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毕业设计——融合Django、Neo4j和图谱问答技术的中医药知识图谱及智能问答系统(暂定名:泽兰抄).zip

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简介:
本项目旨在开发一个结合Django框架与Neo4j数据库,利用图谱问答技术构建的中医药知识图谱及智能问答平台。通过该系统,用户能够便捷地查询和理解复杂的中医理论与实践信息,促进传统医学知识的数字化传播与应用。 这里为你提供了一份关于毕业设计与课程设计的高质量参考资料。如果你投入几天时间进行研究,相信会对你的项目有很大帮助。 这些资源经过本地编译测试,并且可以顺利打开、运行,适用于各种学习需求,请放心使用。 祝你在毕业设计项目中取得优异成绩,顺利完成学业! 需要注意的是,所提供的源码仅供个人学习和研究之用,在使用时请务必遵守学术诚信原则及相关法律法规。禁止将上述资料用于任何商业用途或侵犯他人权益的行为。对于因使用这些资源而产生的问题(如数据丢失、系统崩溃等),使用者需自行承担责任。 如有版权争议,请及时告知,以便处理相关事宜。

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客服
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  • ——DjangoNeo4j).zip
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    本项目旨在开发一个结合Django框架与Neo4j数据库,利用图谱问答技术构建的中医药知识图谱及智能问答平台。通过该系统,用户能够便捷地查询和理解复杂的中医理论与实践信息,促进传统医学知识的数字化传播与应用。 这里为你提供了一份关于毕业设计与课程设计的高质量参考资料。如果你投入几天时间进行研究,相信会对你的项目有很大帮助。 这些资源经过本地编译测试,并且可以顺利打开、运行,适用于各种学习需求,请放心使用。 祝你在毕业设计项目中取得优异成绩,顺利完成学业! 需要注意的是,所提供的源码仅供个人学习和研究之用,在使用时请务必遵守学术诚信原则及相关法律法规。禁止将上述资料用于任何商业用途或侵犯他人权益的行为。对于因使用这些资源而产生的问题(如数据丢失、系统崩溃等),使用者需自行承担责任。 如有版权争议,请及时告知,以便处理相关事宜。
  • 基于代码
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    本项目旨在开发一个基于中医药知识图谱的智能问答系统,通过先进的算法和数据结构实现对中医药相关问题的精准解答。 本项目旨在设计基于中医药知识图谱的智能问答系统源码,包含69个文件:14个XLSX表格、8个Python源代码文件、7个PNG图像文件、6个Python编译文件、6个JavaScript文件、6个CSS样式文件、5个HTML文件、5个文本段落件、5个JPG图像文件、4个XML文件和2个Markdown文档。系统主要采用Python编程语言,并结合JavaScript、CSS及HTML进行前后端交互设计。
  • 项目:基于SpringBootNeo4j.zip
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    本项目旨在开发一个基于SpringBoot框架与Neo4j数据库的医疗知识图谱问答系统,利用图数据库高效处理复杂关系,为用户提供精准的医疗信息查询服务。 【资源介绍】毕设项目:基于springboot+neo4j的医疗系统知识图谱问答.zip 该项目是个人毕业设计作品,在答辩评审中的平均分数达到95分,所有代码经过严格测试确保无误后上传,保证可以正常运行。 欢迎下载使用此资源,它适合初学者学习以及进阶研究。该资源主要针对计算机、通信、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师或从业者提供支持,并且适用于期末课程设计、大作业及毕业项目等场景。整个项目的整体架构具有较高的参考价值与实用性,基础能力较强的同学可以在现有基础上进行修改调整以实现更多功能。 欢迎下载并使用该资源,在此过程中如果有任何疑问或者需要帮助的地方,请随时提出,我们将尽力提供支持和解答! 希望本项目能够促进大家共同学习进步!
  • 项目:基于SpringBootNeo4j.zip
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    本项目为一款基于Spring Boot框架与Neo4j数据库构建的医疗知识图谱问答系统。旨在利用图数据库技术高效存储及查询复杂的医学关联数据,实现精准智能的医疗信息检索服务。 #### 医疗知识图谱自动问答系统 1. 生成词典运行 test/java/com/GenerateData.java。 2. 训练模型(问题类型分类)运行 test/java/com/AppGenerateDataDemo.java 中的 trainTextCnn 方法。 3. 数据插入 neo4j 运行 test/java/com/AppGenerateDataDemo.java 的 insertNeo4j 方法。 4. 启动 spring boot 运行 src/main/java/com/App.java 的 main 方法。 ![Image](./img/1.jpg)展示了运行的效果。
  • 项目:基于SpringBootNeo4j.zip
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    本项目旨在开发一个基于Spring Boot框架与Neo4j图数据库的医疗系统知识图谱问答平台。通过构建专业的医学知识库,实现高效准确的智能问答服务。 该项目是一个毕业设计项目,主要采用SpringBoot框架与Neo4j数据库来构建一个医疗系统的知识图谱问答系统。在这个系统里,知识图谱是核心部分,可以结构化地存储、组织并检索大量医学信息如疾病、症状、药品及治疗方法等。SpringBoot是一款流行的Java开发工具包,简化了创建独立的生产级基于Spring的应用程序的过程;而Neo4j则是一个高性能图形数据库,在处理复杂关系领域(例如知识图谱)表现尤为出色。 理解SpringBoot的核心特性是关键:它通过提供默认配置、自动配置和起步依赖等功能来加速应用程序搭建过程。此外,该框架集成了Spring的核心功能包括IOC(控制反转)与AOP(面向切面编程),并支持WebSocket、RESTful API及数据访问等服务,在本项目中将用于构建后端服务,并提供RESTful API供前端或其他客户端调用。 接下来是Neo4j部分:知识图谱由节点(实体)、边(关系)和属性组成。在医疗场景下,节点可能包括医生、患者或疾病信息;而边则表示它们之间的联系,比如“某位医生治疗某种疾病”或者“某个药品用于治疗某一病症”。利用Neo4j的关系查询语言Cypher可以简化这些复杂关系的处理工作。 构建问答系统时需实现以下功能: 1. 知识图谱建立:从医疗文献、电子病历等数据源中提取信息,定义节点和边,并将它们导入到Neo4j数据库; 2. 自然语言解析(NLP):分析用户输入的问题并将其转换为查询语句以供知识库检索; 3. 图谱查询:使用Cypher编写查询指令在图谱内查找相关信息; 4. 结果处理与展示:按照相关性和准确性对搜索结果进行排序,并用易于理解的方式反馈给用户。 项目实现可能包括以下几个模块: - 数据预处理:清洗和格式化原始医疗数据,为导入知识库做好准备。 - 知识建模:定义节点类型、关系及属性以构建图谱模型; - API接口设计与开发:创建并实施RESTful API用于执行插入、查询或更新等操作; - 问答引擎集成NLP技术(例如Stanford NLP或Spacy)处理用户问题,生成适当的Cypher查询语句。 - 用户界面设计:提供友好交互体验展示搜索结果。 此外,在项目实现过程中可能还会用到版本控制系统如Git和持续集成/部署工具比如Jenkins或GitHub Actions、测试框架JUnit等。同时开发者还应关注系统性能优化方面的工作包括但不限于提高查询效率,减少内存占用以及增强并发处理能力等方面。 综上所述,这个毕业设计结合了SpringBoot的便捷开发特性和Neo4j的强大图谱处理功能,致力于打造一个能够有效应对复杂医疗知识问答挑战的应用程序。开发者需要掌握Java编程、SpringBoot框架使用方法、Neo4j图形数据库操作技巧及自然语言处理技术等,并且要熟悉软件工程最佳实践以确保项目的质量和可维护性。
  • 基于PythonNeo4j自动源码
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    本项目开发了一个基于Python和Neo4j的知识图谱自动问答系统,专注于医药领域,通过自然语言处理技术实现精准查询与回答。 本段落介绍了一个基于Python和Neo4j的医药知识图谱自动问答系统源码。该系统包括知识图谱构建、自动问答等功能,并以疾病为中心建立了一定规模的医药领域知识图谱,利用此图谱实现了自动问答与分析服务。
  • Python——基于Django框架).zip
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    本项目为基于Django框架开发的Python毕业设计作品,构建了一个利用知识图谱技术实现的智能医疗问答系统,旨在提供精准、高效的医疗服务信息查询体验。 Python 完整项目适用于毕业设计或课程作业,包含项目源码、数据库脚本及软件工具等资源。该项目具备完善的功能、美观的界面以及简便的操作方式,并且易于管理。 系统经过严格调试以确保能够顺利运行,适合用于 Python 毕业设计和期末大作业。 1. 技术组成 前端:HTML 后端框架:Python 开发环境:PyCharm 数据库可视化工具:Navicat 技术栈:Django
  • 基于领域
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    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。
  • KnowledgeGraph
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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。
  • SpringBoot结Neo4j开发
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    本项目聚焦于利用Spring Boot框架和Neo4j数据库技术构建知识图谱问答系统。通过优化的数据存储与高效的信息检索机制,实现了对复杂关系型数据集的有效查询和管理,为用户提供精准、快速的答案服务。 基于知识图谱的问答系统 -- 使用SpringBoot整合Neo4j开发问答系统的代码和资源完整,请尽量自行学习。 提示:随着下载次数增加,所需积分也会逐渐增多。如果您的当前积分不足以下载所需资源,请联系我以获得帮助重置下载分数。