python构建知识图谱，自动问答

Python可以使用多种库和工具来构建知识图谱和实现自动问答功能。以下是一些常用的库和工具：

1. 知识图谱构建：
- RDFLib：用于操作RDF数据的Python库，可用于构建和查询知识图谱。
- Neo4j：一个图形数据库，可用于存储和查询知识图谱数据。
- Py2neo：Neo4j的Python驱动程序，提供了简化的API来与Neo4j进行交互。

2. 自然语言处理：
- NLTK：自然语言处理工具包，提供了各种处理文本的功能，如分词、词性标注、句法分析等。
- SpaCy：一个功能强大的自然语言处理库，提供了高效的文本处理和实体识别功能。
- Stanford NLP：斯坦福大学开发的自然语言处理工具包，包含了各种NLP任务的模型和工具。

3. 问答系统：
- DrQA：一个使用深度学习技术构建的开源问答系统，可用于从文档中提取答案。
- AllenNLP：一个用于构建深度学习模型的平台，其中包括了一些用于问答任务的预训练模型。
- Transformers：Hugging Face开发的自然语言处理库，提供了各种预训练模型和工具，可用于问答任务。

使用这些库和工具，你可以使用Python构建知识图谱，从文本中提取实体和关系，并实现自动问答功能。具体的实现方式会根据你的具体需求和数据情况而有所不同。