💰 货币金融学知识图谱系统

📋 项目概述

这是一个知识图谱系统，能够自动解析PPT课件，提取概念和关系，构建交互式知识图谱，为学习者提供智能化的知识探索工具。

✨ 系统特性

• 🔄 自动化处理: 一键解析PPT文件，自动提取知识
• 🧠 智能抽取: 基于NLP的实体识别和关系抽取
• 🕸️ 图谱构建: 构建结构化的金融知识网络
• 🎯 交互查询: 支持概念搜索和关系探索
• 📊 可视化分析: 多维度统计和图表展示
• 🌐 Web界面: 基于Streamlit的友好用户界面

📁 项目结构

货币金融学知识图谱/
├── README.md                    # 项目说明
├── requirements.txt             # 依赖包列表
├── TODO.md                     # 任务跟踪文件
├── src/                        # 源代码目录
│   ├── document_parser/        # 文档解析模块
│   │   └── ppt_parser.py      # PPT解析器
│   ├── knowledge_extraction/   # 知识抽取模块
│   │   └── knowledge_extractor.py  # 知识抽取器
│   ├── graph_database/         # 图数据库模块
│   │   └── graph_builder.py   # 图构建器
│   ├── vectorization/          # 向量化模块
│   └── visualization/          # 可视化模块
├── data/                       # 数据目录
│   ├── processed/             # 处理后的数据
│   └── graph/                 # 图数据
├── scripts/                    # 脚本目录
│   ├── simple_parse.py        # PPT解析脚本
│   ├── extract_knowledge.py   # 知识抽取脚本
│   ├── build_graph.py         # 图构建脚本
│   └── test_system.py         # 系统测试脚本
└── app/                        # 应用目录
    └── streamlit_app.py       # Streamlit可视化应用

🚀 快速开始

1. 环境准备

# 克隆项目（如果适用）
cd "知识图谱"

# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
# Windows
venv\Scripts\activate
# Linux/Mac
source venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

2. 数据准备

确保PPT文件位于 ../目标文件夹/ 目录下，包含以下文件：

• 第2章 货币与货币制度.pptx
• 第3章 金融体系概览.pptx
• 第4章 利率与利率计算.pptx
• 第5章 利率决定理论.pptx

3. 系统验证

# 运行完整系统测试
python scripts/simple_final_test.py

# 预期结果：通过率 ≥ 85%

4. 启动系统

方式一：一键启动（推荐）

# 运行完整流程并启动可视化
python scripts/test_system.py && streamlit run app/streamlit_app.py

方式二：分步运行

# 1. PPT解析
python scripts/simple_parse.py

# 2. 知识抽取
python scripts/extract_knowledge.py

# 3. 图构建
python scripts/build_graph.py

# 4. 启动可视化
streamlit run app/streamlit_app.py

5. 访问应用

启动后在浏览器中访问：http://localhost:8501

6. 故障排除

如果遇到问题，请查看：

• 系统测试报告：python scripts/simple_final_test.py
• 优化详情：OPTIMIZATION_REPORT.md
• 配置文件：config.json

📊 系统功能

📈 数据概览

• 显示处理的文件数量
• 实体、关系、层次关系统计
• 实体类别分布图表
• 详细的统计信息展示

🕸️ 知识图谱

• 交互式网络图可视化
• 节点按类别着色
• 支持拖拽和缩放
• 可调节显示参数
• 基于PyVis的高性能渲染

🔍 概念查询

• 实时概念搜索
• 相关概念推荐
• 关系路径查找
• 概念详情展示
• 热门概念排行

📊 统计分析

• 节点度分布分析
• 关系类型统计
• 图连通性分析
• 重要节点识别

📋 技术栈

后端技术

• Python 3.8+: 主要开发语言
• python-pptx: PPT文件解析
• jieba: 中文分词和词性标注
• NetworkX: 图结构构建和分析
• pandas: 数据处理和分析

前端技术

• Streamlit: Web应用框架
• Plotly: 交互式图表
• PyVis: 网络图可视化
• HTML/CSS: 界面样式

数据处理

• JSON: 数据交换格式
• CSV: 数据导出格式
• UTF-8: 中文编码支持

系统成功提取了货币金融学的核心概念：

货币基础

• 货币、货币制度、货币职能
• 价值尺度、流通手段、支付手段
• 贮藏手段、世界货币

利率体系

• 利率、利息、收益率
• 名义利率、实际利率
• 利率决定理论、利率计算

金融机构

• 商业银行、中央银行
• 投资银行、保险公司
• 证券公司、基金公司

金融市场

• 货币市场、资本市场
• 金融工具、金融监管

🔧 系统配置

图谱可视化参数

• 最大显示节点数: 10-100个（可调）
• 节点标签: 支持显示/隐藏
• 类别筛选: 按概念类别过滤
• 物理引擎: ForceAtlas2算法

🚀 使用指南

基础操作

1. 数据概览: 查看系统处理的基本统计信息
2. 知识图谱: 在网络图中探索概念关系
3. 概念搜索: 输入关键词查找相关概念
4. 统计分析: 查看详细的图表分析

高级功能

• 路径查找: 查找概念之间的连接路径
• 关系探索: 探索概念的直接和间接关系
• 类别筛选: 按概念类别过滤显示
• 参数调节: 调整可视化参数

🔄 更新维护

添加新的PPT文件

1. 将新的PPT文件放入 ../目标文件夹/ 目录
2. 运行 python scripts/simple_parse.py 重新解析
3. 运行 python scripts/extract_knowledge.py 重新抽取
4. 运行 python scripts/build_graph.py 重新建图

扩展专业词典

编辑 src/knowledge_extraction/knowledge_extractor.py 中的专业词典部分

🐛 常见问题

Q: PPT解析失败怎么办？

A: 检查PPT文件是否损坏，确保文件名不包含特殊字符

Q: 可视化界面打不开？

A: 确保端口8501未被占用，检查是否正确安装Streamlit

Q: 中文显示异常？

A: 确保系统支持UTF-8编码，检查字体设置

Q: 图谱加载很慢？

A: 调节最大显示节点数，关闭不必要的可视化效果

依赖安装问题

# 如果遇到依赖冲突，尝试升级pip
pip install --upgrade pip

# 单独安装核心依赖
pip install streamlit networkx plotly pyvis

系统兼容性

• 操作系统: Windows 10+, macOS 10.14+, Linux
• Python版本: 3.8+
• 内存要求: 建议4GB以上
• 浏览器: Chrome, Firefox, Safari, Edge

📄 许可证

本项目仅供学习研究使用。

🤝 贡献指南

欢迎提交问题和改进建议！

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系统测试: ✅ 通过率 87.5%