《红楼梦》人物知识图谱可视化与问答系统开发实践

资源摘要信息: 本资源是关于如何构建一个基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统的详细指南和源码包。系统通过Python开发，涵盖了知识图谱的创建、人物关系的可视化展示以及问答系统的实现。以下是从给定的文件信息中提炼出的相关知识点： 1. 系统架构与文件结构: - app.py: 系统的主入口文件，负责处理用户请求和路由管理。 - templates文件夹: 存放HTML页面模板，具体包括： - index.html: 欢迎界面，提供用户交互的起始点。 - search.html: 搜索人物关系页面，用于输入查询条件并展示结果。 - all_relation.html: 展示所有人物关系的页面。 - KGQA.html: 问答页面，允许用户通过自然语言询问与人物关系相关的问题。 - static文件夹: 存放CSS样式文件和JavaScript文件，负责页面的样式和动态效果。 - raw_data文件夹: 包含处理后的三元组数据，这些数据是构建知识图谱的基础。 - neo_db文件夹: 包含构建知识图谱的模块，具体文件包括： - config.py: 配置参数文件，用于设置图数据库连接信息。 - create_graph.py: 创建知识图谱的脚本，实现图数据库的建立。 - query_graph.py: 实现对知识图谱的查询操作。 - KGQA文件夹: 包含问答系统模块，具体文件包括： - ltp.py: 实现分词、词性标注、命名实体识别等自然语言处理功能。 - spider文件夹: 包含爬虫模块，具体文件包括： - get_*.py: 之前的爬虫代码，用于爬取《红楼梦》人物资料，现已完成并生成了images和json文件。 - show_profile.py: 调用人物资料和知识图谱数据，并在前端展示的代码。 2. 部署步骤: - 步骤0: 安装所需库，执行命令 `pip install -r requirement.txt`。 - 步骤1: 下载并配置neo4j图数据库，并修改neo_db目录下的config.py配置文件，设置图数据库的账号和密码。 - 步骤2: 在neo_db目录下执行python create_graph.py脚本，以建立知识图谱。 - 步骤3: 下载并安装LTP模型，用于自然语言处理。 - 步骤4: 在KGQA目录下修改ltp.py文件，设置LTP模型文件的存放路径。 - 步骤5: 运行python app.py启动应用，并在浏览器中访问localhost:5000查看系统。 3. 技术栈与工具: - Python: 本系统的开发语言，用于后端逻辑处理和接口实现。 - HTML/CSS/JS: 页面前端设计和交互实现。 - Neo4j: 图数据库，用于存储知识图谱数据。 - LTP (Language Technology Platform): 用于自然语言处理，包括分词、词性标注、命名实体识别等。 - Flask: Python编写的轻量级Web应用框架，用于处理HTTP请求和路由。 4. 实现功能: - 知识图谱的可视化展示: 将《红楼梦》中的人物关系以图形化的方式展示出来，便于用户理解和查询。 - 问答系统的构建: 允许用户以自然语言提问，系统通过LTP模块解析问题，并在知识图谱中查找答案。 5. 注意事项: - 确保已安装JDK8，因为neo4j需要JDK支持。 - 系统部署前应确保所有的依赖库都已正确安装。 - 在修改配置文件和代码时，需要谨慎操作，避免出现路径错误或参数配置不当的情况。 该资源对于学习和理解知识图谱在文学作品分析中的应用、自然语言处理技术、Web应用开发以及Python编程具有重要的指导意义。同时，它也展示了如何将复杂的数据结构通过可视化的方式呈现给终端用户，提高了信息获取的直观性和便捷性。