Python利用电影知识图谱及模板生成的问答系统代码+项目详解+详尽注释.zip

简介：
本资源提供一个基于Python实现的电影知识图谱驱动的问答系统完整代码与详细解释。包含全面注释，帮助理解如何构建和使用电影相关信息进行智能问答的功能模块和技术细节。适合学习自然语言处理及知识图谱技术。 【资源介绍】Python基于电影知识图谱及模板构建的问答系统源码+项目文档+超详细注释.zip 该资源包含一个基于知识图谱的问答系统的代码及相关资料，具体流程如下： 1. 构建结构化的知识图谱（非结构化需要更多的NLP处理）。 2. 设定类别判定方法。本项目采用规则方法而非机器学习或深度学习分类器。 3. 提取问题中的实体信息。 4. 根据问题的类别和提取出的实体构建查询语句并进行查询操作。 5. 处理查询结果，并给出最终答案。 知识图谱的部分展示见附图1（此处未提供图片，原文中应有相关图表）。 项目文件结构如下： ``` ├── README.md // 项目描述 ├── 建立词表.py // 构建词汇表的代码 ├── 建立图谱.py // 创建知识图谱的相关程序 ├── chatbot_graph.py // 系统主控函数及执行文件 ├── question_classifier.py // 对问题进行分类的模块 ├── question_parser.py // 将问题转换为查询语句的功能实现 ├── answer_search.py // 根据查询结果生成答案的代码段 └── data ├── genre.csv, movie_to_genre.csv, movie.csv, person_to_movie.csv, person.csv, userdict3.txt, vocabulary.txt // 数据集文件 └── question // 问题模板（项目中未使用，但有参考价值） ``` 系统运行流程： `chatbot_graph(总控)->question_classifier（分类）->question_parser（构建查询语句）->answer_search（处理结果并输出答案）` 目前的版本是基于规则的方法编写，后期可以考虑加入深度学习方法和多轮对话功能。当前存在一些小问题需要进一步修正和完善。 此资源适合计算机相关专业学生、教师或企业员工使用，也适合作为初学者的学习资料以及课程设计、毕业设计等项目的基础框架。对于有一定基础的用户来说，在此基础上进行修改以实现其他特定功能也是可行的选择。 欢迎下载和交流学习经验！