基于neo4j的古诗词问答系统机器人的代码

基于neo4j的古诗词问答系统机器人的代码涉及到多个方面，包括数据处理、问答逻辑、图数据库操作等。下面是一个简单的实现示例：

1. 数据处理

首先需要准备好古诗词的数据集，可以从开放的数据源中获取或自行收集整理。对于每首诗词，需要提取出它的标题、作者、内容等关键信息，并将它们存储到neo4j图数据库中。可以通过Python编写程序实现数据导入，具体代码如下：

from py2neo import Graph, Node

graph = Graph('http://localhost:7474', auth=('neo4j', 'password'))

# 读取古诗词数据集，格式为json
with open('poems.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    poems = json.load(f)

# 遍历每首诗词，创建节点并添加到图数据库中
for poem in poems:
    node = Node('Poem', title=poem['title'], author=poem['author'], content=poem['content'])
    graph.create(node)

2. 问答逻辑

在图数据库中存储了古诗词的基本信息后，就可以通过Cypher语句实现问答逻辑。例如，对于“请问李白的《将进酒》中‘君不见黄河之水天上来’的下一句是什么？”这个问题，可以通过以下Cypher语句查询答案：

MATCH (p:Poem {author:'李白', title:'将进酒'})
WHERE p.content CONTAINS '君不见黄河之水天上来'
RETURN substring(p.content, apoc.text.indexOf(p.content, '君不见黄河之水天上来') + size('君不见黄河之水天上来'), apoc.text.indexOf(p.content, '君不见黄河之水天上来') + size('君不见黄河之水天上来') + 5)

该Cypher语句首先匹配标题为《将进酒》且作者为李白的古诗词，然后查找包含“君不见黄河之水天上来”的内容，并返回该内容后面的5个字符，即下一句的开头。

3. 图数据库操作

最后，需要编写Python程序实现与neo4j图数据库交互的功能。可以使用py2neo库来实现这一功能，具体代码如下：

from py2neo import Graph

graph = Graph('http://localhost:7474', auth=('neo4j', 'password'))

def query_answer(question):
    # 解析问题，生成Cypher语句
    cypher = generate_cypher(question)
    
    # 执行Cypher语句，获取答案
    result = graph.run(cypher).data()
    if result:
        return result[0]
    else:
        return None

在实现时，需要注意对输入问题进行解析和生成Cypher语句的过程，以及返回结果的格式化等问题。完整的代码可以根据实际需求进行调整和扩展。