Cavat Emptor-我既不是语言学家，也不是图论者，然而，我是一名[Java]开发人员，希望使用Graph数据库实现持久性，我和其他人都对以下主题感兴趣。
好的，这个想法是有一些应用程序或代码：
- 识别给定文本中命名实体之间的嵌入关系结构
- 在Graph数据库结构中应用或公开这些发现的关系以供使用
在这样的系统中，文本可能基本上形成一个基本的、外行写的图形模式。为了更好地将其可视化，这里有一些[非常]的基本文本：
Andrew is married to Jane
使用在线CLAWS词性标记器（POS），我得到了以下内容：
Andrew_NP0 is_VBZ married_AJ0 to_SENT Jane_NP0
根据牛津大学的"BNC Basic（C5）Tagset"，NP0="专有名词"，这是一个名称（正如你所知），但这些带有NP0标记的条目将有助于成为垂直图形实例/节点（最终用户可能会被进一步提示为这些条目提供一个包含的"类型/描述"）。动词"VBZ"和形容词AJ0可能会突出显示图形关系。
一旦最终用户确认了他们的图形表示，他们可能会将其导出到GraphML，以便重新导入到图形数据库中，如Titan或Neo4j。
因此，总体想法是拥有一个工具，让外行最终用户能够使用日常语言创建基于图论的数据库结构。
这样的工具已经存在了吗？
我上面的一些观察在某种程度上受到了以下工具（以及其他工具）的影响：
http://www.plantuml.com<-使用简单直观的语言定义的UML图http://www.planttext.com<-请参阅plantuml
http://www.acqualia.com/soulver<-基于NLP的计算器和货币兑换工具，使用自然短语
http://nlp.stanford.edu/software/tagger.shtml<-斯坦福对数线性词性标记
是的，这存在于许多不同的地方。例如OpenCalais（由路透社创建）和AlchemyAPI。还有很多其他工具包和API，如NLTK和IBM的UIMA，它们并没有为您提供一个完整的解决方案，而是构建定制解决方案所必需的一堆工具。
这是一个非常深入的领域，有待于正在进行的研究。我不能在这里涵盖所有内容，但需要记住的一点是，这个空间中的解决方案通常高度特定于某个文档"语料库"。能很好地处理任意英文文本的软件并不存在。相反，你所看到的是在商业新闻发布会上做得非常好的解决方案。或者情报报告。或者报纸文章。或者医疗警报。但不是任何武断的文本。
该地区也充满了许多问题；其中一个大的被称为"命名实体识别"
CCD_ 1。
这里讨论了多少人？第二个安德鲁和第一个一样吗？这是一个非常复杂和上下文相关的问题。但你最好做对，否则你的结果图中可能会有比你预期的更多或更少的"人"节点。