把文本内容生成知识图谱，python代码

生成知识图谱需要用到自然语言处理和图数据库等技术，实现起来比较复杂。下面是一个简单的Python代码示例，用于将输入的文本内容转化为图谱：

# 导入相关库
from py2neo import Graph, Node, Relationship
from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP

# 连接Stanford CoreNLP
nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost', port=9000)

# 连接Neo4j图数据库
graph = Graph()

# 输入文本内容
text = "乔布斯是一位伟大的创业者，曾经创办了苹果公司。"

# 使用Stanford CoreNLP进行分析
result = nlp.annotate(text, properties={'annotators': 'tokenize,ssplit,pos,depparse,natlog', 'outputFormat': 'json'})

# 解析结果，生成节点和关系
for sentence in result["sentences"]:
    for token in sentence["tokens"]:
        # 生成节点
        node = Node("Word", name=token["word"], pos=token["pos"])
        graph.create(node)
        
        # 生成关系
        if token["governor"] != 0:
            governor = graph.nodes.match("Word", name=result["sentences"][0]["tokens"][token["governor"] - 1]["word"]).first()
            rel = Relationship(governor, "依存关系", node, deprel=token["deprel"])
            graph.create(rel)

# 关闭Stanford CoreNLP
nlp.close()

上述代码使用了Stanford CoreNLP进行文本分析，将分析结果转化为节点和关系，并使用Neo4j图数据库存储生成的知识图谱。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际情况中需要更加复杂的处理过程和更加丰富的知识表示。