刘焕勇的基于医疗知识图谱的智能问答项目的问答流程是什么？

刘焕勇教授基于医疗知识图谱的智能问答项目的问答流程如下：

1. 用户输入问题：用户在系统中输入一个问题，例如“头痛怎么办？”

2. 分词处理：系统会对输入的问题进行分词处理，将问题切分成一个个词语。

3. 实体识别：系统会通过匹配医疗知识图谱中的实体，识别出问题中涉及到的医疗实体，如“头痛”。

4. 意图识别：系统会根据问题的内容及用户的意图，确定问题的类型，如“头痛”可以识别为“症状”。

5. 知识匹配：系统会根据问题中涉及到的实体和类型，从医疗知识图谱中匹配相关的知识。

6. 答案生成：系统会根据匹配到的知识，生成相应的答案，并返回给用户，例如“头痛可以吃一些止痛药缓解”。

7. 答案展示：系统将生成的答案展示给用户，用户可以根据需要继续提问或者结束本次问答。

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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。