基于Fasttext的中文医疗问答系统开发实践

资源摘要信息:"人工智能-项目实践-智能问答-基于Fasttext的中文医疗问答系统.zip" **项目介绍：** 本项目是一个基于知识图谱的中文医疗问答系统，结合了当前流行的人工智能技术，如Fasttext文本分类算法和Neo4j图数据库，旨在提供一种智能、准确的问答体验。项目通过网络爬虫技术从公开的医疗网站抓取信息，并构建知识图谱。此系统能够通过Fasttext算法识别用户的问句意图，并通过槽位记忆功能跟踪上下文信息，最终用户可以通过Django框架搭建的前端界面与系统进行交互。 **知识点：** 1. **知识图谱**：知识图谱是一种结构化的语义知识库，可以用来表示实体或概念之间的复杂关系。在本项目中，知识图谱用于存储医疗领域的知识，为问答系统提供准确的医疗信息支持。 2. **Fasttext文本分类算法**：Fasttext是一种高效的文本分类和表征学习方法，特别适合处理具有大量类别和短文本的数据。在本项目中，Fasttext被用来识别用户输入的问句意图，即确定用户询问的医疗问题属于哪个具体类别。 3. **槽位记忆功能**：槽位记忆功能用于理解对话的上下文信息。在问答系统中，用户的提问可能包含多个要素（如症状、部位等），槽位记忆功能能够记住这些关键信息，以便于后续对话中的准确理解和回答。 4. **图数据库Neo4j**：Neo4j是一种高性能的图数据库管理系统，它存储数据的方式是以节点和关系为单位，非常适合于存储和查询复杂的关系网络，如本项目中的知识图谱。 5. **Django框架**：Django是一个高级的Python Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。本项目使用Django构建前端对话界面，使用户能够通过网页与问答系统进行交互。 6. **环境配置**：本项目涉及多种技术栈，因此需要配置特定版本的环境，包括JDK、Neo4j、Python、Django、jieba（中文分词工具）以及fasttext库，这些都对项目的运行至关重要。 7. **网络爬虫技术**：网络爬虫用于从互联网上抓取数据。在本项目中，爬虫工具用于收集公开医疗网站上的信息，为知识图谱的构建提供原始数据。 **实际操作步骤：** 1. **安装必备环境依赖**：首先，需要按照项目要求安装JDK 15以上、Neo4j 4.2.1、Python3.6以上、Django 2.1.7、jieba 0.42.1和fasttext 0.9.2、py2neo 2020.1.1等工具和库。 2. **运行爬虫工具**：运行配置好的爬虫，从公开的医疗网站上抓取相关的医疗数据。 3. **构建知识图谱**：将抓取到的数据导入Neo4j数据库，并构建结构化的知识图谱，形成问答系统的基础数据库。 4. **文本分类模型训练**：使用Fasttext对问句进行训练，使其能够准确识别用户的意图，并对问句进行分类。 5. **槽位记忆功能编写**：实现槽位记忆功能，使系统能够跟踪并理解对话的上下文。 6. **前端界面搭建**：使用Django框架，搭建前端对话界面，允许用户通过网页输入问题，并接收来自系统的回答。 通过上述步骤，可以实现一个基于Fasttext的中文医疗问答系统，该系统不仅能够为用户提供医疗咨询，还能在用户与系统之间进行自然的对话交互。