中药大数据（三）中医知识图谱的创建

本项目纯原创，转载请说明。
如果大家有其他需要制作的知识图谱，或者要基于知识图谱做一些应用，也欢迎联系！

1 先看下效果

（1）总体图谱数据

（2）性味归经【部分】

（3）医学书籍收录方剂【部分】

（4）医学书籍收录药材【部分】

（5）方剂的构成药材【部分】

2 数据预处理

要做的事情是从处方字段中提取出所有的方剂
也就是根据以下的数据去提取药材

代码如下：

# 读取 tb_prescriptions 和 tb_cmedicine 数据
df_prescriptions = pd.read_sql('SELECT * FROM tb_prescription', cnn)# 方剂表
df_cmedicine = pd.read_sql('SELECT title FROM tb_cmedicine', cnn)# 中药表# 获取中药名列表，并按长度从大到小排序
medicine_titles = df_cmedicine['title'].tolist()
medicine_titles.sort(key=len, reverse=True)# 按长度排序，长的药名优先匹配# 函数：检查每个 prescription 中出现了哪些中药（最大匹配）deffind_medicines_in_prescription(prescription, medicine_titles):
    found_medicines =[]for medicine in medicine_titles:if medicine in prescription:
            found_medicines.append(medicine)# 将匹配到的药名从 prescription 中移除，避免重复匹配较短的名称
            prescription = prescription.replace(medicine,'')return','.join(found_medicines)# 遍历 prescription 列，并检查每个方剂中包含的中药
df_prescriptions['found_medicines']= df_prescriptions['prescription'].apply(find_medicines_in_prescription, args=(medicine_titles,))# 打印结果：prescription 中找到的中药for index, row in df_prescriptions.iterrows():print(f"Prescription: {row['prescription']}\nFound Medicines: {row['found_medicines']}\n")# 将提取的中药信息更新到 tb_prescription 表的 fangji 字段for index, row in df_prescriptions.iterrows():
    found_medicines = row['found_medicines']# 更新 tb_prescription 表的 fangji 字段
    update_query =f"""
    UPDATE tb_prescription 
    SET fangji = '{found_medicines}'
    WHERE id = {row['id']}  -- 假设 tb_prescription 表有一个 id 字段作为主键
    """# 执行 SQL 更新语句
    cnn.execute(update_query)# 确保关闭连接
cnn.close()

其中有一个问题：
Prescription: 春酒5升，葶苈子2升。
Found Medicines: 酒,葶苈子,葶苈
药方里出现了苈子，但是匹配的时候葶苈子,葶苈都匹配了，出现这个问题主要是匹配的时候应该是最大匹配，就是类似要有贪心思想。

3 neo4j 知识图谱构建代码

下面贴出部分的Neo4j导入的代码
创建节点尽可能用merge语句，否则会出现大量重复节点

# 连接到 Neo4j 数据库# 读取 tb_prescription 和 tb_cmedicine 数据
df_prescriptions = pd.read_sql('SELECT * FROM tb_prescription', cnn)
df_cmedicine = pd.read_sql('SELECT * FROM tb_cmedicine', cnn)# 将 tb_cmedicine 转换为字典，方便根据药名查找对应的药材信息
cmedicine_dict = df_cmedicine.set_index('title').T.to_dict()# 正则表达式，用于提取《》之间的书名号内容defextract_book_title(excerpt):
    match = re.search(r'《([^》]+)》', excerpt)if match:returnf'《{match.group(1)}》'returnNone# 创建药方和药材的知识图谱，确保节点和关系不会重复for index, row in df_prescriptions.iterrows():# 创建药方节点（防止重复）
    prescription_node = Node("Prescription", name=row['title'],
                             prescription=row['prescription'],
                             making=row['making'],
                             functional_indications=row['functional_indications'],
                             usage=row['usage'],
                             excerpt=row['excerpt'],
                             care=row['care'])
    graph.merge(prescription_node,"Prescription","name")# 防止重复创建方剂节点# 分割 fangji 中的药材名称
    medicines = row['fangji'].split(',')if row['fangji']else[]for medicine in medicines:
        medicine = medicine.strip()# 去除药材名称前后的空格# 从 tb_cmedicine 数据中获取该药材的详细信息if medicine in cmedicine_dict:
            med_info = cmedicine_dict[medicine]# 创建药材节点（防止重复）
            medicine_node = Node("Medicine", name=medicine,
                                 pinyin=med_info.get('pinyin'),
                                 alias=med_info.get('alias'),
                                 source=med_info.get('source'),
                                 english_name=med_info.get('english_name'),
                                 habitat=med_info.get('habitat'),
                                 flavor=med_info.get('flavor'),
                                 functional_indications=med_info.get('functional_indications'),
                                 usage=med_info.get('usage'),
                                 excerpt=med_info.get('excerpt'),
                                 provenance=med_info.get('provenance'),
                                 shape_properties=med_info.get('shape_properties'),
                                 attribution=med_info.get('attribution'),
                                 prototype=med_info.get('prototype'),
                                 discuss=med_info.get('discuss'),
                                 chemical_composition=med_info.get('chemical_composition'))
            graph.merge(medicine_node,"Medicine","name")# 防止重复创建药材节点# 创建 Prescription -> Medicine 关系（防止重复）
            relationship = Relationship(prescription_node,"所用药材", medicine_node)
            graph.merge(relationship,"Prescription","name")# 提取古籍书名号《》中的内容并创建古籍节点（药材的摘录，防止重复）
            book_title = extract_book_title(med_info.get('excerpt',''))if book_title:# 创建古籍节点（防止重复）
                book_node = Node("Book", name=book_title)
                graph.merge(book_node,"Book","name")# 创建 Book -> Medicine 的 "收录药材" 关系（防止重复）
                recorded_relationship_medicine = Relationship(book_node,"收录药材", medicine_node)
                graph.merge(recorded_relationship_medicine,"Book","name")