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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于Python的医学知识图谱问答系统设计与源码
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    本作品详细介绍并实现了基于Python语言的医学知识图谱问答系统的构建方法及源代码，旨在促进医疗信息的有效利用和智能检索。 本项目是一款基于Python实现的医学知识图谱问答系统设计源码，包含31个文件：9张PNG图片、8个Python源代码文件、8个文本段落件、3个编译后的Python文件、1个Markdown文档、1个JSON文件以及1个PowerPoint演示文稿。该系统旨在为用户提供高效便捷的医学信息查询服务。
     
  • 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毕业设计——基于知识图谱的医疗问答系统（Django框架）.zip
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    本项目为基于Django框架开发的Python毕业设计作品，构建了一个利用知识图谱技术实现的智能医疗问答系统，旨在提供精准、高效的医疗服务信息查询体验。 Python 完整项目适用于毕业设计或课程作业，包含项目源码、数据库脚本及软件工具等资源。该项目具备完善的功能、美观的界面以及简便的操作方式，并且易于管理。 系统经过严格调试以确保能够顺利运行，适合用于 Python 毕业设计和期末大作业。 1. 技术组成 前端：HTML 后端框架：Python 开发环境：PyCharm 数据库可视化工具：Navicat 技术栈：Django
     
  • 基于Neo4j的Python知识图谱构建及问答系统源码.zip
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    本资源提供了一个使用Python结合Neo4j数据库创建知识图谱并实现问答系统的完整项目代码。适合对知识图谱和自然语言处理感兴趣的开发者研究与学习。 Python基于neo4j构建知识图谱，并依此构建的问答系统源码.zip
     
  • 基于Python开发的医疗知识图谱知识问答系统.zip
    优质
    本项目为一个基于Python开发的医疗知识图谱知识问答系统，旨在利用自然语言处理技术解析用户提问，并结合医疗专业知识库提供精准答案。 资源包括：设计报告（Word文档）、项目源码及数据、项目截图。 本项目旨在构建一个简单的知识图谱，并在此基础上建立医疗领域的知识图谱。基于该医疗知识图谱，我们将实现一套对话系统。这套系统的优点在于无需长时间训练且运行速度快；然而缺点也显而易见：它只能处理预设的输入和输出情况，灵活性较低。 为了进一步提升性能，我们需要结合深度学习模型进行改进。接下来我会继续探索如何将深度学习技术应用于知识问答系统中。
     
  • 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。
     
  • 基于Python的医疗知识图谱问答系统
    优质
    本项目构建了一个基于Python的医疗知识图谱问答系统，利用自然语言处理技术解析用户提问，并从医学知识库中精准检索相关信息，提供专业、高效的医疗服务支持。 Python基于医疗知识图谱的问答系统仅供学习交流及一切非盈利用途，禁止商用。