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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

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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。

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  • 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
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    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。
     
  • 使用Spring-Boot与Neo4j及Spark朴素贝叶斯分类器构建电影知识图谱智能问答系统
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    本项目采用Spring Boot框架结合Neo4j数据库和Spark朴素贝叶斯算法，开发了一套高效的电影知识图谱智能问答系统，能够精准回答关于电影的各种问题。 使用Spring-Boot集成Neo4j，并结合Spark的朴素贝叶斯分类器来实现一个基于电影知识图谱的智能问答系统。
     
  • 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
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    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TF-IDF的机器学习文本分类与手写朴素贝叶斯
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    本研究探讨了利用TF-IDF算法优化特征选择，并结合机器学习方法进行文本分类的效果，同时对比分析了手写朴素贝叶斯模型的应用。 本项目旨在通过文本分类算法实现对大规模数据集的挖掘分析。主要步骤包括： 1. 构建语料库：从搜狗、复旦大学中文语料库等来源收集文章，作为训练集与测试集使用。 2. 数据预处理：进行必要的清洗和转换操作以提高模型准确性。 3. 选择分类算法并建立文本分类器：本项目将采用朴素贝叶斯方法（需手动编写）及支持向量机两种方式，并深入理解这两种技术的原理、实现过程及其参数含义。 4. 测试与评估：利用测试集进行实际应用，通过正确率和召回率对结果进行全面分析评价。 具体要求如下： - 文本类别数不少于10个； - 训练文档总数至少为5万篇以上，每类平均约有5千篇文章； - 同样地，用于评估的测试数据集也需包含相同数量的文章。 此外还需考虑使用适当的降维技术、优化停用词表及改进加权方法等策略来进一步提升模型性能。
     
  • 基于Neo4j的问答知识图谱系统.rar
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    本资源提供了一个基于Neo4j的问答知识图谱系统的实现方案，通过构建和查询高效的图形数据库来增强问答服务的知识检索能力。适合对自然语言处理与知识图谱技术感兴趣的开发者研究使用。 本项目采用neo4j作为数据库存储知识题库。用户可以根据提示深入了解问题，属于一款简易版的智能问答系统。服务端使用技术包括Python与Django框架，前台则采用了Vue+axios。 已实现功能如下： 1. 询问售价； 2. 查询某个地区的景区； 3. 景区推荐； 4. 查询景区所在地方。 可定制后台管理系统具体包含以下内容： 1. 实现对景区数据的管理； 2. 管理景区票价信息； 3. 对景区进行删除、编辑等操作。
     
  • 基于电影知识图谱的问答系统
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    本项目构建了一个全面的电影知识图谱，旨在提供一个高效的基于语义理解的电影信息查询平台，能够智能回答用户关于电影的各种问题。 本代码文件是我亲自调试的,感谢appleyk的教程,采用Java格式编写。有需要的小伙伴可以下载使用。一般来说，做知识图谱用Java比较好，Python在这方面的应用有些不足之处。如果觉得有用，请给好评，谢谢。
     
  • 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
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    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
     
  • 朴素贝叶斯算法-朴素贝叶斯分类器
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    简介：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的高效概率分类方法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。 朴素贝叶斯分类器在估计类条件概率时假设给定类标号y的情况下属性之间是条件独立的。这一条件独立性的假设可以形式化地表示如下： 每个训练样本可以用一个属性向量X=(x1,x2,x3,...,xn)来表示，其中各个属性之间的关系被假定为在给定类标号下相互独立。
     
  • 基于知识图谱的电影问答系统(Python&Neo4j应用)-毕业设计
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    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。
     
  • 基于Python和知识图谱构建电影知识问答系统.zip
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    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