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简介

团队成员使用 Doccano 标注了一些数据，包括 命名实体识别、关系和文本分类 的标注的数据；
工作步骤如下：

1. 首先将标注数据导入到Doccano，查看一下标注结果；
2. 使用py2neo python工具包，将标注数据导入到neo4j图数据库；

数据导入Doccano

前置条件：请先安装doccano, 点击查看 安装教程；此处不再赘述；

下述介绍的是，将他人标注完成的数据，上传到Doccano预览；

1. 在命令窗口启动服务：
   doccano webserver --port 80
   

2. 在浏览器访问Doccano网页：
   网页地址如下：
   http://127.0.0.1/
   

3. 选择对应的项目，完成项目创建：
   

4. 导入数据集
   

5. 由于是导入标注完成的数据，选择JSONL
   
   文件拖拽上传时，发现上传界面一直在转圈圈。此时再开一个新的命令窗口输入 doccano task，不然文件无法上传成功；
   
   到此文件上传完成

点击Metrics查看用户标注的实体和关系数量；

标注数据，导入到Neo4j

在将他人标注的数据导入到Doccano，进行初步预览和修正标注，确定没有问题后；
使用py2neo包，实现将标注数据，上传到neo4j图数据库中；

如果你还不熟悉 py2neo包，或者想再复习一下可以点击查看 笔者写的 neo4j 图数据库 py2neo 操作 示例代码 教程
为了简化节点的查询与上传，笔者封装了Neo4jDriver 工具类，便于用户使用。

from py2neo import Graph, Node, NodeMatcher, RelationshipMatcher
import pandas as pd# 连接到Neo4j数据库  
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "你设置的密码")) node_matcher = NodeMatcher(graph)
relationship_matcher = RelationshipMatcher(graph)

from py2neo import Graph, Node, NodeMatcher, RelationshipMatcher, Relationship# 连接到Neo4j数据库
class Neo4jDriver:def __init__(self, url, username, password):self.graph = Graph(url, auth=(username, password))self.node_matcher = NodeMatcher(self.graph)self.relationship_matcher = RelationshipMatcher(self.graph)def query_node(self, class_, **kwargs):if node := self.node_matcher.match(class_, **kwargs):# 节点存在，则获取return node.first()def create_node(self, class_, **kwargs):"""不创建重复节点"""# 节点存在，则获取if node := self.query_node(class_, **kwargs):return node# 节点不存在，则创建node = Node(class_, **kwargs)self.graph.create(node)return nodedef query_relationship(self, start_node, rel, end_node):r = self.relationship_matcher.match([start_node, end_node],r_type=rel)return r.first()def create_relationship(self, start_node, rel, end_node):if r := self.query_relationship(start_node, rel, end_node):return rself.graph.create(Relationship(start_node, rel, end_node))

寻求帮助

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