高分毕设BERT知识图谱QA系统源码数据集

资源摘要信息:"本资源是一个基于BERT模型和知识图谱的问答（QA）系统，其核心是利用深度学习技术提供智能的问答服务。它包含了完整的项目源码以及配套的数据集，并且是经过测试运行成功后上传的。项目源码来源于个人的毕业设计或课程设计，得到了平均96.5分的高分评价。该资源对于计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等相关专业的在校学生、老师或企业员工来说是一个非常有价值的参考资料，既可作为学习进阶的材料，也可用于毕设、课设、作业等场合。该系统可应用于实际项目中，具有一定的实用价值和研究意义。 文件名称列表中包含了多个日志文件（recommend_articles.log.2019-08-06、recommend_articles.log.2019-08-21、recommend_articles.log.2019-08-23），这些可能是用于训练或评估系统性能的数据来源。LICENSE文件说明了资源的使用许可，README.md文件提供了学习参考信息。另外，conlleval.pl文件可能是一个用于评估命名实体识别(NER)性能的脚本。run_ner.py、run_similarity.py、qa_my.py、terminal_predict.py等Python脚本分别对应了命名实体识别、相似度计算、问答系统的主逻辑以及其他预测功能。 BERT模型（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练语言表示模型，由Google在2018年提出。它能够通过双向训练的方式更好地理解自然语言，捕捉上下文信息，非常适合处理问答系统中的复杂语言模型任务。BERT模型已经成为当前NLP领域的一个重要突破，并在多个NLP任务中取得了显著的成绩。 知识图谱是一种结构化的语义知识库，它通过实体、概念以及它们之间的关系来组织信息。在QA系统中，知识图谱可以用来存储和管理大量的事实性知识，使系统能够根据用户的查询返回准确的答案。知识图谱与BERT模型的结合可以极大地提高问答系统的性能，使其能够更好地理解自然语言并提取相关信息。 QA系统是一种能够理解和回答用户问题的计算机系统。在本资源中，QA系统结合了BERT模型和知识图谱，这不仅能够提高其理解自然语言的能力，还能够借助知识图谱中存储的大量事实性信息，提供更加精确和丰富的答案。在实际应用中，这种类型的QA系统可以用于客服机器人、在线帮助中心、搜索引擎增强等多种场景。 该资源还包含了几个Python脚本文件，如run_ner.py用于执行命名实体识别任务，run_similarity.py用于计算文本相似度，qa_my.py是问答系统的主体代码，terminal_predict.py可能用于在命令行界面提供预测功能。这些脚本文件结合了深度学习库，如PyTorch或TensorFlow，实现其功能。 总的来说，该资源是一个非常宝贵的学习和研究材料，它不仅提供了完整的代码实现，还包括了用于测试和评估的数据集。用户在下载使用前，应确保遵守资源的使用许可，并且不得将资源用于商业目的。"