基于neo4j的知识图谱自动问答系统

基于Neo4j的知识图谱自动问答系统可以通过构建一个以疾病为中心的医药领域知识图谱，实现自动问答与分析服务。该系统可以通过以下步骤实现：

1. 构建知识图谱：将医药领域的相关知识进行抽取和整合，构建一个以疾病为中心的知识图谱。

2. 实现自然语言处理：使用自然语言处理技术，将用户的自然语言问题转化为机器可理解的语言。

3. 实现问答匹配：将用户的问题与知识图谱中的实体和关系进行匹配，找到与问题相关的实体和关系。

4. 生成答案：根据匹配结果，生成符合用户问题的答案。

5. 展示答案：将生成的答案展示给用户。

以下是一个基于Neo4j的知识图谱自动问答系统的Python代码示例：

from py2neo import Graph

# 连接Neo4j数据库
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

# 定义Cypher查询语句
cypher_query = '''
MATCH (d:Disease)-[:has_symptom]->(s:Symptom)
WHERE d.name = $disease_name
RETURN s.name
'''

# 定义问题和问题参数
question = '乙肝有哪些症状？'
disease_name = '乙肝'
# 执行Cypher查询
result = graph.run(cypher_query, disease_name=disease_name)

# 处理查询结果
symptoms = [record['s.name'] for record in result]

# 生成答案
answer = '乙肝的症状包括：' + '、'.join(symptoms)

# 展示答案
print(answer)