基于SpringBoot+OpenNLP+Neo4j+Spark朴素贝叶斯分类器实现石油相关论文的智能分析问答系统源码.zip

intelligent-paper-search --- Spring-Boot + OpenNLP + Neo4j + Spark的朴素贝叶斯分类器实现石油相关论文的智能分析问答系统 --- #### 写在前面 打算仿照[Spring-Boot-Neo4j-Movies](https://github.com/kobeyk/Spring-Boot-Neo4j-Movies)做一个基于石油相关论文的智能分析系统。 分析了下这个电影知识问答系统，底层功能实现是操作cypher语句，前台的业务： 1.汉语分词器HanLP将原始语句分词 2.语句抽象化(提高匹配问题模板标签准确率) 3.获取模板标签，使用模板将句子转化成系统可以识别的结果 4.cypher语句获取结果返回前台 既然涉及问答系统，中途也看了微软小冰和其他的语料库资料，感觉自己做出一个偏向应用的石油相关智能问答系统的可能性不大，首先自己不做 爬虫就语料库这个问题也解决不了的，要真有现成的语料库那也就没我做的必要了。 #### 区别 对比自己想做的石油论文智能分析系统，我的数据来源都是国外网站，用户的原始语句是英文就用不到分词，但词汇库就复杂了，需要自己去找英 文人名词汇表，提取论文信息生成全文搜索词汇表。所以对这个项目我抱的期望不是很大，先罗列几个比较困难的点，做出来更新： 1.项目中通过稠密向量来生成训练集，而每个局部向量是由词汇表来确定的，电影知识问答系统中是个190词的电影相关汉语词汇表，但石油相关 词汇都是英语网站的数据，所以词汇表内容都是英语词汇，解决办法是在有些数据后生成这个表，但是搞爬虫的同学还在准备中期考试 ~、~ 2.问题归类，英语比较吃力了，同样的一个问题怎么来问，同一个问题预设问法越多，模型在学习后识别同类问题的准确率才会更高。 3.。。。 ###### 10.31更新 已完成工作量：数据模拟、cypher查询、index.html、questionService 在做句子抽象化这里，两个点：人名识别、关键词识别。运气比较好，先做的人名识别。最开始以为要自己准备一个词汇库，在网上找资料，发现 了ner(named entity recognition),然后延申到机器学习的NLP,发现了很多成型的nlp项目(英文和国内的汉语都有)而且可以直接使用的。随便 挑选了apache的OpenNLP拿来做人名识别。 ###### 11.5更新 3号把整体功能做完了，自己暂时不想做， 目前可以继续补充的工作： * 目前只提供了两个问题模板，继续补充questionPattern的和对应service中的cypher * 优化前端页面，衍生其他功能(比如热门数据展示的工作，需要修改实体类表或者融合redis) * 问题模板的生成应该是根据需求确定，不应该自己空想来设定 当前数据量为零，增添数据量之后的工作： * 对算法精度做一个测试 * 对算法选择做出一个决策 * 思考怎么设计出数据实时更新、活的系统