刘焕勇基于医疗知识图谱的智能问答系统的目录结构

以下是基于医疗知识图谱的智能问答系统的目录结构示例：

1. 数据预处理
- 数据清洗
- 数据转换
- 数据加载
2. 知识图谱构建
- 实体识别
- 关系抽取
- 知识图谱存储
3. 问答系统开发
- 问句分类
- 实体链接
- 关系推理
- 答案生成
4. 用户界面设计
- 前端开发
- 后端开发
- 用户交互设计
5. 系统测试与评估
- 性能测试
- 用户反馈
- 系统评估
6. 系统部署与维护
- 系统部署
- 系统监控
- 系统维护

以上是一个基本的目录结构示例，具体实现时还需要根据具体需求进行调整和扩展。

相关问题

刘焕勇基于医疗知识图谱的智能问答系统项目在哪里看原码

刘焕勇基于医疗知识图谱的智能问答系统项目的原码可以在Github上找到，该项目的Github地址为https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG。你可以在该地址上找到项目的所有源代码和相关文档，包括系统的前端代码、后端代码、知识图谱的构建代码等等。

刘焕勇基于医疗知识图谱的智能问答系统question_classifier文件中哪些代码朴素贝叶斯

在刘焕勇基于医疗知识图谱的智能问答系统中，question_classifier文件中使用了朴素贝叶斯算法进行分类。具体来说，以下代码使用了朴素贝叶斯算法：

# 训练朴素贝叶斯分类器
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
clf = MultinomialNB().fit(train_X, train_y)

# 使用分类器对测试集进行预测
predicted = clf.predict(test_X)

其中，`MultinomialNB()` 表示使用朴素贝叶斯分类器，`fit(train_X, train_y)` 表示对训练集进行拟合，`predict(test_X)` 表示对测试集进行预测。