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基于Python+ChatGPT+ChatGLM4的医疗领域知识图谱问答系统（含源码、文档及数据资料）毕业设计高分项目

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简介：
这是一个结合了Python编程语言与ChatGPT和ChatGLM4模型，专为医疗领域开发的知识图谱问答系统。该项目包含完整的源代码、详细文档以及相关数据集，是追求学术成就学生的理想选择。 【资源说明】毕业设计基于Python+chatGPT+chatGLM4医疗领域知识图谱(Neo4j)的问答系统源码、详细文档及全部数据资料（高分项目） 该项目是个人高分毕业设计项目的代码，已获得导师的认可并顺利通过答辩评审，得分高达95。资源中的所有项目代码均已在mac和Windows 10/11操作系统上成功测试运行，请放心下载使用。 本项目适用于计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工，包括但不限于软件工程、计算机科学与技术、人工智能、通信工程等专业领域，可用于毕业设计、课程作业或是初期项目的演示。此外，该项目对初学者也具有很高的学习价值和参考意义。 对于有一定编程基础的用户来说，在此基础上进行修改以实现其他功能是完全可行且推荐的做法；同时也可以直接将其用于毕设或课设项目中使用。欢迎下载资源并互相交流、共同进步！

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  • 基于Python+ChatGPT+ChatGLM4的医疗领域知识图谱问答系统（含源码、文档及数据资料）毕业设计高分项目
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    这是一个结合了Python编程语言与ChatGPT和ChatGLM4模型，专为医疗领域开发的知识图谱问答系统。该项目包含完整的源代码、详细文档以及相关数据集，是追求学术成就学生的理想选择。 【资源说明】毕业设计基于Python+chatGPT+chatGLM4医疗领域知识图谱(Neo4j)的问答系统源码、详细文档及全部数据资料（高分项目） 该项目是个人高分毕业设计项目的代码，已获得导师的认可并顺利通过答辩评审，得分高达95。资源中的所有项目代码均已在mac和Windows 10/11操作系统上成功测试运行，请放心下载使用。 本项目适用于计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工，包括但不限于软件工程、计算机科学与技术、人工智能、通信工程等专业领域，可用于毕业设计、课程作业或是初期项目的演示。此外，该项目对初学者也具有很高的学习价值和参考意义。 对于有一定编程基础的用户来说，在此基础上进行修改以实现其他功能是完全可行且推荐的做法；同时也可以直接将其用于毕设或课设项目中使用。欢迎下载资源并互相交流、共同进步！
     
  • 基于医疗领域的知识图谱Python问答系统项目
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    本项目构建了一个针对医疗领域的知识图谱Python问答系统，旨在通过自然语言处理技术解答用户提出的医学问题，提供准确、专业的医疗服务信息。 从无到有地构建一个小型的医疗领域知识图谱，并基于此知识图谱搭建问答系统以实现自动问题解析与回答。
     
  • 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）
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    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
     
  • 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）
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    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
     
  • 毕业设计项目：基于SpringBoot和Neo4j的医疗知识图谱问答系统.zip
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    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！
     
  • 毕业设计项目：基于SpringBoot和Neo4j的医疗知识图谱问答系统.zip
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    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。
     
  • 毕业设计项目：基于SpringBoot和Neo4j的医疗系统知识图谱问答系统.zip
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    本项目旨在开发一个基于Spring Boot框架与Neo4j图数据库的医疗系统知识图谱问答平台。通过构建专业的医学知识库，实现高效准确的智能问答服务。 该项目是一个毕业设计项目，主要采用SpringBoot框架与Neo4j数据库来构建一个医疗系统的知识图谱问答系统。在这个系统里，知识图谱是核心部分，可以结构化地存储、组织并检索大量医学信息如疾病、症状、药品及治疗方法等。SpringBoot是一款流行的Java开发工具包，简化了创建独立的生产级基于Spring的应用程序的过程；而Neo4j则是一个高性能图形数据库，在处理复杂关系领域（例如知识图谱）表现尤为出色。 理解SpringBoot的核心特性是关键：它通过提供默认配置、自动配置和起步依赖等功能来加速应用程序搭建过程。此外，该框架集成了Spring的核心功能包括IOC（控制反转）与AOP（面向切面编程），并支持WebSocket、RESTful API及数据访问等服务，在本项目中将用于构建后端服务，并提供RESTful API供前端或其他客户端调用。 接下来是Neo4j部分：知识图谱由节点（实体）、边（关系）和属性组成。在医疗场景下，节点可能包括医生、患者或疾病信息；而边则表示它们之间的联系，比如“某位医生治疗某种疾病”或者“某个药品用于治疗某一病症”。利用Neo4j的关系查询语言Cypher可以简化这些复杂关系的处理工作。 构建问答系统时需实现以下功能： 1. 知识图谱建立：从医疗文献、电子病历等数据源中提取信息，定义节点和边，并将它们导入到Neo4j数据库； 2. 自然语言解析（NLP）：分析用户输入的问题并将其转换为查询语句以供知识库检索； 3. 图谱查询：使用Cypher编写查询指令在图谱内查找相关信息； 4. 结果处理与展示：按照相关性和准确性对搜索结果进行排序，并用易于理解的方式反馈给用户。 项目实现可能包括以下几个模块： - 数据预处理：清洗和格式化原始医疗数据，为导入知识库做好准备。 - 知识建模：定义节点类型、关系及属性以构建图谱模型； - API接口设计与开发：创建并实施RESTful API用于执行插入、查询或更新等操作； - 问答引擎集成NLP技术（例如Stanford NLP或Spacy）处理用户问题，生成适当的Cypher查询语句。 - 用户界面设计：提供友好交互体验展示搜索结果。 此外，在项目实现过程中可能还会用到版本控制系统如Git和持续集成/部署工具比如Jenkins或GitHub Actions、测试框架JUnit等。同时开发者还应关注系统性能优化方面的工作包括但不限于提高查询效率，减少内存占用以及增强并发处理能力等方面。 综上所述，这个毕业设计结合了SpringBoot的便捷开发特性和Neo4j的强大图谱处理功能，致力于打造一个能够有效应对复杂医疗知识问答挑战的应用程序。开发者需要掌握Java编程、SpringBoot框架使用方法、Neo4j图形数据库操作技巧及自然语言处理技术等，并且要熟悉软件工程最佳实践以确保项目的质量和可维护性。
     
  • 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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    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！
     
  • Python医疗知识图谱问答系统（含源码、数据库脚本、文档、论文及PPT）
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    本项目提供了一个基于Python的医疗知识图谱问答系统，包含完整源代码、数据库创建与管理脚本、详细开发文档以及相关学术研究论文和演示文稿。 这个基于Python技术栈的Web应用程序项目源代码提供了一个通用框架，帮助开发者学习如何构建可扩展的管理系统。通过深入研究源代码，您将了解使用Python进行Web应用开发的关键技术和实践方法。该项目的核心涉及后端开发和数据库集成，旨在为具有一定编程基础且对技术充满兴趣的开发者以及大学生提供一个实用的学习参考项目。 此项目采用主流的Python技术栈，适用于有一定编程和Web开发背景的人群。通过深入研究系统的设计思路、架构和实现细节，您将全面了解使用Python构建Web应用程序的方法。源代码不仅是学习资源，还可作为技术分享与交流平台，促进知识共享和技术互动。 在学习过程中，通过对源代码的分析，您可以深入了解Python的使用方式及原理，并提升对Python技术的理解和熟练度。具体而言，您将掌握后端开发的关键技能以及如何在Web应用程序中进行数据库集成。这为实践中的Web应用开发打下坚实基础。这样的学习经验不仅能增强我们应对未来开发挑战的信心，还能为技术社区贡献更多有价值的内容。