【知识图谱】医疗知识图谱可视化及问答系统设计与实现（2024年最全教程）

一、项目概述

知识图谱是将知识连接起来形成的一个网络。由节点和边组成，节点是实体，边是两个实体的关系，节点和边都可以有属性。知识图谱除了可以查询实体的属性外，还可以很方便的从一个实体通过遍历关系的方式找到相关的实体及属性信息。

基于知识图谱+flask的KBQA医疗问答系统基于医疗方面知识的问答，通过搭建一个医疗领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。 基于知识图谱+flask的KBQA医疗问答系统以neo4j作为存储，本系统知识图谱建模使用的最大向前匹配是一种贪心算法，从句首开始匹配，每次选择最长的词语。由于只需一次遍历，因此在速度上相对较快。 算法相对简单，容易实现和理解，不需要复杂的数据结构。 对于中文文本中大部分是左向的情况，最大向前匹配通常能够较好地切分。与最大向前匹配相反，最大向后匹配从句尾开始匹配，每次选择最长的词语。适用于大部分右向的中文文本。双向最大匹配结合了最大向前匹配和最大向后匹配的优势，从两个方向分别匹配，然后选择分词数量较少的一种结果。这种方法综合考虑了左向和右向的特点，提高了切分的准确性，以关键词执行cypher查询，并返回相应结果查询语句作为问答。后面我又设计了一个简单的基于 Flask 的聊天机器人应用，利用nlp自然语言处理&