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毕业设计与课程作业_2019-基于知识图谱的北邮校园信息化智能问答系统.zip

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简介：
本项目为2019年北京邮电大学毕业设计作品，开发了一套基于知识图谱技术的北邮校园信息化智能问答系统，旨在提升校园信息服务智能化水平。 计算机类毕业设计和课程作业的系统源码。

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  • 毕业设计与课程作业_2019-基于知识图谱的北邮校园信息化智能问答系统.zip
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    本项目为2019年北京邮电大学毕业设计作品，开发了一套基于知识图谱技术的北邮校园信息化智能问答系统，旨在提升校园信息服务智能化水平。 计算机类毕业设计和课程作业的系统源码。
     
  • Python在北邮校园信息化领域的知识图谱智能问答系统源码.zip
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    本资源包含基于Python开发的知识图谱智能问答系统的源代码，专为北京邮电大学校园信息化领域设计，旨在提供高效的信息检索与咨询服务。 Python基于知识图谱的北邮校园信息化领域智能问答系统源码.zip
     
  • Python课程设计大作业：基于知识图谱的问答系统源码.zip
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    本项目为Python课程设计的大作业，旨在开发一个基于知识图谱的问答系统。通过解析和构建领域特定的知识库，实现了智能问答功能，并提供了完整的源代码以供学习参考。 Python课程设计大作业基于知识图谱的问答系统源码包含项目的详细介绍和部署文档，按照提供的指引可以顺利完成项目。该项目由五个文件夹组成： 1. Kbqa-website-deploy：用于项目部署的相关内容； 2. buildQAModule：构建问答模块的源代码； 3. buildKnowledgeGraph：构建知识图谱的源代码； 4. buildFrontendWebsite：前端项目的构建源代码； 5. buildBackendService：后端项目的构建源代码。
     
  • 毕业设计项目-基于知识图谱的课程学习智能问答系统的Python源码及操作指南.zip
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    本资源包提供了一个利用Python开发的知识图谱驱动的智能问答系统，专为辅助学生在课程学习过程中进行高效查询和互动而设计。包含全面的源代码与使用说明文档。 【资源说明】毕设项目-基于知识图谱的课程学习智能问答系统python源码+项目操作说明.zip 环境依赖： ### 前端： - Vite：4.1.4 - Vue3：3.2.47 - Element Plus：2.3.2 - Axios：1.3.5 - neovis.js：2.1.0 ### 后端： - Python：3.7.16 - Flask：2.2.3 - Flask-Cors：3.0.10 - Neo4j Driver for Python：5.7.0 ### 算法： - Pytorch：1.6.0 - Transformers：3.0.2 - Numpy：1.21.5 - CUDA：10.2 - Sqeval：0.0.12 - Pytorch-crf：0.7.2 ### 数据库： - Neo4j：5.6.0 ## 项目启动： ```bash # 前端 npm run dev # 后端 python app.py # Neo4j数据库 ./bin/neo4j.bat console ``` 【备注】1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！2、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。同时也可以作为毕设项目、课程设计或作业来完成。3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改以实现其他功能，当然也能直接用于毕设、课设和作业中。欢迎沟通交流，互相学习共同进步！
     
  • 基于知识图谱的古诗词智能化问答系统.zip
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    本项目致力于开发一款基于知识图谱技术的古诗词智能化问答系统，旨在通过深度学习与自然语言处理技术，为用户提供精准、丰富的古诗词信息查询服务。 知识图谱是一种结构化的知识表达形式，通过图形方式组织并存储了大量实体（如人、地点、事件）及其相互关系。在知识图谱中，每个实体作为节点，而它们之间的各种语义关联则由边连接起来，形成了一个庞大的数据网络。 知识图谱的核心价值在于其能够精确且直观地表示复杂世界中的知识，并支持高效的知识查询与推理。例如，在搜索引擎中，知识图谱可以提升搜索结果的相关性和准确性，为用户提供直接的答案而非仅仅是一些网页链接。同时，它还支撑高级的人工智能应用领域，如问答系统、推荐引擎和决策支持等。 构建知识图谱的过程通常涉及数据抽取、知识融合、实体识别及关系抽取等多个步骤，并且需要运用自然语言处理、机器学习以及数据库技术等多种方法和技术手段。不断完善知识图谱有助于从海量信息中挖掘深层次且有价值的知识，从而推动人工智能向更加理解人类世界的智慧方向发展。 总之，知识图谱是一个大规模的多领域和异构数据集成平台，是实现智能化信息系统的基础工具与关键基础设施，在提升信息检索质量以及促进智能应用研发方面发挥着重要作用。
     
  • 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。
     
  • Python毕业设计——基于知识图谱的医疗问答系统（Django框架）.zip
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    本项目为基于Django框架开发的Python毕业设计作品，构建了一个利用知识图谱技术实现的智能医疗问答系统，旨在提供精准、高效的医疗服务信息查询体验。 Python 完整项目适用于毕业设计或课程作业，包含项目源码、数据库脚本及软件工具等资源。该项目具备完善的功能、美观的界面以及简便的操作方式，并且易于管理。 系统经过严格调试以确保能够顺利运行，适合用于 Python 毕业设计和期末大作业。 1. 技术组成 前端：HTML 后端框架：Python 开发环境：PyCharm 数据库可视化工具：Navicat 技术栈：Django
     
  • 基于知识图谱的农作物病虫害智能化问答系统
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    本项目研发了一种基于知识图谱技术的农作物病虫害智能化问答系统，旨在为农民提供精准、高效的农业技术支持与咨询服务。通过整合丰富的农业专业知识和数据资源，该系统能够理解和回答关于作物病虫害防治的各种问题，从而提高农业生产效率，减少经济损失。 使用Neo4j图数据库结合Python进行知识图谱的构建是毕业设计或课程项目中的一个优秀选择。这种方法能够有效地展示复杂的数据关系，并且提供了强大的查询能力来处理大规模数据集。通过这种方式，学生可以深入理解图形数据库的工作原理以及如何利用它来进行高级数据分析和可视化。
     
  • 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！