以降の説明では、 KG（Knowledge Graph） を知識基盤の総称、 RDF を W3C 標準のトリプルモデル、 Property Graph（PG） をノード／エッジに属性を持つ実装アーキテクチャとして区別します。 詳細なモデル比較は「RDF vs Property Graph：知識グラフの二大構造を徹底比較」を参照してください。 現在の生成 AI は、確率的な言語モデルに基づいており、「もっともらしい回答」を出すことが得意です。 しかし、以下のような課題があります。 幻覚（Hallucination）問題：根拠のない情報を生成することがある。 …

この記事では時系列データの軸設定について、①時系列データの軸目盛の自動調整方法、②表示期間の指定方法、③`Formatter`, `Locator`を使用した任意の目盛り設定方法。 このあたりを抑えれば、時間軸目盛りがある程度自由にできるようになってきます。 軸周りの設定の前に… まずは、 Matplotlib の基本的なグラフの描き方を紹介します。 そもそも Matplotlib の使い方がよくわからないという方は、次の入門者用のわかりやすい解説記事がおススメです。 ≫【初心者向け】Matplotlibの特徴と使い方をわかりやすく解説！ …

本記事はPyKEENを使ってKGEモデルを構築したいが，ライブラリの全体像がつかめていないため何から手をつければ良いかわからない人向けの内容です． 公式ドキュメント が親切に書かれているので，本記事ではインストールからモデル構築&評価までに最低限必要なことを公式ドキュメントを参照しながら解説します． 筆者が大学の研究でPyKEENを用いてKGEモデルを構築した経験から得た知見をまとめています．私自身もKGEの研究歴は浅いですが，本記事の執筆時点でQiitaには"PyKEEN"にヒットする記事が無く，初心者の足がかりになるような記事があれば良いなと思ったので投稿します． …

PythonのNetworkXライブラリを使えば、誰でも簡単に知識DBを構築・可視化できます。 本記事では、NetworkXを使ったナレッジグラフの作り方を初心者向けに解説します。 1. データ収集 2. ノードとエッジの定義 3. 属性の追加 4. 可視化 ナレッジグラフは、ノード（実体）とエッジ（関係）で構成されるネットワーク型のデータ構造です。 ノードには「人」「企業」「商品」などの実体、エッジには「所属」「発売元」などの関係が割り当てられます。 NetworkXはグラフ理論に基づくネットワーク分析ができるPythonライブラリです。 …

NetworkXはPythonでグラフを扱うための強力なライブラリで、グラフ理論の研究やデータの可視化に広く使用されています。 この記事では、NetworkXを使用して日本語のラベルを含むナレッジグラフをプロットする方法を紹介します。 これには、matplotlibの日本語フォント設定とNetworkXの基本的なグラフ構築手法が含まれます。 まずは必要なライブラリをインストールします。 `networkx` と `matplotlib`、および `japanize_matplotlib` を使用します。 以下のコードは、『ONE PIECE』という人気漫画をモチーフにして、NetworkX …