1、基于neo4j图数据库,实现rasa多轮对话;其功能有:
功能1: 基于图数据库的单轮问答,如问答1哮喘怎么预防;
功能2: 同一用户在60s内如连续问答,机器人会根据用户问题的历史记录,智能化的回答用户;
如问1:哮喘怎么预防?答1:xxxx;
问2:治疗周期呢?答2:机器人会补全实体(哮喘),回答哮喘的治疗周期;
功能3: 可以实现闲聊;
效果展示:
1.哮喘怎么预防:
答1:平时应注意锻炼,如常用冷水洗浴,干毛巾擦身等,以便肺,气管,支气管的迷走神经的紧张状态得到缓和。
2.治疗周期呢:
答2:会补全实体,检索哮喘的治疗周期:15天
3.治疗方式呢:
答3:会补全实体,检索哮喘的治疗方式: ['药物治疗', '支持性治疗']
1.启动neo4j服务
2.启动rasa actions服务
3.启动rasa run --debug -p 5056
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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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基于neo4j的知识图谱, 构建智能多轮问答.zip (27个子文件)
SJT-code
__init__.py 0B
.DS_Store 8KB
actions.py 6KB
data
attribute.json 390B
stories.md 723B
medical.json 44.96MB
nlu.md 2KB
deny.txt 265B
request.py 396B
endpoints.yml 1KB
readme.md 934B
entity_dict
.DS_Store 6KB
food.txt 73KB
producer.txt 496KB
drug.txt 73KB
disease.txt 173KB
symptom.txt 97KB
check.txt 70KB
department.txt 593B
domain.yml 758B
build_medicalgraph.py 11KB
credentials.yml 658B
models
.DS_Store 6KB
20220131-132313.tar.gz 3.05MB
__pycache__
__init__.cpython-36.pyc 185B
actions.cpython-36.pyc 6KB
config.yml 580B
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