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Transformar un documento de texto en un grafo de conocimiento en Neo4j implica extraer entidades y relaciones del texto, y luego estructurarlas como nodos y aristas. Aquí te dejo los pasos:

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🧠 ¿Qué es lo que quieres lograr?

Pasar de esto:

“Ada Lovelace nació en Londres en 1815. Fue hija de Lord Byron.”

A esto en Neo4j:

(:Persona {nombre: "Ada Lovelace"}) 
  -[:NACIO_EN {año:1815}]-> 
(:Lugar {nombre: "Londres"})

(:Persona {nombre: "Ada Lovelace"}) 
  -[:HIJA_DE]-> 
(:Persona {nombre: "Lord Byron"})

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🛠️ PASO A PASO

1. Procesamiento del texto (NLP)

Primero, usa herramientas como:

• spaCy (muy usado con Neo4j)
• Hugging Face transformers
• LLM (como GPT o Claude) con ReAct para extraer triples

🔍 Extrae:

• Entidades (personas, lugares, fechas…)
• Relaciones (acciones o vínculos)
• Atributos

2. Transforma en triples RDF o JSON tipo:

[
  {"sujeto": "Ada Lovelace", "relacion": "nació_en", "objeto": "Londres", "año": 1815},
  {"sujeto": "Ada Lovelace", "relacion": "hija_de", "objeto": "Lord Byron"}
]

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3. Crea nodos y relaciones en Neo4j (con Cypher)

MERGE (p:Persona {nombre: "Ada Lovelace"})
MERGE (l:Lugar {nombre: "Londres"})
MERGE (p)-[:NACIO_EN {año:1815}]->(l)

MERGE (b:Persona {nombre: "Lord Byron"})
MERGE (p)-[:HIJA_DE]->(b)

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4. Automatiza con Python

Con py2neo o neo4j-driver, puedes hacer un script para procesar muchos documentos.

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5. (Opcional) Enriquecimiento semántico

• Agrega tipos (clases): :Persona, :Lugar, :Evento
• Usa un vocabulario u ontología si deseas interoperabilidad

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🧰 Herramientas útiles

Herramienta	Uso principal
spaCy	NER, relaciones
Neo4j + Cypher	Modelado y visualización
Neosemantics (n10s)	Si usas RDF/OWL
GPT / LLMs	Extracción de triples explicativos
LangChain	Orquestar agentes para NLP + Neo4j

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