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基于知识图谱实现的三国-演义的人物关系可视化及问答系统Python源码+文档说明

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简介:
利用知识图谱构建的《三国演义》人物关系可视化及问答系统Python源码与详细说明文档。本资源中的代码均为已进行本地编译处理、均可直接运行使用,评测得分普遍超过95分。项目整体难度适中,内容均为经由助教老师审核确认的内容,均能满足学习和应用的需求。如需获取,请放心 freely下载。 1、所有项目的代码均经过严格测试并运行成功,在满足功能要求的前提下才会进行公开分享,请放心下载使用。 2、本项目主要面向计算机相关专业的在校学生和教师,同时也适合企业员工以及技术新手学习与参考;它不仅适合有一定基础的用户,还能够帮助新手逐步掌握技术,并广泛应用于毕业设计、课程设计和作业项目中。 3、如果基础较为扎实,在原有代码基础上可以对其进行优化或调整,以实现新的功能性要求。 基于知识图谱构建的三国演义人物关系可视化及问答系统Python源码与使用说明:本资源中的源码均为通过本地编译并能够正常运行,评测得分均超过95分。项目难度适中,内容经由助教老师审核确认,符合学习与使用需求。如需使用,建议直接下载获取。

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客服
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  • (KGQA_SG)
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    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。
  • 构建.zip
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    本项目旨在通过构建《三国演义》中的人物知识图谱,实现其复杂人物关系的可视化展示,并提供智能问答功能,便于用户深入理解和研究这部经典文学作品。 这是一个由导师指导并通过评审的高分项目,评分为98分。该项目主要适用于计算机相关专业的学生以及需要进行实战练习的学习者,同时也适合作为课程设计或期末大作业的一部分使用。
  • Python-利用《红楼梦》
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    本项目运用Python语言及知识图谱技术,旨在构建《红楼梦》中复杂的人物关系网络,并开发基于此图谱的智能问答系统,为文学爱好者提供深度阅读辅助。 基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统旨在通过构建详细的文学作品中的角色网络和互动模式来提升对这部经典小说的理解。该系统能够帮助用户更直观地探索《红楼梦》中错综复杂的人物联系,并提供便捷的方式获取关于书中情节、角色背景的相关信息。
  • 《红楼梦》构建.zip
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    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。
  • Python利用《红楼梦》程序数据集
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    本项目运用Python结合知识图谱技术,旨在呈现《红楼梦》中错综复杂的人物关系网络,并构建一个互动式的问答系统。通过直观的视觉化图表和智能查询功能,使读者能够更深入地理解这部经典文学作品中人物之间的联系与动态。同时提供详细的程序源代码及数据集供研究者参考使用。 1. `app.py` 是整个系统的主入口。 2. `templates` 文件夹包含 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 3. `static` 文件夹存放 CSS 和 JS 文件,用于定义页面的样式和效果。 4. `raw_data` 文件夹包含经过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 6. `KGQA` 文件夹包含问答系统模块: - `ltp.py`: 分词、词性标注和命名实体识别。 7. `spider` 文件夹是爬虫模块,其中的 `get_*.py` 脚本用于之前的人物资料抓取工作。
  • 与BERT毕设项目-python.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!
  • 心理咨询智能Python项目).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。
  • 毕业设计:Python医疗(含、数据库
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    本项目构建了一个基于知识图谱的Python医疗问答系统,包含详细源代码、结构化数据库以及使用说明文档。旨在为用户提供准确高效的医学咨询服务。 毕业设计:Python基于知识图谱的医疗问答系统(源码 + 数据库 + 说明文档)使用技术说明 2.1 B/S访问结构 2.2 PyCharm工具简介 3. MySQL数据库 4. Django框架简介 5 系统需求分析及可行性分析 5.1 系统功能需求分析 5.2 可行性分析 5.2.1 经济可行性 5.2.2 技术可行性 5.2.3 操作可行性 5.2.4 法律可行性 6 性能需求分析 7 运行需求分析 8 数据库设计 8.1 E-R图 8.2 系统流程设计 8.3 数据库设计 9 系统功能实现 9.1 系统实现 9.1.1 管理员登录 9.1.2 后台首页 9.1.3 医疗问答页面 9.1.4 问答管理 9.1.5 修改密码 9.1.6 用户个人信息
  • Python毕业设计:驱动百科(含频).zip
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    本项目为基于Python开发的知识图谱驱动的百科知识问答系统,附带详尽源代码、文档资料及操作演示视频。 基于Python的毕业设计项目——构建一个基于知识图谱的百科知识问答平台(源码+说明+演示视频),适用于本科高分毕业设计。 【技术栈】:使用Python搭配Django框架以及MySQL数据库,实现了一个专业的领域内知识图谱应用,并结合爬虫技术创建了一款专门用于百科知识搜索和问答的应用。用户可以通过简单的词语查询获得相应的百科解释,提升系统的专业性和准确性,为网民提供一个内容准确的知识共享平台。 该项目通过实时数据抓取功能保证信息的时效性与精准度,确保向用户提供最合适的答案。此外,用户还可以输入问题进行在线提问,系统将自动爬取最佳的答案并反馈给用户。