标签：图谱 py question neo4j QABasedOnMedicaKnowledgeGraph txt 问答 png
windows系统
项目运行方式
一、配置要求：要求配置neo4j数据库及相应的python依赖包。neo4j数据库用户名密码记住，并修改相应文件。
1.安装neo4j，neo4j 依赖java jdk 1.8版本以上
java jdk安装方法可参考Java最新JDK和API下载（持续同步更新于官网）
配置JDK环境变量（详细图文教程）
2.安装neo4j可参考博文：windows安装neo4j，下载地址：https://neo4j.com/download/other-releases/
二、知识图谱数据导入
根据neo4j 安装时的端口、账户、密码配置 设置项目配置文件：answer_search.py & build_medicalgraph.py (github下载项目时根据个人需要也可使用git)，导入的数据较多，估计需要几个小时。
三、启动问答：python chat_graph.py
项目目录
.
├── README.md
├── __pycache__ \\编译结果保存目录
│ ├── answer_search.cpython-36.pyc
│ ├── question_classifier.cpython-36.pyc
│ └── question_parser.cpython-36.pyc
├── answer_search.py
├── answer_search.pyc
├── build_medicalgraph.py \\知识图谱数据入库脚本
├── chatbot_graph.py \\问答程序脚本
├── data
│ └── medicaln.json \\本项目的全部数据，通过build_medicalgraph.py导neo4j
├── dict
│ ├── check.txt \\诊断检查项目实体库
│ ├── deny.txt \\否定词库
│ ├── department.txt \\医疗科目实体库
│ ├── disease.txt \\疾病实体库
│ ├── drug.txt \\药品实体库
│ ├── food.txt \\食物实体库
│ ├── producer.txt \\在售药品库
│ └── symptom.txt \\疾病症状实体库
├── document
│ ├── chat1.png \\系统运行问答截图01
│ ├── chat2.png \\系统运行问答截图01
│ ├── kg_route.png \\知识图谱构建框架
│ ├── qa_route.png \\问答系统框架图
├── img \\README.md中的所用图片
│ ├── chat1.png
│ ├── chat2.png
│ ├── graph_summary.png
│ ├── kg_route.png
│ └── qa_route.png
├── prepare_data
│ ├── build_data.py \\数据库操作脚本
│ ├── data_spider.py \\网络资讯采集脚本
│ └── max_cut.py \\基于词典的最大向前/向后脚本
├── question_classifier.py \\问句类型分类脚本
├── question_classifier.pyc
├── question_parser.py \\问句解析脚本
├── question_parser.pyc
其他：
1.使用pycharm使用过程中遇到问题 PackagesNotFoundError
2.python | 读文件编码问题 | UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0x80 in position 34: illegal mu
3.基于医疗知识图谱的问答实践中遇到的问题
问题1：ahocorasick安装失败
问题2：gbk编码报错
问题3：配置问题
问题4：构建知识图谱时的问题
问题5：问答时的查询问题
问题6：import问题
标签：图谱,py,question,neo4j,QABasedOnMedicaKnowledgeGraph,txt,问答,png 来源： https://blog.csdn.net/qq_40554798/article/details/120534450
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。