本项目为一个使用深度学习方法解析问题，知识图谱存储、查询知识点，基于医疗垂直领域的对话系统的后台程序 项目的搭建大致分为三个模块： 基础数据爬取 知识图谱构建 自动问答实现 项目运行环境： python : ...
”问答系统 知识图谱 对话系统“ 的搜索结果
本代码实现是基于python实现的基于复旦大学崔万云博士的learing question answering over corpora and konwlege bases ，代码实现与论文有所出入，原因是本实现用的语料是中文做...，而实体识别是智能问答思想关键...
基于所构建的医疗知识图谱实现简单的对话系统。 这样的对话系统优点很明显，那就是不需要花时间训练，运行的速度很快，缺点也很明显，那就是不能有效分析任意的输入，输出也只能是预设定好的输出，灵活度太小，要想...
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...
于之前用 Rasa 构建过对话系统，因此一直想脱离 Rasa 这个开源框架，从底层开始构建一个可以实现相似功能的对话系统，毕竟框架用的再溜，都不如自己做一遍。 恰巧在 Rasa 群里看到了 前辈分享的一个项目：基于知识...
数据可以直接在QASystemOnMedicalKG中获得，如果想了解具体的爬虫过程可以看看这个博客的文章，我主要想快速过一遍这个流程，看看最后知识图谱是如何辅助对话系统的。 详细介绍参考：...
课程设计-基于知识图谱的医疗诊断知识问答系统python源码(含详细使用说明和模型文件).zip 环境 - python >= 3.6 - pyahocorasick==1.4.2 - requests==2.25.1 - gevent==1.4.0 - jieba==0.42.1 - six==1.15.0 - ...
基于Python实现知识图谱和向量检索的医疗诊断问答系统源码+说明（高分项目）.zip为能最简化使用该系统，不需要繁杂的部署各种七七八八的东西，当前版本使用的itchat将问答功能集成到微信做演示，这需要你的微信能...
当用户输入一个句子之后，问答系统会从用户的句子中抽取对应的实体提及，然后根据抽取的实体提及通过实体链接映射到知识图谱中的实体。同时，系统也会从句子中识别到用户想要问的关系，然后结合实体和关系，即可使用...
基于汽修领域知识图谱问答系统python源码+项目使用说明+代码注释.zip 代码工程目录 ``` +--answer_search.py # 从eno4j数据库进行数据搜索 +--chatbot_graph.py # 对话机器人总入口 +--enoch_knowledge_qa # 以诺行...
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...
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...
基于知识图谱的多轮问答 前实现的是最小演示版本，后期前辈可能会加上 Redis、Elasticsearch、tf-serving 等技术栈，但是于我而言，现在的版本已经足够了。 本文的介绍也是基于目前的这个 Demo 进行的，后期会不断...
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...
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...
Python基于电影知识图谱和基于模板构建的问答系统源码+项目说明+超详细注释.zip 基于知识图谱的问答系统 # 相关流程： 1、建立图谱（结构化的，详见代码；非结构化的需要的NLP特别多） 2、构建类别判定（可以基于...
项目环境 ubuntu18.04 安装方法见网上安装教程 python3.5 安装anaconda即可 jena ...安装见网上安装教程，jena和Virtuoso只是一个载体，后面使用都...知识图谱导入 打开 http://localhost:3030/index.html，页面如下
农业-KBQA项目介绍：该项目是基于知识图谱的农业智能问答系统，从0到1的去搭建一个以农场品为中心的知识图谱，面向的用户群体是：农民和普通民众。项目目的：对农民而言让他了解某些农场品的种植方式，基本属性，...
毕业设计 基于Python+Flask汽车知识图谱(Neo4j)的汽车问答多轮对话系统源码+详细文档+全部数据资料（高分项目）毕业设计 基于Python+Flask汽车知识图谱(Neo4j)的汽车问答多轮对话系统源码+详细文档+全部数据资料...
基于多轮交互的任务型对话系统关键技术研究与应用 基于知识图谱的多轮对话技术及其应用研究
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