基于Python的古诗词知识图谱问答系统源码包

资源摘要信息:"本项目是一套基于Python知识图谱开发的古诗词智能问答系统源码。该系统包含了项目说明、详细注释以及相关数据集，特别适合于计算机相关专业的在校学生、专业教师或企业员工使用。项目具备二次开发的空间，可以作为学习进阶、毕业设计、课程设计等场合的实践素材。本项目的稳定性和可靠性已经得到了验证，并支持用户通过私信反馈问题或建议。 为了确保项目的正确运行，开发者特别强调在下载解压后的项目名称和路径中避免使用中文字符，以防止出现解析错误，并建议在使用前重新命名项目。 环境配置方面，需要使用Python版本3.7，以及jena和fuseki的3.17.0版本。开发者提供了相关数据集的导入和准备工作，包括已经准备好的sql文件，可以导入到mysql中使用。 项目目录结构清晰，包括了一个demo文件夹，其中包含了完成整个问答demo流程所需的脚本。data文件夹包含了结巴外部词典的数据，例如朝代、扩展词、诗词名、诗人名和诗句等。而poet_main.py文件需要在运行前启动Fuseki或D2RQ服务。questionMapping.py文件定义了SPARQL模板和匹配规则，而questionSearch.py文件则负责完成SPARQL请求与解析，questionSparql.py将自然语言转为对应的SPARQL查询，wordHandle.py则进行简单语言处理。 项目还包含poemData.sql文件，用于存储诗词数据和mysql数据库结构；poem_demo_mapping.ttl为sql数据导出的映射文件；poem_kbqa.nt为通过d2rq转换得到的RDF数据；poem_kbqa.owl为通过protege构建的本体文件。" 知识点详细说明: 1. Python知识图谱开发: - 本项目利用Python编程语言来构建知识图谱，并通过该图谱来实现古诗词的智能问答功能。 - 知识图谱是结构化的语义知识库，通过实体、属性和关系描述世界信息，用于增强机器对自然语言的理解。 - Python语言具有丰富的数据处理和机器学习库，适合用于开发知识图谱应用。 2. 古诗词智能问答系统: - 古诗词智能问答系统是一种面向古诗文的问答系统，能够理解和回答有关古诗文的查询问题。 - 该系统基于知识图谱技术，能够处理自然语言问题，并返回准确的诗句或相关信息。 3. 数据库使用: - 项目中使用了mysql数据库来存储诗词数据集，并通过提供的sql文件进行数据导入。 - 用户需要熟悉mysql的基本操作，包括数据导入、查询和管理。 4. SPARQL语言: - 项目涉及到SPARQL（SPARQL Protocol and RDF Query Language），这是一种用于查询RDF（Resource Description Framework）数据的查询语言。 - 通过定义SPARQL模板和匹配规则，系统能够根据用户的自然语言问题，构建对应的SPARQL查询，并从知识图谱中检索数据。 5. RDF与本体: - 项目中利用d2rq工具将sql数据转换为RDF格式，以便构建知识图谱。 - 通过使用protege工具构建本体文件，定义了古诗词知识领域的实体及其关系，为知识图谱提供了结构化的数据模型。 6. 环境配置: - Python版本需要3.7以确保兼容性，同时需要安装jena和fuseki这两个组件，它们分别用于RDF数据的存储和SPARQL查询服务。 7. 二次开发与拓展性: - 系统具备良好的二次开发潜质，用户可以基于已有的系统框架和数据，进行个性化的功能拓展或改进。 - 拓展空间允许用户根据自己的专业需求和兴趣，实现不同的功能，如增加新的问答模块或优化现有算法。 8. 项目适用对象与使用场景: - 项目适合计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等计算机相关专业领域的学生、教师和从业者。 - 系统可以作为学习材料、毕业设计、课程设计、项目演示等多种场合的实践项目使用。