肝病问答系统开发指南：neo4j知识图谱与Python实现

资源摘要信息:"该资源是一个基于neo4j知识图谱和规则匹配技术构建的肝病问答系统，同时包含Python语言编写的源码和相关数据集。源码经过测试，能够成功运行，并且在答辩评审中取得了较高的平均分（96.5分）。系统适合于计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等相关专业的在校学生、教师和企业员工学习和使用。同时，系统也可以作为项目初期立项演示或作为毕业设计、课程设计、作业等使用。使用者可以在原代码基础上进行修改和扩展，以实现更多功能。 项目的源代码文件包括： 1. README.md：包含项目的使用说明和相关参考信息，供学习和参考之用。 2. build_medicalgraph.py：用于构建肝病领域的知识图谱。 3. question_classifier.py：用于对输入的肝病问题进行分类，匹配相应的规则。 4. question_parser.py：解析用户输入的问题，提取关键信息。 5. answer_search.py：根据问题和知识图谱中的信息进行回答搜索。 6. printFileDirectoryTree.py：打印当前项目文件目录树，方便理解和导航。 7. chatbot_graph.py：包含图数据库交互代码，用于与neo4j图数据库进行通信。 8. data：包含用于构建知识图谱的肝病数据集。 9. prepare_data：包含准备和预处理数据集的脚本。 10. .idea：包含项目的IntelliJ IDEA配置文件，用于记录项目设置和历史等信息。 neo4j是一个高性能的图数据库管理系统，它非常适合用来存储和查询复杂关系的数据，特别适用于构建知识图谱。知识图谱是一个结构化的语义知识库，它能够以图的形式将实体之间的复杂关系展示出来。在本项目中，neo4j被用来构建肝病相关的知识图谱，从而使得问答系统能够理解和处理用户的自然语言问题。 规则匹配是指根据一系列预定的规则来分析问题，找出最符合的答案。在本项目中，规则匹配机制被用来对用户输入的问题进行分类，并在知识图谱中寻找与问题相关的信息，最后将搜索到的答案返回给用户。 Python是一种广泛使用的高级编程语言，其简洁易读的语法和丰富的第三方库支持使得它在数据科学、人工智能和机器学习等领域得到了广泛的应用。在本项目中，Python被用来编写系统的核心逻辑代码。 此肝病问答系统不仅为肝病患者和医疗人员提供了一个互动平台，便于快速获取肝病相关知识，也为计算机相关专业的学生和从业者提供了一个实战案例，让他们能够深入理解知识图谱、规则匹配以及Python编程在构建问答系统中的应用。"