基于neo4j的新冠肺炎知识图谱问答系统
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是否曾经在准备毕业设计时感到难以找到一个既能展现技术深度又易于上手的项目？今天为大家推荐的是——基于Neo4j的知识图谱问答系统。该系统不仅架构清晰且操作流程简便，在技术实现上有较高的水平完全能够满足你的毕业设计需求。
那么它有哪些亮点呢👇👇
1⃣️ 海量知识数据，精准提问答复
问答系统 易学好用
3⃣️ 前后台协作配合时的技术要求相对较低
前端开发中采用ECharts进行关系图谱的可视化展示
具有强烈的视觉冲击力
后端开发基于Django框架与SQLite数据库相结合的方式
并与Neo4j图形数据库进行对接
这样一来无需额外处理数据库配置问题
整体流程运行极为顺畅
第4部分采用‘词表+模板匹配’策略，在整个问答流程中实现从基础到高级的问答教学。本部分介绍的问答机制基于‘词表+模板匹配’的方法，在每个环节中都能够精准解析用户的输入内容，并通过预先建立的分词模型（如jieba），能够准确解析用户的输入内容。具体而言，在每个步骤中都需要先通过预先建立的分词模型（如jieba），能够准确解析用户的输入内容；随后根据生成的回答结果调用预训练的知识图谱数据库进行查询与分析；最后将检索到的相关知识以简洁明了的方式呈现给用户。
对于具备一定技术基础的同学来说，在他们能够理解的范围内还有能力进行自主优化。例如，在现有的基础上可以选择将MySQL作为替代方案使用，并进一步提升问答系统中的识别模型性能。系统在可扩展性方面表现出色，并获得了极佳的操作体验（满分👍）。
这个系统是地道的别人的毕业作品。它具备专业性和实用性。建议有意向的同学平时做技术练习也可以试试哦~
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