刘焕勇基于医疗知识图谱的智能问答系统question_classifier文件中哪段代码体现SVM

在刘焕勇基于医疗知识图谱的智能问答系统question_classifier文件中，SVM体现在以下代码中：

# 使用SVM分类器
self.classifier = svm.SVC(kernel='linear', C=1, probability=True)

这段代码中，首先创建了一个SVM分类器对象，并指定使用线性核函数和正则化参数C为1。同时，设置了`probability=True`，表示SVM将会计算每个类别的概率。这里使用SVM分类器对问题进行分类。

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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。

刘焕勇基于医疗知识图谱的智能问答系统question_classifier代码

抱歉，我无法提供具体的代码，但我可以给您一些指导：

1. 确定问题分类的标准和类别，比如病症、医学知识、药品等；
2. 收集用于训练的样本数据，可以通过爬虫技术从互联网上收集；
3. 建立适当的特征提取模型，比如词袋模型、TF-IDF模型等；
4. 选择适当的分类器，比如SVM、朴素贝叶斯、决策树等；
5. 训练模型，并对测试数据进行验证和评估；
6. 对新的问题进行分类，给出相应的答案。

希望这些指导能对您有所帮助。