基于百年党史知识图谱的智能问答系统的设计与实现
本问答系统是一个基于python实现的基于百年党史知识图谱的智能问答系统,系统主要分为三个部分,一是百年党史知识图谱的建立,二是基于建立的百年党史知识图谱设计智能问答算法,三是搭建系统,最后采用flask框架将系统发布于局域网上可供局域网内的用户访问。
百年党史知识图谱的建立,数据源是中国中央党校发布的“中国共产党一百年大事记”网页端非结构化数据,使用mysql workbench将结构化数据转成非结构化数据,将数据导入neo4j图数据库,在neo4j中创建百年党史知识图谱,最后可在图数据库服务器上访问已经建好的知识图谱。
![image](https://github.com/jiangsufirstlove/ysh/assets/138984517/d9017cb7-3a85-4a2d-bf2f-4a09c0bdcd24)
知识图谱在系统运行前需要active。
基于创建好的百年党史知识图谱,设计了智能问答算法,智能问答算法分为三个部分,问句分类,问句解析,查询语句转换三个模块。这里的智能问答算法的设计是整个系统设计的重点,具有一定的创新性。最后考虑到本系统是个轻量级的系统,使用flask框架将系统发布于局域网内,可供局域网的用户登陆ip访问。
整个系统的一个流程图如图所示:
![image](https://github.com/jiangsufirstlove/ysh/assets/138984517/46a442a7-30b1-4699-83a3-ca924b27a048)
访问系统如下图所示:
![image](https://github.com/jiangsufirstlove/ysh/assets/138984517/1cd943d7-37cc-4484-b862-b0a465a614f5)
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Django系统部署文档.md 3KB
Flask系统部署文档.md 3KB
KGBC-main
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测试整个后端.py 207B
测试得到答案.py 3KB
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导出项目依赖包.py 777B
data
MyDictionary.txt 52KB
question
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【0】某年发生了哪些事件.txt 454B
【8】事件的人物.txt 202B
【11】会议的具体时间.txt 208B
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【12】文件的颁布时间.txt 187B
【13】文件的具体内容.txt 180B
【5】人物参加了哪些事件.txt 446B
【6】事件的内容.txt 171B
【3】人物简介.txt 103B
【10】会议的地点.txt 148B
【2】某年召开了哪些会议.txt 478B
【4】人物出生日期.txt 274B
【9】会议的具体内容.txt 202B
【7】事件的具体时间.txt 210B
百年党史图片.jpg 144KB
vocabulary.txt 586B
question_classification.txt 343B
测试清洗数据.py 808B
templates
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测试jieba分词.py 329B
测试获取train_x.py 1KB
service
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