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电影知识图谱智能问答系统中的问题数据集及核心。

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简介：
该资源囊括了电影知识领域的若干问题训练样本数据集，并附带了特征词汇表以及问题分类器（模板）。此外，该资源还包含了构建基于电影知识图谱的智能问答系统的核心代码模块，ModelProcess。

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  • 电影知识图谱智能问答系统问题数据集及核心要素
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    本作品构建了电影知识图谱智能问答系统的大型问题数据集，并深入分析其核心构成要素，旨在提升影视领域自然语言处理技术的应用水平。 资源包含了电影知识方面的几个问题训练集样本数据，以及特征词汇表和问题分类器模板。此外，还提供了基于电影知识图谱的智能问答系统的核心代码ModelProcess。
     
  • 基于电影知识图谱的智能化问答系统
    优质
    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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 基于电影知识图谱的问答系统
    优质
    本项目构建了一个全面的电影知识图谱，旨在提供一个高效的基于语义理解的电影信息查询平台，能够智能回答用户关于电影的各种问题。 本代码文件是我亲自调试的,感谢appleyk的教程,采用Java格式编写。有需要的小伙伴可以下载使用。一般来说，做知识图谱用Java比较好，Python在这方面的应用有些不足之处。如果觉得有用，请给好评，谢谢。
     
  • 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。
     
  • 基于知识图谱的电影问答系统(Python+Neo4j+模型+数据集).zip
    优质
    本作品为一个利用Python语言结合Neo4j数据库及机器学习模型构建的知识图谱驱动型电影问答系统。通过整合丰富且结构化的电影相关数据集，以支持高效准确的语义查询与回答功能。 基于知识图谱的电影问答系统（Python+Neo4j+模型+数据集）.zip 【资源说明】 1、该项目是团队成员近期最新开发的作品，代码完整，资料齐全，包含设计文档等。 2、上传的项目源码经过严格测试，功能完善且能正常运行，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业（如人工智能、通信工程、自动化、电子信息和物联网等）的高校学生、教师及科研工作者下载使用。可以借鉴学习，也可以直接用于毕业设计、课程设计或作业演示。 4、如果基础较好，可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，并且可以直接应用于毕业设计或其他项目初期立项演示中；也适合初学者进阶学习。 5、对于不懂配置和运行的同学，可提供远程教学帮助。 欢迎下载并使用！
     
  • 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。
     
  • 问答系统的知识图谱
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    《问答系统的知识图谱》是一篇探讨如何构建和利用知识图谱来增强问答系统性能的文章。通过整合结构化信息，提升机器理解与回答复杂查询的能力。 肖仰华-大规模概念图谱构建与应用 北京大学 腾讯-大规模知识图谱的构建与应用 苏州大学 KG Refinement by Knowledge Intensive Crowdsourcing 面向智能问答的知识获取 陈虹-知识图谱及其变种在行业实践中的应用与思考 ZTE中兴