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基于法务智能知识图谱(含代码): 20万法务问答及法律资讯查询功能

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简介：
本项目构建了一个庞大的法务智能知识图谱，涵盖逾20万条法务问答与法律资讯，提供高效准确的检索服务。包含源码分享。 随着知识图谱在金融、医疗、法律和旅游等行业中的应用日益广泛，它为这些领域提供了智能化解决方案的可能性。特别是在法律智能方面，借助现有的大数据及机器学习/深度学习技术以及自然语言处理能力，可以实现更加精准的服务。 本项目将围绕两个主要方向展开工作： 1. 以特定核心内容为基础，收集相关数据并建立基础的知识图谱、法务资讯对话知识库和案由知识库。 2. 在完成第一步的基础上，进一步开展以下四个方面的研究与开发： - 基于案由知识库的预测模型 - 根据法务咨询对话知识库进行法务问题类型分类 - 依据法务咨询对话知识库提供自动化的法律咨询服务 - 利用构建的知识图谱实现高效的信息查询功能

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  • 基于法务智能知识图谱(含代码): 20万法务问答及法律资讯查询功能
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    本项目构建了一个庞大的法务智能知识图谱，涵盖逾20万条法务问答与法律资讯，提供高效准确的检索服务。包含源码分享。 随着知识图谱在金融、医疗、法律和旅游等行业中的应用日益广泛，它为这些领域提供了智能化解决方案的可能性。特别是在法律智能方面，借助现有的大数据及机器学习/深度学习技术以及自然语言处理能力，可以实现更加精准的服务。 本项目将围绕两个主要方向展开工作： 1. 以特定核心内容为基础，收集相关数据并建立基础的知识图谱、法务资讯对话知识库和案由知识库。 2. 在完成第一步的基础上，进一步开展以下四个方面的研究与开发： - 基于案由知识库的预测模型 - 根据法务咨询对话知识库进行法务问题类型分类 - 依据法务咨询对话知识库提供自动化的法律咨询服务 - 利用构建的知识图谱实现高效的信息查询功能
  • 电影知识图谱应用（Movie_Knowledge_Graph_App）：涵盖实体识别、查询及智能问答等功能。
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    《电影知识图谱应用》是一款集成了实体识别、查询与智能问答功能的应用程序。用户可以轻松探索和获取关于电影的各种信息，享受智能化的电影百科体验。 基于Neo4j, Django, Pytorch 和 py2neo 的电影图谱及问答功能主要包括实体识别、实体查询、关系查询以及问答几个模块。项目中用到的数据来自网上公开数据集。 准备数据并构建实体及关系如下：以下数据导入是在 Neo4j 控制台上完成的，将 data/node 与 data/relation 文件放入 Neo4j 安装目录下的 import 文件夹内： - 实体类型: Movie - 数据文件: Movie.csv - 数量: 4587 - 说明: 电影实体 - 实体类型: Person - 数据文件: Person.csv - 数量: 22937 - 说明: 人员实体 - 实体类型: Country - 数据文件: Country.csv - 数量: 84 - 说明: 国家实体 关系： 1. 关系类型：主语与电影的关系，数据来自 data/relation 文件夹。 2. 其他三类具体未列出。
  • 法律问答-人工智能在林业法规中的应用：基于知识图谱的技术探讨
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    本文探讨了人工智能技术，特别是知识图谱，在林业法规领域内的创新应用。通过智能分析与解读复杂的法律法规，提高林业管理效率和决策质量。 基于知识图谱的林业法律法规问答 使用Python调用nsq消费者启动方法如下： 1. 启动lookup服务：`nsqlookupd` 2. 启动一个nsqd，并指定lookup地址：`nsqd --lookupd-tcp-address=127.0.0.1:4160`
  • 心理咨询知识图谱智能问答系统
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    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。
  • 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。
  • 基于知识图谱的智能心理咨询问答系统.zip
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    本项目旨在开发一个基于知识图谱技术的智能心理咨询平台，该系统能够提供个性化的心理咨询服务和专业的心理健康信息查询功能。通过整合心理学理论与实际案例资源，为用户提供高效、便捷的心理支持服务。 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，每个实体作为节点存在，并且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。 其核心价值在于能够精确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能力。例如，在搜索引擎的应用场景下，通过利用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网页链接；同时也能支撑高级的人工智能应用领域，比如问答系统、推荐引擎和决策辅助等。 构建过程通常包括数据抽取、信息融合、实体识别与关系挖掘等多个步骤，并且需要运用自然语言处理技术、机器学习方法及数据库管理等多项关键技术。知识图谱的不断完善有助于从海量的信息中挖掘出深层次的价值内容，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集成多领域和异构来源的知识载体，作为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和促进智能应用研发方面发挥着重要作用。
  • Python-法律智能项目涵盖856项罪名知识图谱
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    本项目构建了一个包含856项罪名的全面知识图谱，运用Python技术推动法律领域的智能化发展，旨在提高案件分析和判决效率。 罪名法务智能项目涵盖了856项罪名知识图谱，并基于280万条罪名训练数据进行预测分析。此外，该项目还提供了13类问题分类功能及法律资讯问答服务，其基础是20万个法务问答对的数据支持。
  • 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。
  • 基于知识图谱的人工智能问答系统
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    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。
  • 基于中医药知识图谱的智能问答系统设计代码
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    本项目旨在开发一个基于中医药知识图谱的智能问答系统，通过先进的算法和数据结构实现对中医药相关问题的精准解答。 本项目旨在设计基于中医药知识图谱的智能问答系统源码，包含69个文件：14个XLSX表格、8个Python源代码文件、7个PNG图像文件、6个Python编译文件、6个JavaScript文件、6个CSS样式文件、5个HTML文件、5个文本段落件、5个JPG图像文件、4个XML文件和2个Markdown文档。系统主要采用Python编程语言，并结合JavaScript、CSS及HTML进行前后端交互设计。