基于知识图谱的教务问答系统的Python源码及项目文档（含详尽注释）.zip

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简介：
本资源包含一个基于知识图谱技术开发的教务问答系统完整代码与详细文档。采用Python编写，附带丰富注释便于理解与二次开发。该资源包括基于知识图谱的教务问答系统的Python源码、项目文档及详细代码注释，已通过全面测试并成功运行。此项目的答辩评审平均分为94.5分，可以放心使用。适合对象：计算机相关专业（如人工智能、通信工程、自动化和软件工程等）的学生、老师或企业员工参考学习或者实际项目借鉴；也可作为毕业设计、课程设计及作业的参考资料。具备一定基础的话，可以在现有代码基础上进行修改以实现更多功能。系统开发主要基于知识图谱规则匹配技术：将教务系统的特定事务定义为图谱实体节点，并将其重要信息设为属性值；通过识别查询相关实体及其对应属性来完成问题与答案之间的匹配工作。项目所需环境包括neo4j==4.2.2、javaJDK==15.0.1、py2neo==2020.1.1和gensim==3.8.3，同时引入ahocorasick库版本为10.9。此外还增加了一个语义相似度匹配模块：使用gensim训练word2vec模型，并基于余弦相似度计算句子之间的关联程度；每个句子的向量表示则是其内部字符向量平均值。

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基于知识图谱的教务问答系统的Python源码及项目文档（含详尽注释）.zip

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本资源包含一个基于知识图谱技术开发的教务问答系统完整代码与详细文档。采用Python编写，附带丰富注释便于理解与二次开发。该资源包括基于知识图谱的教务问答系统的Python源码、项目文档及详细代码注释，已通过全面测试并成功运行。此项目的答辩评审平均分为94.5分，可以放心使用。适合对象：计算机相关专业（如人工智能、通信工程、自动化和软件工程等）的学生、老师或企业员工参考学习或者实际项目借鉴；也可作为毕业设计、课程设计及作业的参考资料。具备一定基础的话，可以在现有代码基础上进行修改以实现更多功能。系统开发主要基于知识图谱规则匹配技术：将教务系统的特定事务定义为图谱实体节点，并将其重要信息设为属性值；通过识别查询相关实体及其对应属性来完成问题与答案之间的匹配工作。项目所需环境包括neo4j==4.2.2、javaJDK==15.0.1、py2neo==2020.1.1和gensim==3.8.3，同时引入ahocorasick库版本为10.9。此外还增加了一个语义相似度匹配模块：使用gensim训练word2vec模型，并基于余弦相似度计算句子之间的关联程度；每个句子的向量表示则是其内部字符向量平均值。

Python利用电影知识图谱及模板生成的问答系统代码+项目详解+详尽注释.zip

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本资源提供一个基于Python实现的电影知识图谱驱动的问答系统完整代码与详细解释。包含全面注释，帮助理解如何构建和使用电影相关信息进行智能问答的功能模块和技术细节。适合学习自然语言处理及知识图谱技术。【资源介绍】Python基于电影知识图谱及模板构建的问答系统源码+项目文档+超详细注释.zip 该资源包含一个基于知识图谱的问答系统的代码及相关资料，具体流程如下： 1. 构建结构化的知识图谱（非结构化需要更多的NLP处理）。 2. 设定类别判定方法。本项目采用规则方法而非机器学习或深度学习分类器。 3. 提取问题中的实体信息。 4. 根据问题的类别和提取出的实体构建查询语句并进行查询操作。 5. 处理查询结果，并给出最终答案。知识图谱的部分展示见附图1（此处未提供图片，原文中应有相关图表）。项目文件结构如下： ``` ├── README.md // 项目描述 ├── 建立词表.py // 构建词汇表的代码 ├── 建立图谱.py // 创建知识图谱的相关程序 ├── chatbot_graph.py // 系统主控函数及执行文件 ├── question_classifier.py // 对问题进行分类的模块 ├── question_parser.py // 将问题转换为查询语句的功能实现 ├── answer_search.py // 根据查询结果生成答案的代码段 └── data ├── genre.csv, movie_to_genre.csv, movie.csv, person_to_movie.csv, person.csv, userdict3.txt, vocabulary.txt // 数据集文件 └── question // 问题模板（项目中未使用，但有参考价值） ``` 系统运行流程： `chatbot_graph(总控)->question_classifier（分类）->question_parser（构建查询语句）->answer_search（处理结果并输出答案）` 目前的版本是基于规则的方法编写，后期可以考虑加入深度学习方法和多轮对话功能。当前存在一些小问题需要进一步修正和完善。此资源适合计算机相关专业学生、教师或企业员工使用，也适合作为初学者的学习资料以及课程设计、毕业设计等项目的基础框架。对于有一定基础的用户来说，在此基础上进行修改以实现其他特定功能也是可行的选择。欢迎下载和交流学习经验！

基于知识图谱与BERT的问答系统毕设项目-python源码及说明文档.zip

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本项目为基于知识图谱和BERT技术构建的智能问答系统，采用Python编写，并包含详细代码及说明文档。适合学术研究和技术学习使用。【资源介绍】本项目提供基于知识图谱与BERT的问答系统源码及详细文档，压缩包内包含所有必要的文件以及详细的使用指南。 **核心功能：** - **命名实体识别（NER）:** 利用预训练模型BERT进行高效的命名实体识别。 - **句子相似度计算:** 同样采用BERT来衡量不同文本之间的语义接近程度。项目分为两种模式： 1. 在线预测（online predict）: 用于实时处理和分析数据，适合实际应用环境中的即时反馈需求； 2. 离线预测（outline predict）：适用于批量任务或大规模数据分析场景。 **技术架构与实现细节** - **命名实体识别模块:** 含有lstm_crf_layer.py, run_ner.py, tf_metrics.py等关键文件，实现了基于BERT的NER模型。 - **句子相似度计算模块:** 包括args.py和run_similarity.py两个主要脚本，负责加载预训练参数并执行任务； - **问答系统（KBQA）模块:** 通过terminal_predict.py、kbqa_test.py进行知识库查询及回答生成。 **环境配置** 项目依赖Python3.7版本，并需安装TensorFlow1.13.2及其他相关工具。数据处理和存储方面，推荐使用XAMPP3.3.2与Navicat Premium 12来管理MySQL数据库； - **Data文件夹:** 存储原始及预处理过的数据集。 - **ModelParams文件夹:** 包含中文BERT模型的参数配置； - **Output文件夹:** 输出各类中间结果和最终预测值。 **使用方法** 针对每个模块，都有详细的命令行脚本支持训练、调参以及测试。例如： 1. NER训练与调整：通过`run_ner.sh`执行。 2. 在线/离线NER预测：分别设置do_predict_online或do_predict_outline为True即可运行； 3. 模型预训练和评估任务：修改args.py中的train、test参数来切换模式。 **项目说明** 该资源专为计算机科学领域（如人工智能方向）的学术研究者及初学者设计，旨在提供一个完整的实践案例。无论是作为课程作业还是毕业论文的研究基础，本项目都具有较高的参考价值和实用意义。对于技术爱好者而言，则是一个深入学习BERT模型及其应用的良好起点。欢迎下载并使用上述资源进行个人或团队项目的开发工作，并期待与各位同学、老师及同行们共同探讨交流！

毕业设计：基于Python和Neo4j的电影知识图谱问答系统源码及详尽文档.zip

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本资源包含一个完整的基于Python和Neo4j开发的电影知识图谱问答系统的源代码与详细文档，旨在帮助用户通过自然语言查询获取精准的电影相关信息。【项目资源说明】该项目由团队近期开发完成，代码完整且资料齐全，包括设计文档等内容。上传的项目源码经过严格测试，功能完善并稳定运行，易于复现。本项目适合计算机相关专业的高校学生、教师、科研工作者及行业从业者下载使用。可作为学习参考，也可直接应用于毕业设计、课程设计或作业等场景，并且也适用于初学者进行进阶学习。遇到问题时欢迎提问和交流。如果基础较为扎实，可以在现有代码的基础上进行修改以实现其他功能，也可以用于毕设、课设及作业等项目中。对于不熟悉配置和运行的初学者，提供远程指导和技术支持服务。欢迎大家下载并共同探讨与交流！

心理咨询智能问答系统的Python源码及项目说明文档（基于知识图谱）.zip

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本资料包包含一个运用Python编写的心理咨询领域智能问答系统源代码及相关项目文档。该系统利用知识图谱技术，旨在提供高效准确的心理咨询解答服务。文档详细解释了系统的架构与实现细节。基于知识图谱的心理咨询智能问答系统包含Python源码及项目文档。 **知识图谱实体类型** - **disease**: 疾病名称，例如广泛性焦虑障碍。 - **alternate_name**: 病名别称，如泛化性焦虑症、广泛焦虑障碍等。 - **pathogenic_site**: 发病部位，比如全身。 - **department**: 科室分类，包括精神病科和心理咨询科。 - **symptom**: 典型症状，例如心烦、头痛、坐立不安及惊恐伤肾阳痿等症状表现。 - **check**: 检查项目，如心理咨询等。 **知识图谱实体关系类型** - **disease_alternate_name**: 疾病别名示例：<广泛性焦虑障碍, 别称, 泛化性焦虑症> - **disease_pathogenic_site**: 发生部位描述： <广泛性焦虑障碍，感染部位，全身> - **disease_symptom**: 症状关联：<广泛性焦虑障碍，症状，惊恐伤肾阳痿> - **disease_check** : 需要的检查项目示例：<广泛性焦虑障碍, 检查, 心理咨询> - **disease_department**: 科室归属： <广泛性焦虑障碍, 科室, 心理科> 该项目文档详细解释了系统的设计思路、技术架构以及如何使用Python源码进行开发和调试。

基于Neo4j的Python知识图谱构建及问答系统源码.zip

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本资源提供了一个使用Python结合Neo4j数据库创建知识图谱并实现问答系统的完整项目代码。适合对知识图谱和自然语言处理感兴趣的开发者研究与学习。 Python基于neo4j构建知识图谱，并依此构建的问答系统源码.zip

基于知识图谱的疾病知识问答系统的Java毕设源码及项目说明.zip

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本压缩包包含一个基于Java编写的毕业设计项目源代码和文档，该项目构建了一个利用知识图谱进行疾病相关问题自动回答的系统。【资源说明】Java毕设基于知识图谱的疾病知识问答系统源码+项目说明.zip 1. 实体类型 | 实体类型 | 中文含义 | 实体数量 | 举例 | | ---------- | -------- | ----------- | ---- | | Disease | 疾病 | 8792 | 感冒 | | Department| 科室 | 54 | 内科 | | Check | 检查项目 | 3342 | 血常规| | Drug | 治疗药品 | 1204 | 布洛芬片| | Food | 食物 | 4854 | 蜂蜜 | | Symptom | 症状 | 6556 | 腹腔积血 | | Total | 总计 | 24802 | 约2.5万实体 | ### 实体关系三元组 - ``：疾病所属科室 - ``：疾病检查项目 - ``：疾病常用药物 - ``：疾病症状 - ``：疾病宜吃食物 - ``：疾病忌吃食物 - ``：推荐食谱 - ``：疾病并发症 ### 实体关系信息 | 实体关系类型 | 中文含义 | 关系数量 | 示例 | | -------------- | ----------- | ------------------- | ------------------------------------------------------------------------| | belongs_to | 属于 | 8784 | <哮喘,belongs_to,内科> | | common_drug | 常用药物 | 13477 | <小儿肺炎，common_drug，小儿肺热平胶囊> | | good_food | 宜吃食物 | 34221 | <胸椎骨折,good_food,黑鱼> | | avoid_food | 忌吃食物 | 34215 | <感冒,avoid_food,猪油> | | check_item | 检查项目 | 39098 | <肾结石,check_item，尿液颜色> | | recommand_recipes| 推荐食谱 | 39663 | <肝病,recommand_recipes,芝麻小米粥> | | has_complication | 并发症 | 19151 | <痔疮,has_complication,直肠癌> | | has_symptom | 疾病症状 | 58398 | <冠心病,has_symptom,心慌；呼吸困难；心力衰竭> | ### 总计近25万实体关系该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能正常的情况下才上传的，请放心下载使用！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。当然也可作为毕设项目、课程设计或作业使用。如果基础还行，也可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，并可直接用于毕业设计或课程设计中。欢迎下载并沟通交流，互相学习共同进步！

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。

基于Python的知识图谱心理咨询智能问答系统源码及数据集+详尽文档（优质毕设）.zip

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该资源包包含一个使用Python开发的心理咨询知识图谱智能问答系统的完整源代码、训练数据集以及详细的项目文档，适用于毕业设计。【资源说明】基于Python知识图谱的心理咨询智能问答系统源码、数据集及详细文档（高分毕业设计）.zip 该资源包含经过测试并成功运行的项目代码，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，可用于毕设项目、课程设计、作业以及初期立项演示等场景。同样适合初学者进行学习和进阶练习。如果基础较为扎实，可在现有代码基础上修改以实现更多功能，并直接应用于毕业设计或其他学术任务中。欢迎下载并交流探讨，共同进步！