基于知识图谱的自动问答系统

# Data文件夹 包含ER图模型文件和创建数据库、表，插入所有数据的sql文件。用户可以直接使用sql文件导入数据到mysql中。 # kg\_demo_movie文件夹 - crawler中的movie_crawler用于从The Movie DB下载数据，用户需要自己去网站注册账号，申请API KEY。在脚本中填入自己的API KEY，填写mysql相关参数即可运行。用户需要额外下载的包:requests和pymysql。tradition2simple用于将繁体字转为简体字（声明一下，我找不到该文件的出处了，我是从网上找到的解决方案，如果有用户知道该作者，麻烦告知，我会备注）。 - KB_query文件夹包含的是完成整个问答demo流程所需要的脚本。 - "external_dict"包含的是人名和电影名两个外部词典。csv文件是从mysql-workbench导出的，按照jieba外部词典的格式，我们将csv转为对应的txt。 - "word_tagging"，定义Word类的结构（即我们在REfO中使用的对象）；定义"Tagger"类来初始化词典，并实现自然语言到Word对象的方法。 - "jena\_sparql_endpoint"，用于完成与Fuseki的交互。 - "question2sparql"，将自然语言转为对应的SPARQL查询。 - "question_temp"，定义SPARQL模板和匹配规则。 - "query\_main"，main函数。在运行"query_main"之前，读者需要启动Fuseki服务。 # ontology.owl 通过protege构建的本体，用户可以直接用protege打开，查看或修改。 # kg\_demo\_movie_mapping.ttl 根据d2rq mapping language编辑的映射文件，将数据库中的数据映射到我们构建的本体上。 # kg\_demo_movie.nt 利用d2rq，根据mapping文件，由Mysql数据库转换得到的RDF数据。 # fuseki_conf.ttl fuseki server配置文件，指定推理引擎，本体文件路径，规则文件路径，TDB路径等 # rules.ttl 规则文件，用于基于规则的推理。