结合知识图谱做的有关诗词的问答demo.zip

# PoetryQA 结合知识图谱(Knowledge Graph)做的有关诗词的问答demo 数据库用的neo4j 文件夹poetyData下已存储按描写内容爬取的诗词 ## 环境依赖 1.python3 2.neo4j==3.5.5 3.lxml(若不需要自行爬取诗词可省略) 4.jieba 5.py2neo ## 项目运行 1.首先运行neo4j：neo4j.bat console 2.将build_kg.py中第10行的neo4j密码修改为`自己的`，然后python build_kg.py 3.观察database中是否成功导入节点及关系：浏览器打开 http://localhost:7474/ 4.修改answer_question.py中第8行的neo4j密码，然后python main.py 5.`[optional]`自行爬取诗词，代码见[Spider_poetry.py](https://github.com/JaniceWuo/PoetryQA/blob/master/Spider_poetry.py)，详细介绍见[【爬虫练手小demo】爬取古诗词](https://blog.csdn.net/qq_25590283/article/details/104632222) ## 运行效果图  ## 诗词知识图谱 `HAS_POETRY`关系： <div align=center><img width="800" height="650" src="https://github.com/JaniceWuo/PoetryQA/blob/master/img/kg_poetry.JPG"/></div> ## 详细介绍 1.此项目是本人学习知识图谱问答过程中做的小demo，顺便练习一下爬虫 2.目前已有功能有：查询某一作者有哪些作品/诗；查询某一首诗的内容/描写什么（描写山、雨、爱情等等) 查询作者的朝代；查询诗的作者 3.项目不足：问句的特征提取采取的是模板匹配式的，所以当用户改变另一种说法问时，可能答不上来。 目前回答完全是套用的模板。所以当数据集更大时，应该用seq2seq去训练数据以丰富答案。 可以考虑更加细致化的划分古诗词，例如按七言律诗、五言绝句等。 ## 学习资料补充 [neo4j windows下安装](https://www.cnblogs.com/ljhdo/archive/2017/05/19/5521577.html) [创建、查询neo4j节点](https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/5516793.html) [Python爬虫利器三之Xpath语法与lxml库的用法](https://cuiqingcai.com/2621.html)