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基于医疗知识图谱的智能问答机器人毕业设计(含Python源码及项目说明).zip

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简介:
本作品为一款基于医疗知识图谱开发的智能问答机器人,旨在提供精准、高效的医疗服务信息。该项目采用Python编程语言实现,并附有详细的文档说明和代码。 【资源介绍】毕业设计基于医疗知识图谱的智能问答机器人python源码+项目说明.zip 本项目是一个基于Neo4j图数据库的医疗知识图谱智能问答机器人的重构与增强版本,由刘焕勇老师指导完成。 该项目主要分为两个模块:基于知识图谱的问答和基于关键词的问答。其中: - 基于知识图谱的部分包括以下模块: - `build_medicalgraph.py`: 构建Neo4j数据库。 - `question_analysis.py`: 进行问题语义分析。 - `get_cql.py` : 根据输入的问题获取对应的Cypher查询语言(CQL)语句。 - `get_answer.py` : 查询数据库并生成答案。 ## 二.项目启动 1. 环境要求:需要安装Neo4j数据库、Python3以及PyCharm开发环境。 2. 打开`build_medicalgraph.py`文件,修改其中的neo4j数据库IP地址、端口号、用户名和密码等信息。运行最下面的main函数(由于数据量较大,该过程可能耗时几十分钟)。 3. 在`main.py`中设置正确的服务器端口。 4. 修改静态资源下的`index.html`文件,并通过浏览器访问右上角链接以使用该项目。 【备注】 1、项目代码已经过测试确认运行无误,请放心下载和使用!有问题请随时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计算机科学与技术,信息安全,数据科学与大数据技术等)的在校学生及教师或企业员工均可下载并使用该资源。 3、用途广泛:本项目具有较高的学习参考价值,适合初学者入门和进阶。同时适用于毕业设计、课程作业以及其他初期项目的演示需求。 4、如果具备一定的基础或者有兴趣深入研究的话,也可以在此基础上进行修改与扩展,实现更多功能。欢迎下载并交流分享经验!

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客服
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  • Python).zip
    优质
    本作品为一款基于医疗知识图谱开发的智能问答机器人,旨在提供精准、高效的医疗服务信息。该项目采用Python编程语言实现,并附有详细的文档说明和代码。 【资源介绍】毕业设计基于医疗知识图谱的智能问答机器人python源码+项目说明.zip 本项目是一个基于Neo4j图数据库的医疗知识图谱智能问答机器人的重构与增强版本,由刘焕勇老师指导完成。 该项目主要分为两个模块:基于知识图谱的问答和基于关键词的问答。其中: - 基于知识图谱的部分包括以下模块: - `build_medicalgraph.py`: 构建Neo4j数据库。 - `question_analysis.py`: 进行问题语义分析。 - `get_cql.py` : 根据输入的问题获取对应的Cypher查询语言(CQL)语句。 - `get_answer.py` : 查询数据库并生成答案。 ## 二.项目启动 1. 环境要求:需要安装Neo4j数据库、Python3以及PyCharm开发环境。 2. 打开`build_medicalgraph.py`文件,修改其中的neo4j数据库IP地址、端口号、用户名和密码等信息。运行最下面的main函数(由于数据量较大,该过程可能耗时几十分钟)。 3. 在`main.py`中设置正确的服务器端口。 4. 修改静态资源下的`index.html`文件,并通过浏览器访问右上角链接以使用该项目。 【备注】 1、项目代码已经过测试确认运行无误,请放心下载和使用!有问题请随时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计算机科学与技术,信息安全,数据科学与大数据技术等)的在校学生及教师或企业员工均可下载并使用该资源。 3、用途广泛:本项目具有较高的学习参考价值,适合初学者入门和进阶。同时适用于毕业设计、课程作业以及其他初期项目的演示需求。 4、如果具备一定的基础或者有兴趣深入研究的话,也可以在此基础上进行修改与扩展,实现更多功能。欢迎下载并交流分享经验!
  • SpringBoot+Neo4j系统(优质).zip
    优质
    这是一个采用SpringBoot和Neo4j技术构建的医疗知识图谱问答系统的开源代码与详细文档,适用于高校计算机专业学生作为高质量的毕业设计参考。 【资源说明】该资源包含项目的全部源码,下载后可以直接使用。 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业或毕业设计项目,作为参考资料进行学习与借鉴。 3、若将此资源用作“参考资料”,如需实现其他功能,则需要能够看懂代码,并且有钻研精神,自行调试和修改。基于springboot+neo4j的医疗系统知识图谱问答算法源码及项目说明(高分毕设).zip #### 医疗知识图谱自动问答系统 1、生成词典:运行 test/java/com/GenerateData.java 文件中的相应代码。 2、训练模型 (问题类型分类):在test/java/com/AppGenerateDataDemo.java文件中,调用trainTextCnn 方法进行操作。 3、数据插入neo4j: 在test/java/com/AppGenerateDataDemo.java文件中执行insertNeo4j方法。 4、启动 spring boot:运行src/main/java/com/App.java 文件中的main 方法。 该系统的实际运行效果如下图所示(此处省略图片展示)。
  • Python系统(、数据库文档)
    优质
    本项目构建了一个基于知识图谱的Python医疗问答系统,包含详细源代码、结构化数据库以及使用说明文档。旨在为用户提供准确高效的医学咨询服务。 毕业设计:Python基于知识图谱的医疗问答系统(源码 + 数据库 + 说明文档)使用技术说明 2.1 B/S访问结构 2.2 PyCharm工具简介 3. MySQL数据库 4. Django框架简介 5 系统需求分析及可行性分析 5.1 系统功能需求分析 5.2 可行性分析 5.2.1 经济可行性 5.2.2 技术可行性 5.2.3 操作可行性 5.2.4 法律可行性 6 性能需求分析 7 运行需求分析 8 数据库设计 8.1 E-R图 8.2 系统流程设计 8.3 数据库设计 9 系统功能实现 9.1 系统实现 9.1.1 管理员登录 9.1.2 后台首页 9.1.3 医疗问答页面 9.1.4 问答管理 9.1.5 修改密码 9.1.6 用户个人信息
  • Python系统(、数据库文档)
    优质
    本项目为基于Python开发的医疗知识图谱问答系统,旨在提供高效准确的医学信息检索服务。包含完整源代码、数据库及相关文档。 毕业设计:Python医疗知识图谱问答系统(包含源码、数据库及说明文档) 第二章 可行性分析 第三章 需求分析 3.1 医疗知识图谱的重要性 3.2 医疗知识图谱系统的需求分析 3.3 系统应用分析 第四章 总体设计 4.1 系统模块总体设计 4.2 系统总体设计 4.3 详细设计技术 第五章 详细设计与实现 5.1 详细设计 5.2 可视化系统实现过程 第六章 系统测试与性能分析 6.1 软件测试的概念 6.2 本系统的软件测试 6.3 本系统测试的总结
  • SpringBoot+Neo4j系统(优质
    优质
    本作品为一款高质量毕业设计成果,基于Spring Boot与Neo4j技术构建的医疗知识图谱问答系统。该项目不仅提供详尽的源代码和数据库结构,还包含详细的文档指导,旨在帮助用户快速搭建并理解该系统的核心功能与架构设计,适用于学术研究、个人学习及实际项目应用。 该项目为个人毕业设计项目,在答辩评审中获得了98分的高分。整个项目的代码已经过详细调试与测试,确保可以顺利运行,并可供他人下载使用。 本资源特别适合于计算机、通信工程、人工智能以及自动化等相关专业的学生、教师或从业人员学习参考,同时也适用于期末课程设计、大作业和毕业设计等场景。项目不仅具有较高的学术研究价值,对于有较强基础能力的学习者来说,在此基础上进行修改与调整以实现更多功能也是可行的。 该系统基于Spring Boot框架结合Neo4j图数据库技术构建了一个医疗系统的知识图谱问答平台,旨在通过先进的技术和方法为用户提供高效便捷的服务体验。
  • SpringBoot和Neo4j系统.zip
    优质
    本项目旨在开发一个基于SpringBoot框架与Neo4j数据库的医疗知识图谱问答系统,利用图数据库高效处理复杂关系,为用户提供精准的医疗信息查询服务。 【资源介绍】毕设项目:基于springboot+neo4j的医疗系统知识图谱问答.zip 该项目是个人毕业设计作品,在答辩评审中的平均分数达到95分,所有代码经过严格测试确保无误后上传,保证可以正常运行。 欢迎下载使用此资源,它适合初学者学习以及进阶研究。该资源主要针对计算机、通信、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师或从业者提供支持,并且适用于期末课程设计、大作业及毕业项目等场景。整个项目的整体架构具有较高的参考价值与实用性,基础能力较强的同学可以在现有基础上进行修改调整以实现更多功能。 欢迎下载并使用该资源,在此过程中如果有任何疑问或者需要帮助的地方,请随时提出,我们将尽力提供支持和解答! 希望本项目能够促进大家共同学习进步!
  • SpringBoot和Neo4j系统.zip
    优质
    本项目为一款基于Spring Boot框架与Neo4j数据库构建的医疗知识图谱问答系统。旨在利用图数据库技术高效存储及查询复杂的医学关联数据,实现精准智能的医疗信息检索服务。 #### 医疗知识图谱自动问答系统 1. 生成词典运行 test/java/com/GenerateData.java。 2. 训练模型(问题类型分类)运行 test/java/com/AppGenerateDataDemo.java 中的 trainTextCnn 方法。 3. 数据插入 neo4j 运行 test/java/com/AppGenerateDataDemo.java 的 insertNeo4j 方法。 4. 启动 spring boot 运行 src/main/java/com/App.java 的 main 方法。 ![Image](./img/1.jpg)展示了运行的效果。
  • -心理咨询系统Python书.zip
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    本资源包含一个基于知识图谱技术的智能心理咨询问答系统的设计与实现。采用Python语言开发,附带详细的项目说明书,涵盖需求分析、系统架构及实现细节等。 此项目为已通过导师指导并获得高分的毕业设计作品,适用于课程设计及期末大作业。内容包括基于知识图谱的心理咨询智能问答系统的Python源码与项目说明文档,下载后无需任何修改即可直接使用且确保可以运行。
  • 系统前端演示.zip
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    本资源提供了一个基于知识图谱技术的医疗领域问答系统的前端展示代码和相关文档。它旨在通过结构化医学知识为用户提供准确、高效的健康咨询服务,同时附带详细的项目介绍帮助开发者理解和实现类似应用。 该资源包含经过严格调试的项目代码,确保下载后即可运行。适合计算机相关专业的学生(如计算机科学、人工智能、大数据、数学及电子信息专业)在进行课程设计、期末作业或毕业设计时使用,同时也适用于希望学习此技术的相关人员作为参考资料。 此外,本资源提供了完整的源码文件,但需要有一定的基础知识才能理解和调试代码。具体内容包括基于知识图谱的医疗问答系统及其前端展示的演示程序和项目说明文档。