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基于Neo4j的知识图谱Python古诗词问答系统.zip

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简介：
本项目为一个利用Neo4j数据库构建的知识图谱，旨在通过Python实现对古诗词的智能问答功能，便于用户查询和理解古代诗歌文化。 Python基于知识图谱的古诗词问答系统使用了neo4j作为数据库。

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  • 基于Neo4j的知识图谱Python古诗词问答系统.zip
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    本项目为一个利用Neo4j数据库构建的知识图谱，旨在通过Python实现对古诗词的智能问答功能，便于用户查询和理解古代诗歌文化。 Python基于知识图谱的古诗词问答系统使用了neo4j作为数据库。
     
  • 基于Python和Neo4j的古诗词知识图谱问答系统.zip
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    本项目构建了一个利用Python与Neo4j技术的古诗词知识图谱问答系统，旨在通过图形数据库高效存储及查询丰富复杂的古诗词关系网络，为用户提供精准、智能的问答服务。 基于Python+neo4j的知识图谱古诗词问答系统.zip 这个压缩文件包含了使用Python语言结合Neo4j数据库开发的古诗词知识图谱问答系统的相关资源。
     
  • 基于知识图谱的古诗词智能化问答系统.zip
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    本项目致力于开发一款基于知识图谱技术的古诗词智能化问答系统，旨在通过深度学习与自然语言处理技术，为用户提供精准、丰富的古诗词信息查询服务。 知识图谱是一种结构化的知识表达形式，通过图形方式组织并存储了大量实体（如人、地点、事件）及其相互关系。在知识图谱中，每个实体作为节点，而它们之间的各种语义关联则由边连接起来，形成了一个庞大的数据网络。 知识图谱的核心价值在于其能够精确且直观地表示复杂世界中的知识，并支持高效的知识查询与推理。例如，在搜索引擎中，知识图谱可以提升搜索结果的相关性和准确性，为用户提供直接的答案而非仅仅是一些网页链接。同时，它还支撑高级的人工智能应用领域，如问答系统、推荐引擎和决策支持等。 构建知识图谱的过程通常涉及数据抽取、知识融合、实体识别及关系抽取等多个步骤，并且需要运用自然语言处理、机器学习以及数据库技术等多种方法和技术手段。不断完善知识图谱有助于从海量信息中挖掘深层次且有价值的知识，从而推动人工智能向更加理解人类世界的智慧方向发展。 总之，知识图谱是一个大规模的多领域和异构数据集成平台，是实现智能化信息系统的基础工具与关键基础设施，在提升信息检索质量以及促进智能应用研发方面发挥着重要作用。
     
  • 基于JAVA的知识图谱古诗词智能问答系统
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    本项目是一款基于JAVA开发的古诗词知识图谱智能问答系统，利用自然语言处理技术，实现对古诗词相关问题的精准理解和回答。 使用Java实现基于知识图谱的古诗词智能问答系统涉及以下步骤： 1. 前端接收用户输入的问题，并通过CSS与AJAX技术将其发送到后端。 2. 对接收到的问题进行分词处理，同时为每个单词标注其词性。这一步需要构建和使用用户字典来提高准确性。 3. 抽象化问题内容，将具体的名词替换为其对应的类别标签。例如，“海尔的冰箱有哪些”会被转换成“ntc的n有哪些”。此过程利用了HashMap数据结构进行高效映射。 4. 利用词汇表以及HashMap为抽象后的句子生成词向量表示形式，以便于后续处理和匹配操作。 5. 与问题模板库进行比对，寻找最合适的匹配项。例如，“ntc n 有哪些”这样的模式会被识别出来作为候选答案的索引。 6. 将找到的问题模板还原成具体的形式，并根据上下文信息恢复原先的词汇内容。“ntc n 有哪些”的结果会变回“海尔 冰箱 有哪些”，其中ntc被替换为品牌名，n则对应产品类型。 7. 在服务层逻辑指导下，通过数据库连接器访问图数据库Neo4j来查询问题的答案。这一环节依赖于预先设计好的数据模型以及高效的检索算法。 8. 最后将从数据库获取的结果进行适当的格式化处理，并将其返回给前端展示给用户。 整个流程涵盖了从前端交互到后台复杂的数据处理和知识库查询的全过程，旨在为用户提供准确、快速的回答服务。
     
  • 基于Neo4j的问答知识图谱系统.rar
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    本资源提供了一个基于Neo4j的问答知识图谱系统的实现方案，通过构建和查询高效的图形数据库来增强问答服务的知识检索能力。适合对自然语言处理与知识图谱技术感兴趣的开发者研究使用。 本项目采用neo4j作为数据库存储知识题库。用户可以根据提示深入了解问题，属于一款简易版的智能问答系统。服务端使用技术包括Python与Django框架，前台则采用了Vue+axios。 已实现功能如下： 1. 询问售价； 2. 查询某个地区的景区； 3. 景区推荐； 4. 查询景区所在地方。 可定制后台管理系统具体包含以下内容： 1. 实现对景区数据的管理； 2. 管理景区票价信息； 3. 对景区进行删除、编辑等操作。
     
  • 基于Neo4j的Python知识图谱构建及问答系统源码.zip
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    本资源提供了一个使用Python结合Neo4j数据库创建知识图谱并实现问答系统的完整项目代码。适合对知识图谱和自然语言处理感兴趣的开发者研究与学习。 Python基于neo4j构建知识图谱，并依此构建的问答系统源码.zip
     
  • 基于知识图谱的电影问答系统(Python+Neo4j+模型+数据集).zip
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    本作品为一个利用Python语言结合Neo4j数据库及机器学习模型构建的知识图谱驱动型电影问答系统。通过整合丰富且结构化的电影相关数据集，以支持高效准确的语义查询与回答功能。 基于知识图谱的电影问答系统（Python+Neo4j+模型+数据集）.zip 【资源说明】 1、该项目是团队成员近期最新开发的作品，代码完整，资料齐全，包含设计文档等。 2、上传的项目源码经过严格测试，功能完善且能正常运行，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业（如人工智能、通信工程、自动化、电子信息和物联网等）的高校学生、教师及科研工作者下载使用。可以借鉴学习，也可以直接用于毕业设计、课程设计或作业演示。 4、如果基础较好，可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，并且可以直接应用于毕业设计或其他项目初期立项演示中；也适合初学者进阶学习。 5、对于不懂配置和运行的同学，可提供远程教学帮助。 欢迎下载并使用！
     
  • 基于Python和Neo4j的医药知识图谱自动问答系统源码
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    本项目开发了一个基于Python和Neo4j的知识图谱自动问答系统，专注于医药领域，通过自然语言处理技术实现精准查询与回答。 本段落介绍了一个基于Python和Neo4j的医药知识图谱自动问答系统源码。该系统包括知识图谱构建、自动问答等功能，并以疾病为中心建立了一定规模的医药领域知识图谱，利用此图谱实现了自动问答与分析服务。
     
  • 基于Python开发的医疗知识图谱知识问答系统.zip
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    本项目为一个基于Python开发的医疗知识图谱知识问答系统，旨在利用自然语言处理技术解析用户提问，并结合医疗专业知识库提供精准答案。 资源包括：设计报告（Word文档）、项目源码及数据、项目截图。 本项目旨在构建一个简单的知识图谱，并在此基础上建立医疗领域的知识图谱。基于该医疗知识图谱，我们将实现一套对话系统。这套系统的优点在于无需长时间训练且运行速度快；然而缺点也显而易见：它只能处理预设的输入和输出情况，灵活性较低。 为了进一步提升性能，我们需要结合深度学习模型进行改进。接下来我会继续探索如何将深度学习技术应用于知识问答系统中。
     
  • 基于Neo4j的简单医疗问答知识图谱
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    本项目构建了一个基于Neo4j的简单医疗问答知识图谱，旨在通过图形数据库技术高效存储和查询医学相关问题与答案，为用户提供精准的医疗信息咨询服务。 在当今信息化时代，医疗领域的知识管理和查询已经成为一个重要的课题。为了更好地理解和利用医疗信息，知识图谱这一概念被广泛应用。本项目以“基于neo4j的简易医疗问答知识图谱”为主题，旨在构建一个能够帮助医生、患者以及研究人员快速获取医疗知识的系统。这里我们重点讨论如何利用Neo4j这个强大的图形数据库来构建和操作这个知识图谱。 该项目从ask120网站上爬取数据，并将这些宝贵的数据导入到neo4j中。ask120是一个积累了大量问题与专业医生回答的医疗问答平台，项目从中获取包括问题、答案、疾病信息、症状以及治疗方法等在内的各种相关信息。通过图形化的数据结构，我们可以清晰地看到各元素之间的关联关系（例如疾病和症状的关系），从而实现高效的信息检索和分析。 知识图谱是一种以实体及其相互间的关系为节点与边的表示形式的数据结构，在医疗领域可以将疾病、药物、症状以及治疗方法等信息展现出来。通过这种数据模型，我们可以快速找到某疾病的可能的症状或查询特定药物的副作用，并进行深度挖掘及智能推荐。 构建这个医疗问答知识图谱的过程包括以下步骤： 1. 数据采集：使用网络爬虫从ask120获取问题和答案。 2. 数据预处理：清洗、统一格式并去除噪声，确保数据质量与一致性。 3. 数据建模：定义节点（如疾病、症状等）及关系类型（例如“导致”、“治疗”），为导入Neo4j做准备。 4. 导入数据：将经过预处理的数据导入到neo4j中，并创建相应的节点和边。 5. 图谱查询：使用Cypher查询语言，实现复杂查询功能如查找关联症状或疾病治疗方案等。 6. 应用开发：构建用户界面以支持交互式查询获取知识图谱中的信息。 总的来说，这个项目展示了如何利用Neo4j从ask120爬取的数据出发通过数据处理和图形化建模来高效地检索并使用医疗信息。这样的知识图谱不仅有助于提升医疗服务的质量，也为医学研究提供了强大的工具。