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Python实现的知识图谱智能问答系统__Python智能问答, Python智能问答系统

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简介：
本项目基于Python开发，构建了一个知识图谱驱动的智能问答系统。利用自然语言处理技术，系统能够理解并回答用户提出的复杂问题，提供精准、高效的答案和信息检索服务。 本代码实现基于Python，并参考了复旦大学崔万云博士的《Learning Question Answering over Corpora and Knowledge Bases》论文。由于使用的是中文语料进行训练，因此在实体识别方面与原论文有所差异。命名实体是智能问答系统中的关键部分，而本段落献在这方面存在不足之处。希望读者能够提出更好的方法来改进这一问题。

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  • Python实现的知识图谱智能问答系统__Python智能问答, Python智能问答系统
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    本项目基于Python开发，构建了一个知识图谱驱动的智能问答系统。利用自然语言处理技术，系统能够理解并回答用户提出的复杂问题，提供精准、高效的答案和信息检索服务。 本代码实现基于Python，并参考了复旦大学崔万云博士的《Learning Question Answering over Corpora and Knowledge Bases》论文。由于使用的是中文语料进行训练，因此在实体识别方面与原论文有所差异。命名实体是智能问答系统中的关键部分，而本段落献在这方面存在不足之处。希望读者能够提出更好的方法来改进这一问题。
     
  • 心理咨询知识图谱智能问答系统
    优质
    本系统为用户提供全面的心理咨询相关知识服务，通过构建详细的知识图谱和智能问答技术，帮助用户迅速找到所需信息并解决心理困扰。 基于Neo4j和Python开发的心理疾病咨询知识图谱智能问答系统已经完成了前后端的开发设计。该知识图谱包括disease（疾病）、alternate_name（别名）、pathogenic_site（致病部位）、department（科室）、symptom（症状）、check（检查）以及susceptible_crowd（易感人群）等实体类型，同时还包含了如disease_alternate_nam、disease_pathogenic_site 、disease_symptom、disease_check、disease_department、disease_complication和disease_confusable等多种关系类型。整个知识图谱共包含1462个实体及3927条关系，能够实现针对心理疾病咨询的智能问答功能。
     
  • Python语言的智能问答系统实现
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    本项目致力于开发基于Python语言的智能问答系统，利用自然语言处理技术解析用户问题，并通过机器学习模型提供准确答案，旨在提升人机交互体验。 本代码实现是基于Python的智能问答系统，参考了复旦大学崔万云博士的研究成果《Learning Question Answering over Corpora and Knowledge Bases》。虽然代码实现与论文有所差异，主要是因为训练数据集采用了中文语料，并且认为原论文在命名实体识别方面存在不足。实体识别是构建智能问答系统的基石，因此希望更多读者能够提出更优的方法来改进这一关键环节。
     
  • Python开发的智能客服系统（智能问答）
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    本项目为一款基于Python语言开发的智能客服系统，专注于提供高效的智能问答服务，利用自然语言处理技术解决用户咨询问题。 Python智能客服系统（智能问答）Tencent问答小工具是我个人开发的一个小型项目。这个工具的主要功能是让用户输入一些问题，并通过模块进行训练以实现一个简单的问答系统。 该系统的功能描述如下： 用户打开页面后，可以搜索相关的问题。搜索之后会显示最匹配的答案和四个最相似答案，这可以理解为是一个简化的问答或客服系统。该项目被命名为tencentFaqs的原因是我为此制作了一个个人的腾讯校招常见问题的小型系统（非官方），当然也可以根据需要修改成其他功能。 项目使用了Django框架，在用户端需要同步数据库并建立superadmin账号，然后可以通过/admin后台进行问题增加操作。添加完问题后，必须前往/trans页面进行模型训练，并且在成功训练之后会提示： {code: 0, message: success} 完成以上步骤后，用户就可以通过前端页面开始使用问答功能了。 该工具仅供学习和参考之用。
     
  • 基于知识图谱的人工智能问答系统
    优质
    本项目研发一种基于知识图谱技术构建的人工智能问答系统，旨在高效准确地理解和回答用户的复杂问题。通过深度学习和自然语言处理技术的应用，该系统能够从大规模语料库中提取并组织成结构化的领域知识，为用户提供精准、个性化的服务体验。 基于知识图谱的问答系统能够利用结构化的数据来提供准确、高效的答案。这种技术通过构建领域内的概念及其关系模型，使得机器可以理解和回答复杂的问题，从而提升了人机交互的质量和效率。
     
  • 智能问答结合KnowledgeGraph知识图谱
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    本项目致力于开发基于KnowledgeGraph的知识图谱技术，以提升智能问答系统的准确性和智能化水平，为用户提供更加高效、精准的信息服务。 本项目包含以下文件：医学数据json39_tq.json、接口asr_api.py、导入数据到知识图谱的脚本creat4KG.py以及人机对话模块ChatRob.py。
     
  • 基于BERT的Python智能问答系统
    优质
    本项目是一款基于BERT模型的智能问答系统，采用Python语言开发。利用Transformer架构和预训练技术，对问题进行语义理解和精准匹配，提供高效准确的答案。 Python基于Bert的智能问答系统仅供学习交流及一切非盈利用途，禁止商用。
     
  • 基于电影知识图谱的智能化问答系统
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    本项目构建了一个全面的电影知识图谱，旨在开发一个高效的智能化问答系统。该系统能够理解自然语言问题，并利用深度学习技术精准地从大规模语义网络中检索答案，为用户提供个性化的电影推荐和详尽的信息查询服务。 基于电影知识图谱的智能问答系统能够帮助构建一个智能化的影视咨询平台。这种系统通过整合丰富的电影数据资源，可以为用户提供精准、全面的答案，极大地提升了用户的观影体验和信息获取效率。
     
  • 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。
     
  • 基于知识图谱的智能问答系统设计代码
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    本项目致力于开发一种先进的基于知识图谱的智能问答系统。通过深度学习和自然语言处理技术的应用，实现从大规模文本数据中自动抽取信息，并构建领域特定的知识库，进而提供准确、高效的解答服务。该系统的设计与实施涉及复杂的算法优化及代码编写工作。 本项目提供了一套基于知识图谱的智能问答系统设计源码，包含37个文件：20个Python源代码文件、6个文本段落件、4个XML文件以及2个JSON文件等必要类型的文件。该系统利用知识图谱的语义理解和推理能力对用户提问进行深入分析，并从图谱中提取关键信息以生成精准答案；同时，通过整合优化输出结果来提升用户的交互体验。