毕业设计之基于python医疗领域用户问答的意图识别算法研究(python完整源码+说明文档+演示视频)

《基于知识图谱的问答系统》问答模块设计 需要对前端用户的问题分类,简称意图识别,本篇是采用规则模板形式,笔者在实际工程中使用的是多分类模型,后期会讲解如何去训练自己的多分类模型以及多标签分类。具体代码如下所示: 针对分类后的问题,需要进行解析,使用cpyer语句去Neo4j中查询,具体代码如下所示:基于知识图谱的问答系统(Knowledge-Based Question Answering system: KBQA)在以下场景下比较有优势:KBQA简单讲就是将问题带入提前准备好的知识库寻求答案的一种基于知识库的问答系统。该问答系统可以解析输入的自 阅读详情

1 项目介绍

本系统要是通过以Python技术来对医疗相关内容进行数据的爬取,通过爬取足量的数据来进行知识图谱的的搭建,通过Neo4j来实现知识图谱的可视化。通过智慧问答的方式构建出以bert+lstm+crf的识别模型,从而完成对医疗问句主体的识别,构建出数据集以及实现文本的训练。通过django来进行web网页的开发,通过面向用户的网页端开发使用来满足用户医疗问答的需要。

2、项目技术

项目后端框架:Java+ssm

项目前端框架:vue2,ssm

3、开发环境

后端:开发语言:python

框架:python,django

python版本:python3.6.8版本向上兼容

数据库:mysql5.7+

数据库工具:Navicat11+

开发软件:pycharm

前端:nodejs,vue,html

数据库:mysql

4 系统的实现

系统登录界面

医疗领域用户问答识别系统主要通过浏览器端实现系统平台的访问,通过首页登录名及密码信息的录入实现系统平台的登录使用,对于没有系统账号的用户可以通过注册页面实现在线的用户注册,系统界面的内容呈现相对简洁,具体界面呈现内容如下:

图4-1 系统登录界面

    1. 系统首页界面

进入到识别系统后台,系统首页界面主要介绍了知识图谱的概述,同时通过首页导航意图识别、问句管理以及问句分析功能模块的内容实现在线问答,结合医疗领域的问句管理及问句分析可以对系统端的问句内容进行整理和数据统计,系统用户可以通过修改密码以及用户管理实现识别系统登录及个人信息的维护,具体系统首页内容呈现如下图所示:

图4-2 系统首页界面

    1. 意图识别界面

此次医疗领域用户问答意图识别系统的主要功能模块为意图识别模块,用户可以通过该功能模块实现在线问答,通过界面下方的输入栏实现医疗领域相关问题的录入,通过点击发送实现在线提问,系统会结合用户端的问题进行意图分析并反馈问题答复内容,具体意图识别界面的主要功能栏内容呈现如下:

图4-3 意图识别界面

    1. 问句管理界面

问句管理是对系统用户提出的问题信息进行统一的管理和查询,主要呈现了系统用户提出的问题信息、答案信息以及提出问题用户的个人信息及提问时间等内容,可以对于重复的问题内容进行在线的删除操作,同时也可以结合问题内容进行搜索和查找,具体问句管理界面内容呈现如下图所示:

图4-4 问句管理界面

    1. 问句分析界面

问句分析主要是对于系统平台的问题内容进行关键字及查询次数内容的统计,通过该界面呈现了医疗领域问题的内容以及提出问题的次数,结合问句分析对高频词的问题内容进行分析和统计,具体问句分析界面呈现如下:

图4-5 问句分析界面

    1. 修改密码界面

用户可以通过修改密码模块实现登录密码的修改,通过录入新密码和复核录入来实现密码的修改,具体密码修改页面内容如下:

图4-6修改密码界面

    1. 用户管理界面

通过用户管理界面可以实现用户的新增以及用户基本信息的修改,只需要录入用户姓名、密码以及手机号就可以实现在线用户新增,这里手机号必须为11位数字,具体用户新增界面信息内容录入如下图所示:

图4-7用户管理界面

实战教程:使用Python实现AI应用的意图识别 意图识别(Intent Recognition)是自然语言处理(NLP)的核心任务之一,旨在从用户输入文本中提取其核心意图(如“查询天气”“预订酒店”“取消订单”)。本文聚焦基于Python的AI意图识别实战开发,覆盖数据准备、模型选择(传统机器学习到预训练模型)、代码实现、性能优化全流程,适用于智能客服、语音助手、推荐系统等典型场景。核心概念:定义意图识别,区分其与实体识别的差异,梳理技术演进路径;算法原理:对比传统(SVM、逻辑回归)与深度学习(LSTM、BERT)方法; 阅读详情

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