医疗领域深度学习对话系统：基于知识图谱的问答技术

资源摘要信息:"本项目是一个基于医疗领域的对话系统，其核心是使用深度学习技术解析问题，并利用知识图谱来存储和查询知识点。项目分为三个主要模块：基础数据爬取、知识图谱重构、自动问答实现。项目运行环境为Python 3.6.8和Ubuntu 16.04操作系统。在知识图谱方面，该项目使用了neo4j图形数据库版本3.2.2及相应的Python驱动py2neo 3.1.1。深度学习模块则依赖于jieba 0.39、numpy 1.17.0、pandas 0.25.0和tensorflow 1.1。本项目的标签为“系统开源”，表示该项目是开源的。压缩包子文件的文件名称列表为chatbot-base-on-Knowledge-Graph-master。" 知识点详细说明： 1. 知识图谱技术 知识图谱是一种用于表示现实世界中实体及实体间关系的结构化知识库。它能够将复杂信息以结构化的方式存储，便于机器理解和处理。在医疗领域，知识图谱可用于构建疾病的诊断、治疗、药物相互作用等信息的图谱，从而帮助医生和患者更好地理解相关信息。 2. 深度学习方法 深度学习是机器学习的一个分支，其核心在于利用深层神经网络来模拟人脑的决策过程。在本项目中，深度学习被用于解析问题，即将用户输入的问题转换为系统可以理解的形式。常用的技术包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等。 3. 自然语言处理（NLP） 自然语言处理是人工智能和语言学领域的一个重要方向，旨在实现计算机与人类语言的自然交互。jieba是一个常用的中文分词工具，它可以帮助系统理解用户的提问，从而准确地从知识图谱中提取相关信息。 4. Python编程语言 Python是目前最流行的编程语言之一，它以其简洁和易读性在数据科学、机器学习、网络开发等领域得到广泛应用。本项目使用Python 3.6.8版本，Python的易用性使得构建复杂的系统更加高效。 5. Neo4j图形数据库 Neo4j是一款高性能的图形数据库，它以图结构存储数据，能够有效处理实体间复杂的关系。Neo4j在知识图谱构建方面表现出色，因为它能够直接表达实体之间的各种关系。 6. Py2neo Py2neo是一个Python库，用于与Neo4j图形数据库进行交互。它提供了丰富的方法和接口，帮助开发者在Python程序中方便地操作Neo4j数据库。 7. TensorFlow深度学习框架 TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习库，它能够以数据流图的形式建立模型，并且在分布式环境下运行。在本项目中，TensorFlow用于构建深度学习模型，解析用户输入的问题。 8. Ubuntu操作系统 Ubuntu是一个流行的开源操作系统，它的易用性和稳定性使其成为许多开发者的首选。Ubuntu 16.04是本项目所使用的系统版本。 9. 系统开源 开源意味着软件的源代码对所有人公开，人们可以自由地使用、修改和重新发布该软件。这促进了技术的共享和进步，也允许用户基于现有的开源项目开发新的应用。 10. 文件结构命名规则 项目的文件结构命名规则为chatbot-base-on-Knowledge-Graph-master，表明这是一个主分支的项目，可能包含多个子模块和文件，它们以统一的命名规则组织在一起，便于管理和维护。 通过本项目，我们可以看到如何利用深度学习、自然语言处理、知识图谱等技术，结合开源软件和编程语言，共同构建一个功能强大的医疗垂直领域对话系统。这些技术的结合不仅可以提高系统的智能化水平，还可以在特定垂直领域（如医疗）提供更为精准和便捷的信息服务。