创建医疗领域知识图谱及使用Flask开发简单网页聊天机器人（利用NER识别并回答问题）.zip

简介：
本项目旨在构建医疗领域的知识图谱，并运用命名实体识别技术开发一个基于Flask框架的网页聊天机器人，用于解答相关领域的问题。 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，每个实体被视为一个节点，并且这些实体之间的各种语义关联则由边连接形成庞大的数据网络。其核心价值在于能够精确而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，在搜索引擎应用中，知识图谱可以显著提升搜索结果的相关性和准确性，从而为用户提供直接的答案而非仅仅是网页链接。此外，它还能支撑高级的人工智能应用场景，如问答系统、推荐引擎和决策支持等领域。 构建一个有效的知识图谱通常需要经历数据抽取、融合实体识别与关系提取等多个步骤，并且涉及自然语言处理技术、机器学习以及数据库技术等多种手段的应用。随着这些过程的不断完善和发展，知识图谱能够从海量信息中挖掘出深层次并且有价值的知识点，从而推动人工智能向着更加理解人类世界的智慧方向发展。 简而言之，知识图谱是一个大规模多领域和异构数据集成平台的基础工具及关键基础设施，在提高信息检索质量和促进智能应用研发方面发挥着重要作用。