医疗问答系统：基于知识图谱的医药领域问答实现

资源摘要信息:"基于知识图谱实现医药领域以疾病为中心的医疗问答系统" 本项目是一个使用Python开发的医疗问答系统，以知识图谱技术为核心，专注于医药领域的信息处理。系统以疾病为中心，利用知识图谱中的丰富关系和属性，对用户提出的医疗相关问题进行智能回答。项目的代码完整且经过验证，确保了稳定可靠的运行性能。项目既适用于计算机及相关专业的学生、教师和企业员工，也可作为个人技术进阶或项目实战的工具。 **项目内容及运行方式** 项目分为两个主要部分： 1. 基于垂直网站数据的医药知识图谱构建：此部分涉及从医药网站采集数据，通过一系列处理，构建出包含疾病、药品、诊断检查项目、医疗科目等七类实体和十一种实体关系的知识图谱。图谱规模达到4.4万个知识实体和约30万实体关系。 2. 基于医药知识图谱的自动问答系统：通过构建的知识图谱，问答系统能够对用户提出的问题进行解析，并从知识图谱中检索相关信息，形成准确的回答。 项目运行需要配置neo4j数据库和相应的Python依赖包。neo4j数据库的用户名和密码需要牢记，并根据实际情况修改相应的配置文件。知识图谱数据的导入可能需要数个小时。导入完成后，通过运行python chat_graph.py脚本启动问答。 **详细方案** 项目的构建包括以下几个步骤： 1. 业务驱动的知识图谱构建框架：涉及到医疗领域特定的业务流程和数据处理方式，保证了知识图谱构建的专业性和实用性。 2. 脚本目录及其功能说明： - prepare_data/datasoider.py：用于采集网络上的医药信息。 - prepare_data/max_cut.py：负责基于词典的文本切分任务。 - build_medicalgraph.py：知识图谱入库脚本，负责将处理好的数据导入到neo4j数据库中。 3. 医药领域知识图谱规模说明： - 实体类型包含7种，例如疾病(Disease)、药品(Drug)、症状(Symptom)等，每种类型都拥有数千到数万的实体。 - 实体关系类型包含11种，例如属于(belongs_to)、疾病常用药品(common_drug)、疾病宜吃食物(do_eat)等，每种关系都描述了实体间的特定联系。 **项目标签及文件列表** 项目适用于多个计算机相关专业领域的毕业设计、课程设计、期末大作业等，也是知识图谱和医疗问答系统的实践案例。标签包括"毕业设计"、"课程设计"、"期末大作业"、"知识图谱"、"医疗问答系统"。 项目文件包括了运行说明、Python脚本、数据文件、图片文件等，其中： - 运行说明.md：提供了项目运行的详细步骤和指南。 - build_medicalgraph.py：用于构建知识图谱并将其存储至neo4j数据库中。 - question_classifier.py：用于分类用户的提问。 - question_parser.py：用于解析提问内容，提取问题中的关键信息。 - answer_search.py：用于在知识图谱中搜索与问题相关的信息，并形成回答。 - chatbot_graph.py：问答系统的主程序文件。 - data：包含知识图谱相关的数据文件。 - prepare_data：包含用于数据准备和处理的脚本文件。 - img：包含项目运行截图等图片文件。 **特别强调** 项目下载解压后，应避免使用中文作为项目名和项目路径，以防出现解析错误。建议解压后重命名为不含中文字符的文件名，并在运行前修改相关配置文件以确保系统正常运行。如果在使用过程中遇到问题，可以通过私信沟通获取帮助。项目具有良好的拓展性，可以在基础功能上进行二次开发，实现更多的定制化功能。