知识图谱实体链接python代码

知识图谱实体链接是指将自然语言中的实体链接到知识图谱中的对应实体。在Python中，可以使用以下代码实现知识图谱实体链接：

1. 导入所需的库和模块：

from py2neo import Graph
from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP

2. 连接到Neo4j图数据库：

graph = Graph('bolt://localhost:7687', auth=('username', 'password'))

3. 连接到Stanford CoreNLP服务器：

nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost', port=9000)

4. 定义函数，用于实体链接：

def entity_linking(sentence):
    # 分词和词性标注
    tokens = nlp.pos_tag(sentence)
    
    # 提取名词
    nouns = [token[0] for token in tokens if token[1].startswith('NN')]
    
    # 实体链接
    entities = []
    for noun in nouns:
        query = "MATCH (n) WHERE n.name CONTAINS '" + noun + "' RETURN n"
        result = graph.run(query)
        entities.append(result.single())
    
    return entities

使用该函数可以将文本中的名词实体链接到Neo4j图数据库中的对应实体。输入待链接的文本，例如：

entities = entity_linking("苹果是一家美国公司。")

输出为实体链接结果的列表，可以根据需要进行进一步处理和分析。

请注意，以上代码仅为示例，实际应用中还需要进行错误处理、优化等。