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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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简介：
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！

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  • 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！
     
  • Python课程设计大作业：基于知识图谱的问答系统源码.zip
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    本项目为Python课程设计的大作业，旨在开发一个基于知识图谱的问答系统。通过解析和构建领域特定的知识库，实现了智能问答功能，并提供了完整的源代码以供学习参考。 Python课程设计大作业基于知识图谱的问答系统源码包含项目的详细介绍和部署文档，按照提供的指引可以顺利完成项目。该项目由五个文件夹组成： 1. Kbqa-website-deploy：用于项目部署的相关内容； 2. buildQAModule：构建问答模块的源代码； 3. buildKnowledgeGraph：构建知识图谱的源代码； 4. buildFrontendWebsite：前端项目的构建源代码； 5. buildBackendService：后端项目的构建源代码。
     
  • 毕业设计项目-基于知识图谱的智能心理咨询问答系统的Python代码及项目说明书.zip
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    本资源包含一个基于知识图谱技术的智能心理咨询问答系统的设计与实现。采用Python语言开发，附带详细的项目说明书，涵盖需求分析、系统架构及实现细节等。 此项目为已通过导师指导并获得高分的毕业设计作品，适用于课程设计及期末大作业。内容包括基于知识图谱的心理咨询智能问答系统的Python源码与项目说明文档，下载后无需任何修改即可直接使用且确保可以运行。
     
  • 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！
     
  • 基于医疗知识图谱的智能问答机器人毕业设计（含Python源码及项目说明）.zip
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    本作品为一款基于医疗知识图谱开发的智能问答机器人，旨在提供精准、高效的医疗服务信息。该项目采用Python编程语言实现，并附有详细的文档说明和代码。 【资源介绍】毕业设计基于医疗知识图谱的智能问答机器人python源码+项目说明.zip 本项目是一个基于Neo4j图数据库的医疗知识图谱智能问答机器人的重构与增强版本，由刘焕勇老师指导完成。 该项目主要分为两个模块：基于知识图谱的问答和基于关键词的问答。其中： - 基于知识图谱的部分包括以下模块： - `build_medicalgraph.py`: 构建Neo4j数据库。 - `question_analysis.py`: 进行问题语义分析。 - `get_cql.py` : 根据输入的问题获取对应的Cypher查询语言(CQL)语句。 - `get_answer.py` : 查询数据库并生成答案。 ## 二.项目启动 1. 环境要求：需要安装Neo4j数据库、Python3以及PyCharm开发环境。 2. 打开`build_medicalgraph.py`文件，修改其中的neo4j数据库IP地址、端口号、用户名和密码等信息。运行最下面的main函数（由于数据量较大，该过程可能耗时几十分钟）。 3. 在`main.py`中设置正确的服务器端口。 4. 修改静态资源下的`index.html`文件，并通过浏览器访问右上角链接以使用该项目。 【备注】 1、项目代码已经过测试确认运行无误，请放心下载和使用！有问题请随时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业（如计算机科学与技术，信息安全，数据科学与大数据技术等）的在校学生及教师或企业员工均可下载并使用该资源。 3、用途广泛：本项目具有较高的学习参考价值，适合初学者入门和进阶。同时适用于毕业设计、课程作业以及其他初期项目的演示需求。 4、如果具备一定的基础或者有兴趣深入研究的话，也可以在此基础上进行修改与扩展，实现更多功能。欢迎下载并交流分享经验！
     
  • 基于知识图谱的疾病知识问答系统的Java毕设源码及项目说明.zip
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    本压缩包包含一个基于Java编写的毕业设计项目源代码和文档，该项目构建了一个利用知识图谱进行疾病相关问题自动回答的系统。 【资源说明】Java毕设基于知识图谱的疾病知识问答系统源码+项目说明.zip 1. 实体类型 | 实体类型 | 中文含义 | 实体数量 | 举例 | | ---------- | -------- | ----------- | ---- | | Disease | 疾病 | 8792 | 感冒 | | Department| 科室 | 54 | 内科 | | Check | 检查项目 | 3342 | 血常规| | Drug | 治疗药品 | 1204 | 布洛芬片| | Food | 食物 | 4854 | 蜂蜜 | | Symptom | 症状 | 6556 | 腹腔积血 | | Total | 总计 | 24802 | 约2.5万实体 | ### 实体关系三元组 - ``：疾病所属科室 - ``：疾病检查项目 - ``：疾病常用药物 - ``：疾病症状 - ``：疾病宜吃食物 - ``：疾病忌吃食物 - ``：推荐食谱 - ``：疾病并发症 ### 实体关系信息 | 实体关系类型 | 中文含义 | 关系数量 | 示例 | | -------------- | ----------- | ------------------- | ------------------------------------------------------------------------| | belongs_to | 属于 | 8784 | <哮喘,belongs_to,内科> | | common_drug | 常用药物 | 13477 | <小儿肺炎，common_drug，小儿肺热平胶囊> | | good_food | 宜吃食物 | 34221 | <胸椎骨折,good_food,黑鱼> | | avoid_food | 忌吃食物 | 34215 | <感冒,avoid_food,猪油> | | check_item | 检查项目 | 39098 | <肾结石,check_item，尿液颜色> | | recommand_recipes| 推荐食谱 | 39663 | <肝病,recommand_recipes,芝麻小米粥> | | has_complication | 并发症 | 19151 | <痔疮,has_complication,直肠癌> | | has_symptom | 疾病症状 | 58398 | <冠心病,has_symptom,心慌；呼吸困难；心力衰竭> | ### 总计 近25万实体关系 该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能正常的情况下才上传的，请放心下载使用！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。当然也可作为毕设项目、课程设计或作业使用。如果基础还行，也可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，并可直接用于毕业设计或课程设计中。 欢迎下载并沟通交流，互相学习共同进步！
     
  • 基于知识图谱与BERT的问答系统毕设项目-python源码及说明文档.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！
     
  • Python毕业设计-基于知识图谱的问答系统（含源码、文档及使用指南）+ 数据
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    本项目为Python毕业设计作品，构建了一个基于知识图谱的智能问答系统，并提供了详细的源代码、技术文档和操作手册。此外还包含了用于训练和测试的数据集，便于研究与学习。 项目介绍：demo文件夹包含完成整个问答演示流程所需的脚本。data文件夹包含了结巴分词的外部词典数据，包括dynasty.txt（朝代）、extendWords.txt（扩展词汇）、poem.txt（诗词名称）、poet.txt（诗人名）和verse.txt（诗句）。请在下载完成后私聊询问如何运行fileHandle-文件。 该资源内的项目源码是个人毕业设计的成果，所有代码都经过测试并成功运行。答辩评审平均分达到96分，可以放心使用。 1. 所有上传的代码都已经过测试并在功能正常的情况下发布，请放心下载。 2. 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生、老师或企业员工学习参考。也适用于初学者进阶学习，可用于毕设项目、课程设计、作业以及初期立项演示等场合。 3. 对于有一定基础的学习者来说，在此代码基础上进行修改以实现其他功能是可行的，并且也可以用于毕业设计、课程设计和作业中。 下载后请首先查看README.md文件（如有），仅供学习参考，切勿将资源用于商业用途。
     
  • 毕业设计与课程作业_2019-基于知识图谱的北邮校园信息化智能问答系统.zip
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    本项目为2019年北京邮电大学毕业设计作品，开发了一套基于知识图谱技术的北邮校园信息化智能问答系统，旨在提升校园信息服务智能化水平。 计算机类毕业设计和课程作业的系统源码。
     
  • 基于知识图谱的智能问答系统设计代码
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    本项目致力于开发一种先进的基于知识图谱的智能问答系统。通过深度学习和自然语言处理技术的应用，实现从大规模文本数据中自动抽取信息，并构建领域特定的知识库，进而提供准确、高效的解答服务。该系统的设计与实施涉及复杂的算法优化及代码编写工作。 本项目提供了一套基于知识图谱的智能问答系统设计源码，包含37个文件：20个Python源代码文件、6个文本段落件、4个XML文件以及2个JSON文件等必要类型的文件。该系统利用知识图谱的语义理解和推理能力对用户提问进行深入分析，并从图谱中提取关键信息以生成精准答案；同时，通过整合优化输出结果来提升用户的交互体验。