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Python利用知识图谱实现《红楼梦》人物关系可视化与问答系统的程序源代码及数据集

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简介：
本项目运用Python结合知识图谱技术，旨在呈现《红楼梦》中错综复杂的人物关系网络，并构建一个互动式的问答系统。通过直观的视觉化图表和智能查询功能，使读者能够更深入地理解这部经典文学作品中人物之间的联系与动态。同时提供详细的程序源代码及数据集供研究者参考使用。 1. `app.py` 是整个系统的主入口。 2. `templates` 文件夹包含 HTML 页面： - `index.html`: 欢迎界面 - `search.html`: 搜索人物关系页面 - `all_relation.html`: 所有人物关系页面 - `KGQA.html`: 人物关系问答页面 3. `static` 文件夹存放 CSS 和 JS 文件，用于定义页面的样式和效果。 4. `raw_data` 文件夹包含经过处理后的三元组文件。 5. `neo_db` 文件夹是知识图谱构建模块： - `config.py`: 配置参数 - `create_graph.py`: 创建知识图谱及建立图数据库 - `query_graph.py`: 知识图谱查询功能 6. `KGQA` 文件夹包含问答系统模块： - `ltp.py`: 分词、词性标注和命名实体识别。 7. `spider` 文件夹是爬虫模块，其中的 `get_*.py` 脚本用于之前的人物资料抓取工作。

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  • Python利用知识图谱实现《红楼梦》人物关系可视化与问答系统的程序源代码及数据集
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    本项目运用Python结合知识图谱技术，旨在呈现《红楼梦》中错综复杂的人物关系网络，并构建一个互动式的问答系统。通过直观的视觉化图表和智能查询功能，使读者能够更深入地理解这部经典文学作品中人物之间的联系与动态。同时提供详细的程序源代码及数据集供研究者参考使用。 1. `app.py` 是整个系统的主入口。 2. `templates` 文件夹包含 HTML 页面： - `index.html`: 欢迎界面 - `search.html`: 搜索人物关系页面 - `all_relation.html`: 所有人物关系页面 - `KGQA.html`: 人物关系问答页面 3. `static` 文件夹存放 CSS 和 JS 文件，用于定义页面的样式和效果。 4. `raw_data` 文件夹包含经过处理后的三元组文件。 5. `neo_db` 文件夹是知识图谱构建模块： - `config.py`: 配置参数 - `create_graph.py`: 创建知识图谱及建立图数据库 - `query_graph.py`: 知识图谱查询功能 6. `KGQA` 文件夹包含问答系统模块： - `ltp.py`: 分词、词性标注和命名实体识别。 7. `spider` 文件夹是爬虫模块，其中的 `get_*.py` 脚本用于之前的人物资料抓取工作。
     
  • Python-利用知识图谱实现《红楼梦》人物关系可视化与问答系统
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    本项目运用Python语言及知识图谱技术，旨在构建《红楼梦》中复杂的人物关系网络，并开发基于此图谱的智能问答系统，为文学爱好者提供深度阅读辅助。 基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统旨在通过构建详细的文学作品中的角色网络和互动模式来提升对这部经典小说的理解。该系统能够帮助用户更直观地探索《红楼梦》中错综复杂的人物联系，并提供便捷的方式获取关于书中情节、角色背景的相关信息。
     
  • 基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化与问答系统的构建.zip
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    本项目旨在通过构建《红楼梦》的知识图谱，实现其复杂人物关系的可视化展示，并开发智能问答系统以增强文学研究和阅读体验。 app.py是整个系统的主入口文件。templates文件夹存放HTML页面： - index.html：欢迎界面。 - search.html：搜索人物关系页面。 - all_relation.html：所有人物关系页面。 - KGQA.html：人物关系问答页面。 static文件夹中存放了CSS和JS，用于设置页面样式和效果。raw_data文件夹包含经过数据处理后的三元组文件。neo_db文件夹是知识图谱构建模块： - config.py: 配置参数的配置文件。 - create_graph.py: 创建知识图谱及建立图数据库。 - query_graph.py：查询知识图谱。 KGQA文件夹包含了问答系统模块，其中ltp.py负责分词、词性标注和命名实体识别。spider文件夹是爬虫模块： - get_*.py 文件用于之前的人物资料爬取工作，已经生成了images和json文件。 - show_profile.py：调用人物资料并展示在前端。 部署步骤： 0. 安装所需库，执行pip install -r requirement.txt 1. 下载neo4j图数据库，并配置环境（注意需要使用jdk8）。修改config.py中的账户密码信息。 2. 进入neo_db目录下运行python create_graph.py 创建知识图谱。 3. 根据 pyltp 文档下载ltp模型，安装好后进行相关操作。 4. 修改KGQA文件夹内ltp.py里的LTP模型路径设置 5. 执行python app.py命令，并在浏览器中访问localhost:5000查看结果。
     
  • 基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化与问答系统的构建（附代码资源）：命名实体识别、关系识别及LTP入门教程
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    本项目致力于利用知识图谱技术构建《红楼梦》人物关系的可视化界面和问答系统，涵盖命名实体识别、关系识别等关键技术，并提供LTP工具包的基础教学与完整代码资源。 1) app.py 是整个系统的主入口。 2) templates 文件夹包含 HTML 页面： - index.html：欢迎界面 - search.html：搜索人物关系页面 - all_relation.html：所有人物关系页面 - KGQA.html：人物关系问答页面 3) static 文件夹存放 CSS 和 JS，用于定义页面样式和效果。 4) raw_data 文件夹包含处理后的三元组文件。 5) neo_db 文件夹是知识图谱构建模块： - config.py：配置参数 - create_graph.py：创建知识图谱及图数据库 - query_graph.py：查询知识图谱 6) KGQA 文件夹是问答系统模块，其中包括 ltp.py 用于分词、词性标注和命名实体识别。 7) spider 文件夹包含相关代码： - get_*.py 是之前获取人物资料的脚本。
     
  • 基于知识图谱的《三国演义》人物关系可视化与问答系统(KGQA_SG)
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    KGQA_SG是一款基于知识图谱的《三国演义》人物关系可视化与问答系统。它将复杂的人物关系以直观的形式展现，并支持自然语言查询，方便用户深入探索和理解三国故事。 该项目的代码是基于《红楼梦》项目开发的。目前仅实现了所有人物关系页面（all_relation.html），且代码较为杂乱。后续我会逐步整理此项目，并尝试构建一个知识图谱，以方便大家学习。 以下是项目的文件结构： - index.html：欢迎界面 - search.html：搜索人物关系页面 - all_relation.html：所有人物关系页面 - KGQA.html：人物关系问答页面 - config.py：配置参数 - create_graph.py：创建知识图谱及建立图数据库 - query_graph.py：查询知识图谱 - ltp.py：分词、词性标注和命名实体识别 此外，还有一些以get_开头的文件。
     
  • 基于知识图谱的《三国演义》人物关系可视化与问答系统的构建.zip
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    本项目旨在通过构建《三国演义》中的人物知识图谱，实现其复杂人物关系的可视化展示，并提供智能问答功能，便于用户深入理解和研究这部经典文学作品。 这是一个由导师指导并通过评审的高分项目，评分为98分。该项目主要适用于计算机相关专业的学生以及需要进行实战练习的学习者，同时也适合作为课程设计或期末大作业的一部分使用。
     
  • (源码)利用Python和LLM构建知识图谱及问答系统的代码.zip
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    本资源提供了一个基于Python与大语言模型（LLM）构建的知识图谱及问答系统完整代码包。通过此项目，用户可以深入了解如何运用现代技术实现智能问答应用开发。 ## 项目简介 本项目是一个基于Python和大型语言模型（LLM）的知识图谱构建与问答系统。通过解析文本和图像数据，系统能够自动提取实体、关系及图像信息，并利用LLM进行进一步优化和增强。该系统旨在帮助用户快速获取并理解复杂文档或数据集中的关键信息。 ## 项目的主要特性和功能 1. 知识图谱构建：从文本与图像中自动抽取实体及其相互间的关系，形成知识图谱，使用户能够迅速掌握数据核心内容及关联性。 2. 问答系统：提供一个界面供用户提问以获取相关知识图谱信息，为用户提供直观便捷的数据检索途径。 3. 多模态处理能力：可以同时处理文本和图像资料，并从中提取多维度的信息构建更加全面的知识网络。 4. LLM集成功能：整合大型语言模型来改进实体及关系的识别效果，从而提高整个知识结构的质量与深度。
     
  • 中式菜谱的知识图谱可视化查询与问答系统
    优质
    本项目开发了一种创新性的中式菜谱知识图谱可视化查询与问答系统，结合了先进的自然语言处理技术和直观的数据展示方式，旨在为用户提供高效便捷的中式烹饪学习体验。该系统不仅支持图形化浏览食材搭配、菜品制作流程等信息，还能通过智能问答功能解答用户关于菜谱的各种疑问，让美食探索变得更加轻松愉快。 中式菜谱知识图谱可以实现知识图谱可视化及智能问答系统功能。本项目开发的系统名称为**AI Food Time**（中文名：爱食光）。通过收集网上完全公开的有关中式菜谱的数据，进行数据清洗与分析后，转化为知识图谱存储结构，并提供可视化展示、搜索和智能问答等功能，方便热爱美食与烹饪的人们快速获取中式菜谱信息。以直观的知识图谱形式展示不同菜品之间的关系及所需原料，在实际生活中具有广泛应用需求： - 一类菜品的不同具体做法：例如水煮鱼包括麻辣水煮鱼、小清新版水煮鱼和家常版水煮鱼等； - 根据食材与菜品的关联，查询家中现有食材可以烹饪哪些菜品； - 展示每种菜品所需主料、辅料及配料的具体数量和烹饪方法，相较于网上的一些菜谱网页更加直观简洁； - 可视化功能能够帮助用户全面了解各种菜品及其关系，并展示相应图片； - 智能问答系统支持自然语言提问，反馈答案结果。
     
  • 利用RDF和SPARQL的知识图谱问答系统(KBQA)实现代码
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    本项目构建了一个基于RDF与SPARQL的知识图谱问答系统(KBQA)，实现了从自然语言问题到结构化数据查询的自动转换，有效提升了知识检索效率。 该KBQA系统能够解析输入的自然语言问句，并主要运用REFO库中的“对象正则表达式”进行匹配以获取结果。然后生成相应的SPARQL查询语句，通过API请求后台基于TDB知识图谱数据库的Apache Jena Fuseki服务来获得最终的结果。