基于知识图谱的电影问答系统（Python&Neo4j实战）-毕业设计.zip_基于知识图谱的问答系统neo4j资源-CSDN文库

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基于知识图谱的电影问答系统（Python&Neo4j实战）-毕业设计.zip （55个子文件）

文件夹-master

backend

flask

app.py 984B

data

train.json 4KB

userdict.txt 134KB

core

__init__.py 37B

database.py 2KB

parser.py 1KB

classifier.py 2KB

qa.py 8KB

test

userdict.txt 60B

test.py 2KB

spider

import_data_cql.txt 1KB

main_1000.py 11KB

generate_userdict.py 1KB

main_250.py 11KB

database_1000

movie.csv 1005KB

actor.csv 2.81MB

movie_genre.csv 18KB

userdict_1000.txt 48KB

actor_movie.csv 43KB

genre.csv 316B

database_250

movie.csv 257KB

actor.csv 1.48MB

movie_genre.csv 5KB

actor_movie.csv 10KB

genre.csv 299B

userdict_250.txt 48KB

process_data.py 4KB

README.md 892B

frontend

project.private.config.json 428B

pages

index

index.wxml 305B

index.js 1KB

index.json 49B

index.wxss 1KB

chat

chat.wxml 7KB

chat.js 16KB

chat.wxss 6KB

chat.json 7B

app.json 306B

project.config.json 629B

app.js 533B

utils

asr.min.js 13KB

util.js 460B

app.wxss 94KB

img

stop.svg 762B

voice.png 18KB

send.svg 1KB

knowledge_graph.svg 1KB

bot.png 23KB

user.png 2.96MB

graphdatabase.svg 3KB

chatbot.svg 963B

package.json 84B

package-lock.json 874B

README.md 375B

手册.1.docx 113KB

- **flask** - ***core*** - *classifier 问题分类，句子=>jieba分词，再按空格为间隔拼接在一起，转为TF-IDF向量=>喂入分类模型* - *database 连接Neo4j* - *parser 对句子进行词性标注(这里使用userdict作为自定义词性)，拿到查询的key* - *qa 汇合上述三个模块实现知识问答* - ***data*** - *train.json 训练分类模型的数据* - *userdict 词性标注的文件* - ***test*** - *词性标注和TF-IDF测试* - **spider** - *generate_userdict.py 生成用户字典，作用：导入jieba进行词性标注，进而提取关键词* - *main_x.py 爬虫代码，生成movie.csv和actor.csv文件* - *process_data.py 根据爬虫结果，生成需要的文件，可将其导入至Neo4j* - *database_x 包含最终的结果文件和导入Neo4j的CQL语句*

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