大语言模型自动化生成知识图谱（python代码）

大语言模型自动化生成知识图谱通常涉及到自然语言处理和图数据库技术的结合。在Python中，可以使用一些库如NetworkX、PyTorch Geometric等来构建基础的图结构，然后利用像Transformers这样的预训练模型进行信息抽取和关联。

以下是一个简单的例子，展示如何使用Hugging Face的`transformers`库和`networkx`库生成基于文本的知识图谱：

from transformers import pipeline
import networkx as nx

# 初始化一个基于BERT的知识图谱生成器
kg_generator = pipeline("knowledge_graph", model="bert-base-cased")

# 输入数据（假设是一段包含实体和关系的文本）
text = "苹果公司创始人史蒂夫·乔布斯去世于2011年"

# 使用模型提取关键信息并转换为图的形式
graph_data = kg_generator(text)

# 创建空的有向图
g = nx.DiGraph()

# 将提取的信息添加到图中
for item in graph_data:
    if 'subject' in item and 'relation' in item and 'object' in item:
        g.add_edge(item['subject'], item['object'], relation=item['relation'])

# 打印生成的知识图谱
print("Knowledge Graph:")
for node, neighbors in g.nodes(data=True):
    print(f"{node}: {neighbors['relation']}: {list(neighbors['object'])}")