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Python与Vue结合的课程学习智能问答系统（基于知识图谱）.zip

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简介：
本课程提供了一种利用Python和Vue技术构建的智能问答解决方案，通过集成知识图谱来增强问题回答的准确性。适合对AI应用开发感兴趣的初学者及进阶者。 【项目说明】 1. 该项目由团队成员近期开发完成，代码完整且资料齐全，包含设计文档。 2. 源码经过严格测试，功能完善并可正常运行，请放心下载使用！ 3. 面向计算机相关专业（如人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等）的高校学生、教师和科研工作者。项目可供学习参考或直接应用于毕业设计、课程作业以及初期立项演示；同时也适合编程新手作为进阶练习。 4. 若具备一定基础，可在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，并适用于毕设课设等场合。 5. 对于配置与运行有疑问的用户可以寻求远程教学帮助。 6. 欢迎下载、沟通交流及互相学习，共同进步！

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  • Python与Vue结合的课程学习智能问答系统（基于知识图谱）.zip
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    本课程提供了一种利用Python和Vue技术构建的智能问答解决方案，通过集成知识图谱来增强问题回答的准确性。适合对AI应用开发感兴趣的初学者及进阶者。 【项目说明】 1. 该项目由团队成员近期开发完成，代码完整且资料齐全，包含设计文档。 2. 源码经过严格测试，功能完善并可正常运行，请放心下载使用！ 3. 面向计算机相关专业（如人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等）的高校学生、教师和科研工作者。项目可供学习参考或直接应用于毕业设计、课程作业以及初期立项演示；同时也适合编程新手作为进阶练习。 4. 若具备一定基础，可在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，并适用于毕设课设等场合。 5. 对于配置与运行有疑问的用户可以寻求远程教学帮助。 6. 欢迎下载、沟通交流及互相学习，共同进步！
  • 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。
  • 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
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    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。
  • 基于知识图谱的古诗词智能化问答系统.zip
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    本项目致力于开发一款基于知识图谱技术的古诗词智能化问答系统，旨在通过深度学习与自然语言处理技术，为用户提供精准、丰富的古诗词信息查询服务。 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了大量实体（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，而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。 知识图谱的核心价值在于其能够精确且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，在搜索引擎中，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一些网页链接。同时，它还支撑高级的人工智能应用领域，如问答系统、推荐引擎和决策支持等。 构建知识图谱的过程通常涉及数据抽取、知识融合、实体识别及关系抽取等多个步骤，并且需要运用自然语言处理、机器学习以及数据库技术等多种方法和技术手段。不断完善知识图谱有助于从海量信息中挖掘深层次且有价值的知识，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的多领域和异构数据集成平台，是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以及促进智能应用研发方面发挥着重要作用。
  • 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。
  • 基于电影知识图谱的智能化问答系统
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    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。
  • 问答系统与知识图谱.zip
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    《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。
  • 毕业设计项目-基于知识图谱的课程学习智能问答系统的Python源码及操作指南.zip
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    本资源包提供了一个利用Python开发的知识图谱驱动的智能问答系统，专为辅助学生在课程学习过程中进行高效查询和互动而设计。包含全面的源代码与使用说明文档。 【资源说明】毕设项目-基于知识图谱的课程学习智能问答系统python源码+项目操作说明.zip 环境依赖： ### 前端： - Vite：4.1.4 - Vue3：3.2.47 - Element Plus：2.3.2 - Axios：1.3.5 - neovis.js：2.1.0 ### 后端： - Python：3.7.16 - Flask：2.2.3 - Flask-Cors：3.0.10 - Neo4j Driver for Python：5.7.0 ### 算法： - Pytorch：1.6.0 - Transformers：3.0.2 - Numpy：1.21.5 - CUDA：10.2 - Sqeval：0.0.12 - Pytorch-crf：0.7.2 ### 数据库： - Neo4j：5.6.0 ## 项目启动： ```bash # 前端 npm run dev # 后端 python app.py # Neo4j数据库 ./bin/neo4j.bat console ``` 【备注】1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！2、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。同时也可以作为毕设项目、课程设计或作业来完成。3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改以实现其他功能，当然也能直接用于毕设、课设和作业中。欢迎沟通交流，互相学习共同进步！
  • 基于Python开发的医疗知识图谱知识问答系统.zip
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    本项目为一个基于Python开发的医疗知识图谱知识问答系统，旨在利用自然语言处理技术解析用户提问，并结合医疗专业知识库提供精准答案。 资源包括：设计报告（Word文档）、项目源码及数据、项目截图。 本项目旨在构建一个简单的知识图谱，并在此基础上建立医疗领域的知识图谱。基于该医疗知识图谱，我们将实现一套对话系统。这套系统的优点在于无需长时间训练且运行速度快；然而缺点也显而易见：它只能处理预设的输入和输出情况，灵活性较低。 为了进一步提升性能，我们需要结合深度学习模型进行改进。接下来我会继续探索如何将深度学习技术应用于知识问答系统中。