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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 毕业设计：基于Python和Neo4j的电影知识图谱问答系统源码及详尽文档.zip
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    本资源包含一个完整的基于Python和Neo4j开发的电影知识图谱问答系统的源代码与详细文档，旨在帮助用户通过自然语言查询获取精准的电影相关信息。 【项目资源说明】 该项目由团队近期开发完成，代码完整且资料齐全，包括设计文档等内容。 上传的项目源码经过严格测试，功能完善并稳定运行，易于复现。 本项目适合计算机相关专业的高校学生、教师、科研工作者及行业从业者下载使用。可作为学习参考，也可直接应用于毕业设计、课程设计或作业等场景，并且也适用于初学者进行进阶学习。遇到问题时欢迎提问和交流。 如果基础较为扎实，可以在现有代码的基础上进行修改以实现其他功能，也可以用于毕设、课设及作业等项目中。 对于不熟悉配置和运行的初学者，提供远程指导和技术支持服务。 欢迎大家下载并共同探讨与交流！
     
  • 基于知识图谱的电影问答系统(Python+Neo4j+模型+数据集).zip
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    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！
     
  • 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。
     
  • 电影问答系统：基于知识图谱的NLP应用.zip
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    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。
     
  • 毕业设计项目：基于SpringBoot和Neo4j的医疗知识图谱问答系统.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！
     
  • 毕业设计项目：基于SpringBoot和Neo4j的医疗知识图谱问答系统.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。
     
  • 毕业设计项目：基于SpringBoot和Neo4j的医疗系统知识图谱问答系统.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