# 基于知识图谱的教务问答系统
本系统开发过程中主要基于知识图谱的规则匹配,将教务系统中的特定事务作为图谱实体节点,将节点所包含的重要内容作为实体节点属性,通过识别实体、查询实体节点对应属性的方式进行问题匹配与回复。
## 环境依赖
neo4j==4.2.2<br>
javaJDK==15.0.1<br>
py2neo==2020.1.1<br>
gensim==3.8.3<br>
ahocorasick
## 10.09增加语义相似度匹配模块
使用gensim进行word2vec的训练,然后基于余弦相似度计算句子之间的相似度,句子向量等于字符向量求平均
## 运行效果展示
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基于知识图谱的教务问答系统python源码+文档说明(高分项目).zip本系统开发过程中主要基于知识图谱的规则匹配,将教务系统中的特定事务作为图谱实体节点,将节点所包含的重要内容作为实体节点属性,通过识别实体、查询实体节点对应属性的方式进行问题匹配与回复。环境依赖 neo4j==4.2.2 javaJDK==15.0.1 py2neo==2020.1.1 gensim==3.8.3 ahocorasick 使用gensim进行word2vec的训练,然后基于余弦相似度计算句子之间的相似度,句子向量等于字符向量求平均本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中
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基于知识图谱的教务问答系统.zip (39个子文件)
基于知识图谱的教务问答系统
DataLoader
4-SummerSchool.csv 588B
3-Graduate.csv 160B
5-SelectLesson.csv 2KB
2-ThsisDefenses.csv 3KB
excel2csv.py 830B
newGenerNode
12.csv 2KB
9.csv 5KB
2.csv 3KB
cql_import.txt 4KB
7.csv 3KB
3.csv 5KB
14.csv 2KB
10.csv 2KB
8.csv 3KB
5.csv 3KB
13.csv 6KB
1.csv 3KB
4.csv 2KB
11.csv 3KB
6.csv 8KB
cql语句.txt 3KB
6-Lesson.csv 1016B
7-Scholarship.csv 3KB
1-ThsisProposal.csv 2KB
sim_tokenvector.py 3KB
data
data.txt 10KB
QA.csv 12KB
cfg.py 125B
img
demo.png 52KB
img.png 65KB
cql语句.txt 2KB
generate_bin.py 2KB
model
word2vec_epoch500.bin 930KB
word2vec.bin 986KB
weight_vec50.bin 225KB
answer_search.py 3KB
question_classifier.py 20KB
README.md 484B
stopwords
question_parse.py 1005B
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