健康饮食知识图谱构建代码

健康饮食知识图谱的构建需要进行以下步骤：
1. 数据抓取：从相关网站或者数据库中抓取与健康饮食相关的数据，包括食物名称、营养成分、功效等信息。
2. 数据清洗：对抓取到的数据进行清洗，去除重复、缺失或者错误的信息。
3. 实体识别：对清洗后的数据进行实体识别，将食物名称、营养成分等信息作为实体进行标注。
4. 关系抽取：通过自然语言处理技术，抽取实体之间的关系，例如食物之间的相似度、营养成分之间的关联等。
5. 构建知识图谱：根据实体和关系构建知识图谱，可以使用图数据库来存储和查询知识图谱。

具体的代码实现可以使用Python等编程语言来完成，可以使用第三方库进行实体识别和关系抽取，例如StanfordNLP、SpaCy等。同时也可以使用图数据库，例如Neo4j等来存储和查询知识图谱。在构建过程中需要注意数据的准确性和完整性，并进行合适的数据清洗和预处理。