Advertisement

neo4j知识图谱与机器学习分类模型在电影知识库问答机器人中的应用.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目探讨了Neo4j图数据库技术结合机器学习算法，在构建电影领域智能问答系统中的创新性应用，旨在提升知识库检索效率及用户交互体验。 知识图谱 Neo4j 答案查找结合机器学习分类模型问题分析构建电影知识库问答机器人.zip

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • neo4j知识图谱与机器学习分类模型在电影知识库问答机器人中的应用.zip
    优质
    本项目探讨了Neo4j图数据库技术结合机器学习算法，在构建电影领域智能问答系统中的创新性应用，旨在提升知识库检索效率及用户交互体验。 知识图谱 Neo4j 答案查找结合机器学习分类模型问题分析构建电影知识库问答机器人.zip
     
  • 基于大模型与知识图谱的知识库问答.zip
    优质
    本项目探索了结合大语言模型和知识图谱进行知识库问答的有效方法，旨在提升问答系统的准确性和效率。 基于大模型和知识图谱的知识库问答.zip
     
  • 小i机器人问答知识库.zip
    优质
    小i机器人问答知识库包含了丰富的问答资源与智能解决方案，适用于客服、教育等多领域应用开发。下载此文件以获取最全面的知识支持和技术文档。大小：约12.3MB。 11W对话词库分割优化：直接上传知识词库，并将第一列的分类调整为与自己相对应的内容。问答内容虽然类似但不重复，因此没有进行删除操作。
     
  • 基于知识图谱的电影问答系统(Python+Neo4j+模型+数据集).zip
    优质
    本作品为一个利用Python语言结合Neo4j数据库及机器学习模型构建的知识图谱驱动型电影问答系统。通过整合丰富且结构化的电影相关数据集，以支持高效准确的语义查询与回答功能。 基于知识图谱的电影问答系统（Python+Neo4j+模型+数据集）.zip 【资源说明】 1、该项目是团队成员近期最新开发的作品，代码完整，资料齐全，包含设计文档等。 2、上传的项目源码经过严格测试，功能完善且能正常运行，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业（如人工智能、通信工程、自动化、电子信息和物联网等）的高校学生、教师及科研工作者下载使用。可以借鉴学习，也可以直接用于毕业设计、课程设计或作业演示。 4、如果基础较好，可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，并且可以直接应用于毕业设计或其他项目初期立项演示中；也适合初学者进阶学习。 5、对于不懂配置和运行的同学，可提供远程教学帮助。 欢迎下载并使用！
     
  • 医疗领域的知识图谱问答机器人
    优质
    本项目致力于研发一款专注于医疗领域的知识图谱问答机器人，通过深度学习和自然语言处理技术，为用户提供准确、专业的医学咨询与信息查询服务。 基于知识图谱的问答机器人在医疗领域的应用可以参考相关文献或研究报告。这类系统通过构建大规模的知识库来回答用户提出的医学问题，提高医疗服务效率与准确性。详细内容可查阅有关资料进行了解。
     
  • 基于Spring-Boot与Neo4j及Spark的朴素贝叶斯分类器在电影知识图谱智能问答系统的应用
    优质
    本研究构建了基于Spring Boot框架、结合Neo4j和Spark技术的朴素贝叶斯分类器，用于优化电影知识图谱中的智能问答系统，显著提升了问答准确性和效率。 Spring-Boot集成Neo4j结合Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统 在项目依赖配置文件中需要添加如下内容： ```xml org.apache.spark spark-core_2.12 2.4.0 org.slf4j slf4j-log4j12 org.apache.spark spark-mllib_2.12 2.4.0 ```
     
  • 基于知识图谱的电影问答系统(Python&Neo4j应用)-毕业设计
    优质
    本项目为毕业设计作品，旨在构建一个基于Python和Neo4j的知识图谱驱动的电影问答系统。利用自然语言处理技术解析用户问题，并通过Neo4j数据库高效查询知识图谱以获取准确答案，提升用户体验。 这是基于知识图谱的电影问答系统（Python&Neo4j实战），此处提供全部源代码（严重Bug已解决）。相关细节已在博客中记录，欢迎有需要的朋友下载。
     
  • 电影问答系统：基于知识图谱的NLP应用.zip
    优质
    本项目聚焦于开发一款融合知识图谱技术的电影问答系统，利用自然语言处理（NLP）优化用户查询体验，提供精准高效的电影信息检索服务。 基于知识图谱的电影问答系统包括以下步骤：1、建立结构化或非结构化的图谱（非结构化的需要较多自然语言处理技术）；2、构建类别判定机制，本段落采用规则方法而非机器学习或深度学习的方法进行文本分类；3、从问题中提取实体信息；4、根据类别的不同和已识别的实体构造查询语句并执行查询操作；5、解析查询结果，并将最终答案呈现给用户。
     
  • 基于知识图谱的电影知识问答系统：运用TF-IDF向量与朴素贝叶斯分类器训练及Neo4j查询技术
    优质
    本项目构建了一个基于知识图谱的电影知识问答系统，采用TF-IDF向量和朴素贝叶斯分类器进行模型训练，并利用Neo4j数据库高效执行语义查询。 基于知识图谱的电影知识问答系统包括以下步骤：首先训练TF-IDF向量算法和朴素贝叶斯分类器来预测用户文本所属的问题类别；然后使用分词库解析用户输入，提取关键词，并结合问题类别在Neo4j中查询答案；最后通过Flask提供RESTful API接口，实现前端交互与答案展示。
     
  • 基于Python和知识图谱构建电影知识问答系统.zip
    优质
    本项目旨在利用Python编程语言及知识图谱技术，开发一套高效准确的电影知识问答平台，为用户提供个性化的电影信息咨询服务。 利用Python语言借助知识图谱搭建电影知识问答系统.zip