Wikidata数据结构及本地部署——支持SPARQL查询

分类:热门推荐日期:2024-03-24浏览:1评论:0

Wikidata 本地部署

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文章目录

  • Wikidata 本地部署
    • 1、Wikidata 简介
      • 1.1 Wikidata 数据结构
      • 1.2 Wikidata数据转储
      • 2. SPARQL引擎
        • 2.1 Qlever
        • 2.2 qlever-control
        • 3. Wikidata导入QLever
        • 4. Wikidata SPARQL查询

          1、Wikidata 简介

          Wikidata（维基数据）是一个由维基媒体基金会支持的开放内容项目，旨在创建一个免费、开放、协作的多语言知识图谱。它于2012年推出，并成为维基媒体项目的一部分。Wikidata的目标是收集、组织和连接全球范围内的结构化数据，使其能够在维基百科和其他维基媒体项目以及其他应用程序中使用。

          1.1 Wikidata 数据结构

          Wikidata的数据结构是基于实体-属性-值（Entity-Property-Value）的三元组模型。下面是一些关键的概念：

          • 实体（Entity）：实体代表现实世界中的一个独特事物，如人物、地点、概念等。每个实体都有一个唯一的标识符，称为QID（如Q42）。实体可以关联各种属性和值。
          • 属性（Property）：属性定义了实体和其值之间的关系。它描述了实体的某个方面或特征。每个属性都有一个唯一的标识符，称为PID（如P31表示“实例/类别”）。属性可以有不同的数据类型，包括字符串、数字、日期等。
          • 值（Value）：值是与实体的属性相关联的信息。这些值可以是简单的数据类型（如字符串或数字），也可以是其他实体的引用。例如，一个人物实体的出生日期属性的值可以是一个日期。
          • 语句（Statement）：语句是描述实体、属性和值之间关系的基本单位。每个语句由实体、属性和值组成，形成一个三元组。语句还可以包含其他信息，如参考文献、来源等。
          • 引用（Reference）： 引用提供了关于语句数据来源的额外信息。它包括引用的来源、时间戳等详细信息，有助于确保数据的可靠性和透明度。
          • 限定修饰符（Qualifier）：限定修饰符是用于修改语句的额外信息。它们提供了对语句中特定值的进一步描述，例如，为出生日期提供精确到天的信息。
          • 数据类型： Wikidata支持不同的数据类型，包括字符串、数量、日期、坐标等。这些数据类型有助于确保数据的一致性和可查询性。

            Wikidata在RDF格式中表示语句（Statement）有两种形式：truthy（真实的）语句和full（完整的）语句。

            1. Truthy Statements（真实的语句）：

              • Truthy语句表示具有给定属性的最佳非弃用级别的语句。如果存在属性P2的首选语句，那么只有P2的首选语句将被视为真实的。否则，所有P2的正常级别语句都被视为真实的。
              • Truthy语句的谓词（predicate）使用前缀wdt:，后接属性名称（例如，wdt:P2）。对象是语句的简单值，忽略限定修饰符（qualifiers）。
              • 如果值具有简单值规范化（目前仅适用于外部ID），则规范化值将在wdtn:前缀下列出，例如，wdtn:P2。

              • Full Statements（完整的语句）：

                • Full语句表示系统中关于语句的所有数据。Full语句被表示为单独的节点，使用前缀wds:和语句的ID（例如，wds:Q3-4cc1f2d1-490e-c9c7-4560-46c3cce05bb7）。语句ID的格式和含义没有保证。
                • 语句与实体的关联使用带有前缀p:和属性名称的谓词（例如，p:P2）。

            在这两种形式中，Truthy语句更关注于表示具有最佳级别的、非弃用的语句，而Full语句则提供了有关语句在系统中的所有数据的更全面的信息。这些语句的表示方式和使用的前缀有助于在RDF格式中区分它们。

            1.2 Wikidata数据转储

            Wikidata的数据可以通过不同的方式进行转储（dump），使其以文件形式可供下载和使用。这些数据转储是以某个特定的时间点创建的快照，通常以定期发布的形式提供。以下是一些常见的Wikidata数据转储：

            1. JSON格式转储： Wikidata提供了以JSON格式存储的数据转储，其中包含所有实体、属性和语句的信息。这是一个结构化的文本格式，易于解析和处理。你可以从Wikidata的数据转储页面下载这些文件。

            2. RDF格式转储： Wikidata数据也以RDF（Resource Description Framework）格式进行转储，符合W3C的标准。这些转储文件包括truthy和full语句，以及其他与语句相关的详细信息。你可以在Wikidata的数据转储页面找到RDF格式的转储文件。

            3. SQL格式转储： Wikidata还提供了以SQL格式存储的转储文件，使用的是MySQL数据库格式。这允许用户将Wikidata的数据导入到本地MySQL数据库中。相关的文件可以在Wikidata的数据转储页面找到。

            4. 其他格式： Wikidata还提供了其他格式的转储文件，例如Turtle格式等。这些不同的格式允许用户选择适合其需求和技术栈的数据文件。

            本文主要使用 RDF格式的三元组转储，文件后缀为.nt，例如latest-truthy.nt.bz2 表示只包含Truthy语句信息的所有实体数据。

            2. SPARQL引擎

            2.1 Qlever

            QLever 是一个开源的 SPARQL 引擎，可以在单个标准 PC 或服务器上高效地索引和查询包含超过 1000 亿个三元组的超大型知识图。特别是，对于涉及大量中间或最终结果的查询，QLever 速度很快，而这对于 Blazegraph 或 Virtuoso 等引擎来说是出了名的困难。QLever 还支持搜索与知识库相关的文本以及 SPARQL 自动补全。QLever 项目地址：https://github.com/ad-freiburg/qlever

            QLever相比与其他图数据库，能够快速地构建索引。再次之前我们尝试使用 Apache Jena fuseki 导入到 jena 数据引擎，数据导入持续了7天，且随着导入数据的增多，导入速度持续衰减，最终衰减到预计半年才能导入。2022年ISWC论文 Getting and hosting your own copy of Wikidata也报告了这一现象。相反地QLever只需要约17h就能构建好Wikidata的索引，完成数据导入。

            2.2 qlever-control

            QLever 官方提供了一个工具用以方便地配置和使用QLever。建议使用 Docker运行QLever ，这样将不必下载任何 QLever 代码（Docker 将拉取所需的映像）同时能够避免本地编译QLever 和复杂的编译环境配置。

            pip install qlever

            3. Wikidata导入QLever

            使用Qlever将Wikidata数据的三元组数据导入到本地数据库，并进行查询。QLever的使用方法可以参考qlever-control的文档qlever-control，通过Qleverfile实现对Wikidata数据的导入和配置，本项目使用的Qleverfile如下，需要将Qleverfile文件放在对应数据目录下：

            # Qleverfile for Wikidata, use with https://github.com/ad-freiburg/qlever-control
#
# qlever get-data    downloads two .bz2 files of total size ~40 GB
# qlever index       takes ~17 hours and ~40 GB RAM
# qlever start       starts the server (takes around 30 seconds)
[data]
NAME              = wikidata
GET_DATA_URL      = https://dumps.wikimedia.org/wikidatawiki/entities
GET_DATA_CMD      = curl -LO -C - ${GET_DATA_URL}/latest-truthy.nt.bz2 ${GET_DATA_URL}/latest-lexemes.nt.bz2
INDEX_DESCRIPTION = "Full Wikidata dump from ${GET_DATA_URL} (latest-truthy.nt.bz2 and latest-lexemes.nt.bz2)"
[index]
FILE_NAMES      = wikidata-20231222-lexemes.nt.bz2 wikidata-20231222-truthy.nt.bz2 
CAT_FILES       = bzcat ${FILE_NAMES}
SETTINGS_JSON   = { "languages-internal": ["en"], "prefixes-external": [ " 
            其中需要下载最新的Wikidata dump: latest-truthy.nt.bz2 和 latest-lexemes.nt.bz2，转储格式为三元组。2023年12月的Wikidata转储中包含约14.78B个三元组，导入Qlever（构建索引）大约需要17h，占用硬盘空间约400GB。
             
            Qlever 运行方法：
             
            # cd 到目标目录
cd target_folder
# 创建并保存Qleverfile
touch Qleverfile
# 下载数据, 也可以使用 python src/wikidata_process/qlever-control/qlever get-data
wget https://dumps.wikimedia.org/wikidatawiki/entities/latest-truthy.nt.bz2
wget https://dumps.wikimedia.org/wikidatawiki/entities/latest-lexemes.nt.bz2
# （非必需）重命名文件，与Qleverfile中文件名称一致即可
mv latest-truthy.nt.bz2 wikidata-20231222-truthy.nt.bz2 
mv latest-lexemes.nt.bz2 wikidata-20231222-lexemes.nt.bz2
# 数据导入qlever
qlever index
# 启动qlever
qlever restart
# 启动SPARQL Web页面
qlever ui

             
            4. Wikidata SPARQL查询
             
            通过命令行进行Wikidata数据查询，命令模板如下，返回tsv格式文件：
             
            curl -s http://127.0.0.1:7001 
    -H "Accept: text/tab-separated-values" \
    -H "Content-type: application/sparql-query" \
    --data "$sparql_query_command_line" > "$save_fpath.tsv"

             
            eg. 查询德国各个城市的名称和人口
             
            PREFIX wd: PREFIX wdt: PREFIX rdfs: SELECT DISTINCT ?name ?population WHERE {
  ?city wdt:P31/wdt:P279* wd:Q515 .
  ?city wdt:P17 wd:Q183 .
  ?city wdt:P1082 ?population .
  ?city rdfs:label ?name .
  FILTER (LANG(?name) = "de")
}
ORDER BY DESC(?population)

             
            Web页面查询：
             
            参考文献：
             
            1. Wikibase/Indexing/RDF Dump Format
            2. Getting and hosting your own copy of Wikidata
            3. wikidata dump
            4. https://github.com/ad-freiburg/qlever

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