医疗领域问答系统的构建与意图分类模型实现

资源摘要信息:"本项目是一个基于医疗领域知识图谱的问答系统，其主要功能是通过问答的方式提供医疗信息查询服务。该系统的主要技术实现包括Python源码、文档说明、数据、TF-IDF模型文件和朴素贝叶斯(NB)分类模型文件，以及运行结果。 1. Python源码：这是系统的实现代码，采用Python语言编写，可以处理医疗领域的知识图谱，并通过问答的方式提供服务。 2. 文档说明：这个文档详细解释了系统的使用方法和运行方式，可以帮助用户更好地理解和使用系统。 3. 数据：这是系统训练数据集，用于训练意图分类模型和TF-IDF模型。 4. TF-IDF模型文件：TF-IDF是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术，该模型文件用于将问题转化为向量形式。 5. 朴素贝叶斯分类模型文件：这是一个基于朴素贝叶斯算法训练得到的意图分类模型，F1值达到了96.68%。 6. 运行结果：这是系统运行后的结果，可以用于验证系统的准确性和效率。 项目介绍中提到，通过这个项目可以了解KBQA（基于知识图谱的问答系统）的工作流程。项目构建简单，适合计算机相关专业的学生、老师或企业员工下载学习，也适合初学者进行学习进阶。该资源内项目代码已经过测试运行成功，功能正常。 在项目构建中，作者手工标记了210条意图分类训练数据，并采用朴素贝叶斯算法训练得到意图分类模型。在比较了朴素贝叶斯算法和SVM算法的训练效果后，选择了朴素贝叶斯算法，因为其表现更优。不过，作者也指出了项目的不足之处，如训练数据太少，主观意见容易影响问题的标注，以及意图类别较少。 最后，作者强调，该资源仅供学习参考，切勿用于商业用途。如果用户在使用过程中遇到问题，可以私聊作者进行咨询，作者还提供远程教学服务。