高分课程设计：Python实现知识图谱问答系统

资源摘要信息:"课程设计-基于知识图谱的智能问答系统python源码(包含意图识别与类知识库送入LLM方法).zip" ### 知识点概述 本资源是关于构建一个基于知识图谱的智能问答系统的Python源码。该系统集成了意图识别和知识库输入到大型语言模型（LLM）的方法。适用于计算机相关专业的学生和对项目实战感兴趣的学者。 ### 知识图谱 知识图谱是一种图形化的数据库，用于存储实体或概念之间的关系。在智能问答系统中，知识图谱能够提供结构化的信息源，使系统能够理解和回答用户的查询。 #### 主要知识点: - **实体识别**：在文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地点、时间等。 - **关系抽取**：从文本中提取实体间的关系，例如“苹果是一家科技公司”中的“苹果”和“科技公司”之间的关系。 - **属性提取**：确定实体的特征和属性，如“苹果公司”的“创立日期”。 - **图谱构建**：整合实体、关系和属性以构建知识图谱。 - **图谱查询**：执行搜索和推理，以便根据用户的查询检索信息。 ### 智能问答系统 智能问答系统能够理解自然语言问题，并提供准确的答案。 #### 主要知识点: - **问题理解**：使用自然语言处理（NLP）技术解析和理解用户的问题。 - **意图识别**：确定用户询问的意图，例如“天气预报”、“时间查询”等。 - **答案生成**：基于知识图谱和意图识别的结果，生成对用户问题的回答。 ### Python编程 Python是一种广泛应用于数据科学和机器学习领域的编程语言，尤其适合快速开发智能问答系统。 #### 主要知识点: - **Python基础**：理解Python语言的基础语法和概念。 - **数据处理**：使用Pandas等库进行数据清洗和处理。 - **自然语言处理**：利用NLP库（如NLTK、spaCy）进行文本分析和处理。 - **机器学习框架**：掌握TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，用于构建模型。 ### 大型语言模型（LLM） 大型语言模型是基于深度学习的模型，它们通过大量文本数据学习语言的统计规律性，用于生成和理解自然语言。 #### 主要知识点: - **预训练语言模型**：如BERT、GPT系列，它们在海量文本数据上预先训练，捕捉语言的广泛特征。 - **模型微调**：针对特定任务对预训练模型进行微调，以适应问答系统的上下文。 - **模型部署**：如何将训练好的模型集成到问答系统中，以实时回答问题。 ### 文件名称说明 - **KGQA-main**: 这可能是项目的主目录或主文件，包含系统的主体代码和关键实现。 ### 应用场景 该资源适合以下人群： - 正在进行课程设计或期末大作业的计算机相关专业的学生。 - 需要进行项目实战练习的学习者。 通过本资源，学习者可以学习到如何从零开始构建一个智能问答系统，包括知识图谱的构建、意图识别的实现、与大型语言模型的结合以及Python编程实践。这不仅有助于理解智能问答系统的工作原理，还能够提高解决实际问题的能力。