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Python知识图谱驱动的电影问答系统源码及说明书（优质毕业设计）

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简介：
本作品为Python编程实现的知识图谱驱动电影问答系统的完整开源代码和详细说明文档，适合作为高质量计算机专业毕业设计项目。 这是一项针对计算机相关专业大四学生的高分毕业设计项目——基于知识图谱的电影问答系统，代码完整且可运行，非常适合初学者使用。该项目经过导师指导并获得高度认可，评审分数为99分。它不仅适用于正在进行毕设的学生和需要实战练习的学习者，也可以作为课程设计或期末大作业的内容。 该系统采用Python编程语言开发，并提供了详细的说明文档以帮助学习者理解和操作整个项目流程。无论你是计算机专业的学生还是对自然语言处理与知识图谱技术感兴趣的技术爱好者，这套源码都将是你的理想选择。

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  • Python知识图谱驱动的电影问答系统源码及说明书（优质毕业设计）
    优质
    本作品为Python编程实现的知识图谱驱动电影问答系统的完整开源代码和详细说明文档，适合作为高质量计算机专业毕业设计项目。 这是一项针对计算机相关专业大四学生的高分毕业设计项目——基于知识图谱的电影问答系统，代码完整且可运行，非常适合初学者使用。该项目经过导师指导并获得高度认可，评审分数为99分。它不仅适用于正在进行毕设的学生和需要实战练习的学习者，也可以作为课程设计或期末大作业的内容。 该系统采用Python编程语言开发，并提供了详细的说明文档以帮助学习者理解和操作整个项目流程。无论你是计算机专业的学生还是对自然语言处理与知识图谱技术感兴趣的技术爱好者，这套源码都将是你的理想选择。
     
  • 基于SpringBoot+Neo4j的医疗知识图谱问答系统源码及项目说明（优质毕业设计）.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）。
     
  • 毕业设计：基于知识图谱的Python电影推荐问答系统（含源码、数据库及说明文档）
    优质
    本项目构建了一个基于知识图谱的Python电影推荐问答系统，通过整合丰富电影数据资源，利用自然语言处理技术为用户提供个性化电影推荐与信息查询服务。包含完整源代码、数据库及相关文档资料。 毕业设计：基于知识图谱的电影推荐问答系统（包含源代码、数据库及文档） 2 开发工具和技术 2.1 B/S结构简介 2.2 Python技术介绍 2.3 HTML技术介绍 2.4 MySQL数据库介绍 2.5 知识图谱介绍 2.6 协同过滤算法介绍 2.7 开发环境介绍 3 需求分析 3.1 可行性分析 3.2 功能需求分析 3.3 非功能需求分析 4 总体设计 4.1 系统总体结构设计 4.2 数据库系统设计 5 系统实现 5.1 登录及注册 5.2 首页展示 5.3 用户信息管理 5.4 电影列表显示 5.5 电影详情页面 5.6 问答功能 6 测试阶段 6.1 测试目的 6.2 测试内容 6.3 测试总结
     
  • 基于SpringBoot+Neo4j的医疗知识图谱问答系统源码及项目说明（优质毕设）
    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。
     
  • 毕业设计：Python医疗知识图谱问答系统（含源码、数据库及说明文档）
    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
     
  • 基于知识图谱的电影问答系统(Python&Neo4j应用)-毕业设计
    优质
    本项目为毕业设计作品，旨在构建一个基于Python和Neo4j的知识图谱驱动的电影问答系统。利用自然语言处理技术解析用户问题，并通过Neo4j数据库高效查询知识图谱以获取准确答案，提升用户体验。 这是基于知识图谱的电影问答系统（Python&Neo4j实战），此处提供全部源代码（严重Bug已解决）。相关细节已在博客中记录，欢迎有需要的朋友下载。
     
  • 毕业设计：基于Python和Neo4j的电影知识图谱问答系统源码及详尽文档.zip
    优质
    本资源包含一个完整的基于Python和Neo4j开发的电影知识图谱问答系统的源代码与详细文档，旨在帮助用户通过自然语言查询获取精准的电影相关信息。 【项目资源说明】 该项目由团队近期开发完成，代码完整且资料齐全，包括设计文档等内容。 上传的项目源码经过严格测试，功能完善并稳定运行，易于复现。 本项目适合计算机相关专业的高校学生、教师、科研工作者及行业从业者下载使用。可作为学习参考，也可直接应用于毕业设计、课程设计或作业等场景，并且也适用于初学者进行进阶学习。遇到问题时欢迎提问和交流。 如果基础较为扎实，可以在现有代码的基础上进行修改以实现其他功能，也可以用于毕设、课设及作业等项目中。 对于不熟悉配置和运行的初学者，提供远程指导和技术支持服务。 欢迎大家下载并共同探讨与交流！
     
  • 毕业设计：基于知识图谱的Python医疗问答系统（含源码、数据库及说明文档）
    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
     
  • 基于知识图谱的疾病知识问答系统的Java毕设源码及项目说明.zip
    优质
    本压缩包包含一个基于Java编写的毕业设计项目源代码和文档，该项目构建了一个利用知识图谱进行疾病相关问题自动回答的系统。 【资源说明】Java毕设基于知识图谱的疾病知识问答系统源码+项目说明.zip 1. 实体类型 | 实体类型 | 中文含义 | 实体数量 | 举例 | | ---------- | -------- | ----------- | ---- | | Disease | 疾病 | 8792 | 感冒 | | Department| 科室 | 54 | 内科 | | Check | 检查项目 | 3342 | 血常规| | Drug | 治疗药品 | 1204 | 布洛芬片| | Food | 食物 | 4854 | 蜂蜜 | | Symptom | 症状 | 6556 | 腹腔积血 | | Total | 总计 | 24802 | 约2.5万实体 | ### 实体关系三元组 - ``：疾病所属科室 - ``：疾病检查项目 - ``：疾病常用药物 - ``：疾病症状 - ``：疾病宜吃食物 - ``：疾病忌吃食物 - ``：推荐食谱 - ``：疾病并发症 ### 实体关系信息 | 实体关系类型 | 中文含义 | 关系数量 | 示例 | | -------------- | ----------- | ------------------- | ------------------------------------------------------------------------| | belongs_to | 属于 | 8784 | <哮喘,belongs_to,内科> | | common_drug | 常用药物 | 13477 | <小儿肺炎，common_drug，小儿肺热平胶囊> | | good_food | 宜吃食物 | 34221 | <胸椎骨折,good_food,黑鱼> | | avoid_food | 忌吃食物 | 34215 | <感冒,avoid_food,猪油> | | check_item | 检查项目 | 39098 | <肾结石,check_item，尿液颜色> | | recommand_recipes| 推荐食谱 | 39663 | <肝病,recommand_recipes,芝麻小米粥> | | has_complication | 并发症 | 19151 | <痔疮,has_complication,直肠癌> | | has_symptom | 疾病症状 | 58398 | <冠心病,has_symptom,心慌；呼吸困难；心力衰竭> | ### 总计 近25万实体关系 该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能正常的情况下才上传的，请放心下载使用！本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶。当然也可作为毕设项目、课程设计或作业使用。如果基础还行，也可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，并可直接用于毕业设计或课程设计中。 欢迎下载并沟通交流，互相学习共同进步！
     
  • 基于知识图谱与BERT的问答系统毕设项目-python源码及说明文档.zip
    优质
    本项目为基于知识图谱和BERT技术构建的智能问答系统，采用Python编写，并包含详细代码及说明文档。适合学术研究和技术学习使用。 【资源介绍】 本项目提供基于知识图谱与BERT的问答系统源码及详细文档，压缩包内包含所有必要的文件以及详细的使用指南。 **核心功能：** - **命名实体识别（NER）:** 利用预训练模型BERT进行高效的命名实体识别。 - **句子相似度计算:** 同样采用BERT来衡量不同文本之间的语义接近程度。 项目分为两种模式： 1. 在线预测（online predict）: 用于实时处理和分析数据，适合实际应用环境中的即时反馈需求； 2. 离线预测（outline predict）：适用于批量任务或大规模数据分析场景。 **技术架构与实现细节** - **命名实体识别模块:** 含有lstm_crf_layer.py, run_ner.py, tf_metrics.py等关键文件，实现了基于BERT的NER模型。 - **句子相似度计算模块:** 包括args.py和run_similarity.py两个主要脚本，负责加载预训练参数并执行任务； - **问答系统（KBQA）模块:** 通过terminal_predict.py、kbqa_test.py进行知识库查询及回答生成。 **环境配置** 项目依赖Python3.7版本，并需安装TensorFlow1.13.2及其他相关工具。数据处理和存储方面，推荐使用XAMPP3.3.2与Navicat Premium 12来管理MySQL数据库； - **Data文件夹:** 存储原始及预处理过的数据集。 - **ModelParams文件夹:** 包含中文BERT模型的参数配置； - **Output文件夹:** 输出各类中间结果和最终预测值。 **使用方法** 针对每个模块，都有详细的命令行脚本支持训练、调参以及测试。例如： 1. NER训练与调整：通过`run_ner.sh`执行。 2. 在线/离线NER预测：分别设置do_predict_online或do_predict_outline为True即可运行； 3. 模型预训练和评估任务：修改args.py中的train、test参数来切换模式。 **项目说明** 该资源专为计算机科学领域（如人工智能方向）的学术研究者及初学者设计，旨在提供一个完整的实践案例。无论是作为课程作业还是毕业论文的研究基础，本项目都具有较高的参考价值和实用意义。对于技术爱好者而言，则是一个深入学习BERT模型及其应用的良好起点。 欢迎下载并使用上述资源进行个人或团队项目的开发工作，并期待与各位同学、老师及同行们共同探讨交流！