基于知识图谱的中药方剂可视化与问答系统.zip

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：ZIP

简介：
本项目开发了一套基于知识图谱技术的中药方剂可视化与问答系统。通过构建中药领域专业知识图谱，实现方剂信息的高效查询和直观展示，并支持自然语言交互式问答功能，旨在为中医药研究者、临床医生及学习爱好者提供一个全面而便捷的信息服务平台。【项目资源】：提供前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多种技术项目的源码。涵盖STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等语言和平台的项目源码。【项目质量】：所有提供的源代码经过严格测试，确保可以直接运行。功能确认无误后才上传发布。【适用人群】：适合希望学习不同技术领域的新手或进阶学习者。这些资源可以用于毕业设计、课程作业及工程实训等场景。【附加价值】：每个项目都具有较高的参考和借鉴意义，也可以直接作为修改复刻的起点。对于有一定基础的研究人员来说，在此基础上进行改进与扩展以实现其他功能是十分可行的。【沟通交流】：遇到任何使用上的问题，请随时联系博主获取解答。欢迎下载、使用这些资源，并鼓励大家相互学习，共同进步。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于知识图谱的中药方剂可视化与问答系统.zip

优质

本项目开发了一套基于知识图谱技术的中药方剂可视化与问答系统。通过构建中药领域专业知识图谱，实现方剂信息的高效查询和直观展示，并支持自然语言交互式问答功能，旨在为中医药研究者、临床医生及学习爱好者提供一个全面而便捷的信息服务平台。【项目资源】：提供前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多种技术项目的源码。涵盖STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等语言和平台的项目源码。【项目质量】：所有提供的源代码经过严格测试，确保可以直接运行。功能确认无误后才上传发布。【适用人群】：适合希望学习不同技术领域的新手或进阶学习者。这些资源可以用于毕业设计、课程作业及工程实训等场景。【附加价值】：每个项目都具有较高的参考和借鉴意义，也可以直接作为修改复刻的起点。对于有一定基础的研究人员来说，在此基础上进行改进与扩展以实现其他功能是十分可行的。【沟通交流】：遇到任何使用上的问题，请随时联系博主获取解答。欢迎下载、使用这些资源，并鼓励大家相互学习，共同进步。

中式菜谱的知识图谱可视化查询与问答系统

优质

本项目开发了一种创新性的中式菜谱知识图谱可视化查询与问答系统，结合了先进的自然语言处理技术和直观的数据展示方式，旨在为用户提供高效便捷的中式烹饪学习体验。该系统不仅支持图形化浏览食材搭配、菜品制作流程等信息，还能通过智能问答功能解答用户关于菜谱的各种疑问，让美食探索变得更加轻松愉快。中式菜谱知识图谱可以实现知识图谱可视化及智能问答系统功能。本项目开发的系统名称为**AI Food Time**（中文名：爱食光）。通过收集网上完全公开的有关中式菜谱的数据，进行数据清洗与分析后，转化为知识图谱存储结构，并提供可视化展示、搜索和智能问答等功能，方便热爱美食与烹饪的人们快速获取中式菜谱信息。以直观的知识图谱形式展示不同菜品之间的关系及所需原料，在实际生活中具有广泛应用需求： - 一类菜品的不同具体做法：例如水煮鱼包括麻辣水煮鱼、小清新版水煮鱼和家常版水煮鱼等； - 根据食材与菜品的关联，查询家中现有食材可以烹饪哪些菜品； - 展示每种菜品所需主料、辅料及配料的具体数量和烹饪方法，相较于网上的一些菜谱网页更加直观简洁； - 可视化功能能够帮助用户全面了解各种菜品及其关系，并展示相应图片； - 智能问答系统支持自然语言提问，反馈答案结果。

中式菜谱知识图谱-领域知识图谱：构建知识图谱可视化与智能问答系统(KBQA)

优质

本项目聚焦于中式菜谱领域的知识图谱研究，旨在通过构建该领域的KBQA（基于知识库的问答）系统和知识图谱可视化平台，提升用户对于丰富菜品信息的理解、探索及检索效率。中式菜谱知识图谱：实现知识图谱可视化及智能问答系统（KBQA）。该系统涵盖多种水煮鱼的具体做法，如麻辣水煮鱼、小清新版水煮鱼和家常版水煮鱼等；通过菜品与食材的关联关系，用户可以查询家中现有食材可烹饪哪些菜品。此外，每种菜品所需主料、辅料及配料的数量以及具体烹饪方法一目了然。系统还支持可视化功能，帮助用户全面了解各类菜品及其之间的联系，并展示相关图片信息。智能问答系统允许以自然语言形式提问并获取答案反馈。文件夹结构包括： - /data：包含三元组数据aifoodtime_ntriples.nt - /external_dict：包含所有菜品和原料的实体列表entities_list.txt - query_main.py：KBQA主函数 - jena_sparql_endpoint.py：启动jena_sparql服务 - question2sparql.py：自然语言问题到SPARQL查询转换脚本 - question_temp.py：用于处理自然语言转S的文件

基于知识图谱的医药领域问答系统

优质

本项目旨在开发一款基于知识图谱技术的医药问答系统，通过深度学习和自然语言处理技术解析用户问题，并结合权威医学资料库提供精准答案。基于知识图谱的医药问答系统利用先进的技术来提供准确、高效的医疗咨询服务。通过构建全面的知识库，该系统能够回答用户提出的各种医学相关问题，并为患者提供个性化的健康建议和支持。

基于知识图谱的豆瓣书籍推荐、可视化与问答系统

优质

本项目构建了一个基于知识图谱的综合平台，专注于提供个性化书籍推荐、互动式数据可视化和智能问答服务，旨在增强用户在豆瓣上的阅读体验。【作品名称】：基于知识图谱的豆瓣书籍推荐可视化及问答系统【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。文件树结构如下： 1) app.py是整个系统的主入口 2) templates文件夹包含HTML页面，具体包括： |-index.html 欢迎界面 |-search.html 搜索页面 |-KGQA.html 问答页面 3) static文件夹存放CSS和JS文件，用于设置页面样式和效果。 4) raw_data文件夹存储数据处理后的三元组文件。 5) neo_db文件夹是知识图谱构建模块： |-config.py 配置参数 |-create_graph.py 创建知识图谱及建立图数据库 |-query_graph.py 知识图谱查询功能实现 6) KGQA文件夹包含问答系统相关模块，如分词、词性标注和命名实体识别等： |-ltp.py 分词、词性标注与命名实体识别

问答系统与知识图谱.zip

优质

《问答系统与知识图谱》是一份关于构建智能问答系统的资料集，深入探讨了利用知识图谱增强问答准确性和智能化的技术和方法。该项目基于医疗信息，利用neo4j构建知识图谱，并根据刘焕勇老师的开源项目搭建问答系统。

基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化与问答系统的构建.zip

优质

本项目旨在通过构建《红楼梦》的知识图谱，实现其复杂人物关系的可视化展示，并开发智能问答系统以增强文学研究和阅读体验。 app.py是整个系统的主入口文件。templates文件夹存放HTML页面： - index.html：欢迎界面。 - search.html：搜索人物关系页面。 - all_relation.html：所有人物关系页面。 - KGQA.html：人物关系问答页面。 static文件夹中存放了CSS和JS，用于设置页面样式和效果。raw_data文件夹包含经过数据处理后的三元组文件。neo_db文件夹是知识图谱构建模块： - config.py: 配置参数的配置文件。 - create_graph.py: 创建知识图谱及建立图数据库。 - query_graph.py：查询知识图谱。 KGQA文件夹包含了问答系统模块，其中ltp.py负责分词、词性标注和命名实体识别。spider文件夹是爬虫模块： - get_*.py 文件用于之前的人物资料爬取工作，已经生成了images和json文件。 - show_profile.py：调用人物资料并展示在前端。部署步骤： 0. 安装所需库，执行pip install -r requirement.txt 1. 下载neo4j图数据库，并配置环境（注意需要使用jdk8）。修改config.py中的账户密码信息。 2. 进入neo_db目录下运行python create_graph.py 创建知识图谱。 3. 根据 pyltp 文档下载ltp模型，安装好后进行相关操作。 4. 修改KGQA文件夹内ltp.py里的LTP模型路径设置 5. 执行python app.py命令，并在浏览器中访问localhost:5000查看结果。

基于知识图谱的自动化问答系统

优质

本项目旨在构建一个高效的自动化问答平台，利用先进的知识图谱技术，实现对复杂问题的理解与解答，提高信息检索效率。基于知识图谱的自动问答系统包含代码及说明文档，可供大家参考学习。这是一个很好的知识图谱入门案例代码。

基于知识图谱的《三国演义》人物关系可视化与问答系统(KGQA_SG)

优质

KGQA_SG是一款基于知识图谱的《三国演义》人物关系可视化与问答系统。它将复杂的人物关系以直观的形式展现，并支持自然语言查询，方便用户深入探索和理解三国故事。该项目的代码是基于《红楼梦》项目开发的。目前仅实现了所有人物关系页面（all_relation.html），且代码较为杂乱。后续我会逐步整理此项目，并尝试构建一个知识图谱，以方便大家学习。以下是项目的文件结构： - index.html：欢迎界面 - search.html：搜索人物关系页面 - all_relation.html：所有人物关系页面 - KGQA.html：人物关系问答页面 - config.py：配置参数 - create_graph.py：创建知识图谱及建立图数据库 - query_graph.py：查询知识图谱 - ltp.py：分词、词性标注和命名实体识别此外，还有一些以get_开头的文件。

基于知识图谱的问答系统

优质

本项目旨在构建一个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，实现对复杂问题的精准理解和高效回答。面向知识图谱的问答系统是自然语言处理、语义理解及知识图谱等多个领域融合的结果，它能够理解和回答人类提出的问题。这类系统的目的是从大规模的知识库中提取准确信息，并回应以自然语言形式提出的查询。 ### 知识图谱问答系统的背景和意义问答系统（QA）的目标在于解析并响应用户提交的自然语言问题。这一技术在2011年取得了重大突破，当时IBM开发的人工智能沃森，在电视节目《危险边缘》中击败了人类对手，并赢得了一百万美元奖金。这种技术的应用有助于降低人机交互门槛，成为获取互联网知识的新入口。同时，问答系统还为不同自然语言处理模型的创新提供了技术支持和视角。 ### 知识图谱问答系统的技术基础为了将自然语言问题转化为结构化查询，这类系统依赖于知识图谱的数据存储方式。这种数据由一系列关联的信息单元构成，每个单元代表特定的知识点。比如(d, population, 390k)就表示某个地方的人口数目。 ### 知识图谱问答系统的原理和工作流程通过推理谓词（predicate inference），系统将自然语言问题转化为结构化查询，并使用SPARQL等工具从知识库中提取答案，例如要回答“檀香山有多少居民？”这个问题时，系统会生成一个SPARQL查询来查找人口相关的资源。 ### 知识图谱的重要性在问答应用中，知识图谱扮演了重要角色。它通过链接数据形式提供了一种高质量的知识表示方法，并且结构化的数据存储方式提升了查询效率。 ### 知识图谱问答系统的应用场景和潜力问答系统可以应用于多个领域并需要适应特定领域的挑战。其核心技术包括问题模板、实体理解等，这些技术共同作用于整个问答过程。应用范围广泛，如领域知识的积累与分析以及自然语言处理模型的应用优化。 ### 实现中的挑战及未来展望实现一个有效的问答系统是一项复杂的工程任务，它不仅要求对用户意图有深入的理解和解析能力，还需要高效的知识存储技术和映射算法来解决自然语言理解和知识图谱之间的匹配问题。此外，在不同领域应用时如何适应特定领域的知识以及处理数据质量问题也是关键挑战。 ### 结论综上所述，基于知识图谱的问答系统是信息技术与语义技术融合发展的前沿成果，它不仅推动了自然语言处理的进步，还为人们利用互联网上的信息资源提供了新的途径。随着相关技术和数据集的发展壮大，这类系统的未来应用前景将更加广阔。