智能问答系统：基于知识图谱的古诗词解析

资源摘要信息:"基于知识图谱的古诗词智能问答系统.zip" 知识点: 1. 知识图谱的基本概念和作用： 知识图谱是一种用于组织和存储实体（如人、地点、事件等）及其相互关系的结构化知识表达形式。它以图形的方式展现，通过节点和边将实体及其语义关系连接，形成一个庞大的数据网络。知识图谱的核心价值在于其能够精确、直观地表示复杂世界中的知识，并支持高效的知识查询与推理。此外，知识图谱对于提升信息检索质量、推动智能应用研发具有重要作用。 2. 知识图谱在人工智能中的应用： 知识图谱可以用于提升搜索引擎的搜索结果的相关性和准确性，为用户提供直接的答案而非仅仅是网页链接。同时，它还可以支撑高级的人工智能应用，如问答系统、推荐系统、决策支持等领域。知识图谱的不断完善有助于实现从海量信息中挖掘深层次、有价值的知识，推动人工智能向着更加理解人类世界的智慧方向发展。 3. 构建知识图谱的过程和涉及的技术： 构建知识图谱的过程包括数据抽取、知识融合、实体识别、关系抽取等多个步骤，涉及到自然语言处理、机器学习、数据库技术等多种技术手段。自然语言处理技术可以用于从文本数据中抽取实体和关系，机器学习技术可以用于实体识别和关系抽取的优化，数据库技术则可以用于存储和管理知识图谱。 4. 知识图谱与Python的关系： Python作为一种编程语言，因其简洁的语法和强大的库支持，被广泛用于数据科学和人工智能领域的开发。在构建知识图谱的过程中，Python可以用于实现数据抽取、知识融合、实体识别、关系抽取等步骤。同时，Python也有许多优秀的库和框架，如NetworkX、PyTorch、TensorFlow等，可以用于知识图谱的构建和应用。 5. 知识图谱在古诗词智能问答系统中的应用： 该系统使用知识图谱来组织和存储古诗词中的实体（如诗人、诗集、地点、事件等）及其相互关系，以图形的方式展现，形成一个庞大的数据网络。用户可以通过输入问题，系统利用知识图谱快速查询和推理，返回与问题相关的信息，实现智能问答。 6. 毕业设计与大作业中的应用： "基于知识图谱的古诗词智能问答系统.zip"作为一个毕业设计或大作业，可以帮助学生深入了解和掌握知识图谱、Python编程、自然语言处理、机器学习、数据库技术等多方面的知识和技术。同时，这个项目还可以提高学生解决实际问题的能力，培养创新思维和项目管理能力。 文件名称列表中的"SJT-code"可能指代了项目的源代码文件，这表明该知识图谱项目包括编写和执行代码的部分。