基于neo4j的儒家神话知识图谱问答系统
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创建一个基于Neo4j的儒家神话知识图谱问答系统涉及多个步骤，包括设置图数据库、设计架构、填充数据库以及实现查询接口。以下是一个概要，附上简要说明和示例代码来说明这个过程。
设置Neo4j
安装Neo4j并启动服务。确保Neo4j在其默认端口上运行。
设计架构
架构应该反映儒家神话中的实体和关系。实体可能包括神、凡人、地点和事件。关系可以代表亲子关系、事件或互动。
填充数据库
使用py2neo连接到Neo4j并创建节点和关系。
from py2neo import Graph, Node, Relationship
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))
# 创建节点
confucius = Node("Person", name="Confucius", kind="mortal")
yinyang = Node("Concept", name="Yin and Yang")
# 创建关系
teaching = Relationship(confucius, "TEACHES", yinyang)
# 添加到图中
graph.create(confucius)
graph.create(yinyang)
graph.create(teaching)
此代码连接到图形，创建两个节点和一个关系，指示孔子教授阴阳观。
实现问答系统
一个Flask应用可以为问答系统提供一个RESTful API。
from flask import Flask, request, jsonify
from py2neo import Graph
app = Flask(__name__)
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))
@app.route('/query', methods=['POST'])
def query_graph():
question = request.json['question']
# 处理问题（NLP和查询意图提取）
# 为了示例，假设问题是关于孔子的教诲
query = '''
MATCH (p:Person)-[:TEACHES]->(c:Concept)
WHERE p.name = 'Confucius'
RETURN c.name AS teaching
'''
answer = graph.run(query).data()
return jsonify(answer)
if __name__ == '__main__':
app.run()
这个Flask端点接受一个JSON格式的问题，处理它以确定意图，然后查询Neo4j数据库以获取答案。
查询知识图谱
开发算法解释自然语言问题并将其转换为Cypher查询。
响应查询
从Cypher查询结果中提取信息并将其格式化为人类可读的答案。
示例交互
POST /query
{
"question": "孔子教导了什么？"
}
响应：
[
{ "teaching": "阴和阳" }
]
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