### 基于知识图谱实现的知识问答系统
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本项目主要目的是从零开始,一步步构建基于知识图谱的知识问答系统。
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#### 文章列表:
* [知识图谱系列(一):如何构建一个简单的知识图谱](https://blog.csdn.net/jesseyule/article/details/110453709)
* [知识图谱系列(二):构建一个医疗知识图谱](https://blog.csdn.net/jesseyule/article/details/110477728)
* [知识图谱系列(三):基于医疗知识图谱实现简单的对话系统](https://blog.csdn.net/jesseyule/article/details/110493732)
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温馨提示
知识图谱是一种结构化的知识表达形式,它以图形的方式组织和存储了大量实体(如人、地点、事件等)及其相互关系。在知识图谱中,实体作为节点,实体之间的各种语义关联则通过边进行连接,形成了一个庞大的数据网络。 知识图谱的核心价值在于其能够精确、直观地表示复杂世界中的知识,并支持高效的知识查询与推理。例如,在搜索引擎中,知识图谱可以提升搜索结果的相关性和准确性,为用户提供直接的答案而非仅仅是网页链接。同时,知识图谱还能支撑高级的人工智能应用,比如问答系统、推荐系统、决策支持等领域。 构建知识图谱的过程通常包括数据抽取、知识融合、实体识别、关系抽取等多个步骤,涉及到自然语言处理、机器学习、数据库技术等多种技术手段。知识图谱的不断完善有助于实现从海量信息中挖掘深层次、有价值的知识,从而推动人工智能向着更加理解人类世界的智慧方向发展。 总之,知识图谱是一个大规模、多领域、多源异构知识集成的载体,是实现智能化信息系统的基础工具和关键基础设施,对于提升信息检索质量、推动智能应用研发具有重要作用。
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从零开始实现基于知识图谱的对话系统.zip (40个子文件)
SJT-code
.DS_Store 8KB
1.simpleKnowledgeGraph
simpleKG.py 506B
2.medicalKnowledgeGraph
.DS_Store 6KB
data
.DS_Store 6KB
medical.json 44.96MB
simple_medical.json 63KB
buildKG.py 13KB
__pycache__
max_cut.cpython-37.pyc 3KB
dict
.DS_Store 6KB
food.txt 292B
producer.txt 4KB
drug.txt 936B
disease.txt 204B
symptoms.txt 724B
check.txt 737B
department.txt 75B
3.KGchatbot
.DS_Store 6KB
question_parser.py 8KB
chatbot_graph.py 1KB
answer_search.py 6KB
question_classifier.py 11KB
__pycache__
question_classifier.cpython-37.pyc 8KB
question_parser.cpython-37.pyc 7KB
answer_search.cpython-37.pyc 6KB
dict
food.txt 292B
producer.txt 4KB
drug.txt 936B
disease.txt 204B
symptoms.txt 724B
deny.txt 265B
check.txt 737B
department.txt 75B
.idea
libraries
R_User_Library.xml 123B
vcs.xml 180B
workspace.xml 22KB
misc.xml 304B
modules.xml 296B
KnowledgeGraphBeginner.iml 787B
encodings.xml 135B
README.md 590B
共 40 条
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