知识图谱可视化与中药方剂问答系统源码解析

资源摘要信息:"本资源包含了基于知识图谱的中药方剂可视化及问答系统的完整源码以及项目说明文档。该项目旨在利用现代信息技术，对中药方剂的知识进行整理、管理和查询，具有重要的实践价值和研究意义。 1. 项目结构概览 项目采用了模块化设计，主要分为以下部分： - app.py：系统入口文件，负责程序的启动和运行。 - templates：存放所有HTML页面文件，具体包括： - index.html：欢迎界面，提供用户交互的初始页面。 - search.html：搜索处方关系页面，用于用户输入查询条件。 - all_relation.html：展示所有处方关系的页面。 - KGQA.html：实现基于知识图谱的处方问答功能。 - static：存放用于页面展示的css样式文件和js脚本文件。 - raw_data：包含数据处理后的三元组文件，是构建知识图谱的基础数据。 - neo_db：知识图谱构建模块，包含： - config.py：配置文件，用于设置图数据库的参数。 - create_graph.py：创建知识图谱的脚本，负责图数据库的建立。 - query_graph.py：用于执行知识图谱查询的脚本。 - KGQA：问答系统模块，其中ltp.py包含了分词、词性标注、命名实体识别等功能。 - spider：爬虫模块，包含获取数据和展示数据的脚本。 2. 部署步骤详解 为了使项目正常运行，用户需要按照以下步骤进行操作： - 第0步：安装项目所需的库，通过执行pip install -r requirement.txt命令完成。 - 第1步：下载并安装neo4j图数据库，配置neo_db目录下的config.py文件，设置正确的账号和密码。 - 第2步：在neo_db目录下运行create_graph.py脚本，以建立知识图谱。 - 第3步：在spider目录下运行已经处理好的data_process.py脚本。 - 第4步：在static目录下运行neo2json.py脚本，完成数据的进一步处理。 - 第5步：下载并安装ltp模型，并访问其介绍网站了解详情。 - 第6步：在KGQA目录下修改ltp.py中的ltp模型文件路径，确保其正确指向模型存放目录。 - 第7步：运行python app.py，启动项目后，在浏览器中打开localhost:5000即可访问系统。 3. 适用性和学习价值 本项目适合作为多个专业的课程设计、期末大作业和毕业设计项目。它不仅包含了丰富的数据处理、知识图谱构建和可视化展示的实践操作，而且涉及问答系统的开发，能够帮助学生或开发者深入了解相关领域的前沿技术和应用。 4. 相关技术点 - 知识图谱：知识图谱是一种语义网络，用来表示实体及其之间的关系，通常用于增强搜索能力、推荐系统和自然语言处理等场景。 - 可视化：可视化技术能够将复杂的数据结构和关系通过图形化方式直观展示，便于用户理解和分析。 - 系统：本项目中，系统指的是整体架构和软件程序，它能够接收用户输入、处理数据、提供查询功能并展示结果。 - 算法：在本项目中，算法主要涉及到知识图谱的构建、数据处理、图数据库的查询以及自然语言处理等方面。 综上所述，本资源是研究和应用知识图谱技术进行中药方剂研究的宝贵实践案例，为相关领域的学习和研究提供了强有力的支持。"