基于知识图谱的健康知识问答系统
基于知识图谱的健康知识问答系统
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- 引言
- 数据集与技术选型
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- 数据集
- 技术选型
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系统功能及其实现
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- 数据导入及图数据库的构建过程
- 问答任务的设计及其实现
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- 第1步：实体提取
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第2步：用户意图识别
* 前端聊天界面与问答系统- 结语
引言
随着互联网的进步与普及, 人们对专业的健康知识需求日益渴求与增长. 在这一背景下, 人们正日益倾向于通过更为便捷的方式获取与了解各类健康信息. 为此, 我们成功开发并部署了一个基于先进知识图谱技术的智能问答平台, 该平台利用了丰富的公开数据资源作为支撑, 并采用了neo4j图数据库与Flask前后端框架相结合的技术架构, 从而能够为用户提供一个高效精准的知识服务窗口.
数据集与技术选型
数据集
我们采用公共可用的数据资源作为系统的基础数据库，并保证系统能够涵盖广泛而深入的健康信息。这些数据将通过整合至Neo4j图数据库实现，并从而构建起一个全面的知识网络架构。
技术选型
Neo4j 图数据库系统被称为下一代分布式关系型数据平台中的领军者。它以其卓越的数据建模能力和强大的分析性能著称。我们计划运用其特点来组织健康知识，并通过查询机制实现对复杂关系网络的有效探索与深入分析。
Flask框架： 开发一个便捷用户界面的前端平台需要使用Flask框架。作为一个高效且轻量级的Python网络框架, Flask适用于构建简单而功能强大的应用程序. 利用Flask, 我们将开发一个友好型聊天界面以及基于知识的问题问答系统.
系统功能与实现
数据导入与图数据库构建
在本阶段中, 我们将互联网公开数据集迁移至Neo4j图数据库. 数据内容将被映射为实体节点, 属性以及它们之间的关联. 此过程旨在构建一个强大且完整的知识架构.
问答任务设计与实现
1. 实体提取
该系统采用基于词向量计算余弦相似度的方法来进行实体识别。系统接收用户的查询内容，并对其进行语义解析；随后利用预训练的词向量模型计算查询与知识库中实体之间的相似度；接着从知识图谱中检索出匹配的相关实体信息，并将其整合到回答框架中；最后为用户提供高度相关的专业解答。
2. 用户意图识别
利用遵循贝叶斯原理进行用户的意图识别，该系统能够更有效地理解用户的提问目的。借助计算机系统对用户问题进行语境解析和关键词提取，该系统具备推断用户的意图能力，并能根据这些分析结果生成更加精准的问题响应。
前端聊天界面与问答系统
通过Flask框架开发了一个直观且易于使用的前端聊天界面。当用户提交问题时，在线客服能够迅速响应相应的对话请求。系统会从预先构建的知识图谱数据库中检索相关信息并提供详细解答。
结语
利用知识图谱构建的健康知识问答系统为用户提供了一个方便且高效的获取 healthy information的方式。经过整合 internet public datasets，并利用 Neo4j graph databases and Flask framework technology, 我们开发出了一个 强大且 user-friendly 的 health question and answer service platform. 这一系统的应用在提升 people's health literacy and solving related health issues 方面 将 具有积极的作用.
利用知识图谱构建的健康知识问答系统为用户提供了一个方便且高效的获取 healthy information的方式。经过整合 internet public datasets，并利用 Neo4j graph databases and Flask framework technology, 我们开发出了一个 强大且 user-friendly 的 health question and answer service platform. 这一系统的应用在提升 people's health literacy 和 solving related health issues 方面 将 具有积极的作用.