий Pygraft на свой компьютер:

1. Установить зависимости:

pip install pygraft

2. Позвоните в точку входа Pygraft из корневой папки проекта:

 # Displaying help
python -m pygraft.main --help

 # Generating a schema from a local template file
python -m pygraft.main -g generate_schema -conf template.yml

# ...  then browse the resulting schema in the ./output/template folder. 

О

Заинтересованы в участии в Pygraft? Пожалуйста, рассмотрите возможность обратиться: [email protected]

Если вам нравится Pygraft, рассмотрите возможность загрузки Pygraft и в главной роли нашего репозитория GitHub, чтобы сделать его известным и способствовать его развитию!

Если вы используете или упоминаете Pygraft в публикации, укажите нашу работу:

 @misc{hubert2023pygraft,
  title={PyGraft: Configurable Generation of Schemas and Knowledge Graphs at Your Fingertips}, 
  author={Nicolas Hubert and Pierre Monnin and Mathieu d'Aquin and Armelle Brun and Davy Monticolo},
  year={2023},
  eprint={2309.03685},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.AI}
}