高分毕设：基于知识图谱的古诗词问答系统

资源摘要信息:"基于知识图谱的古诗词问答系统python源码（本科毕设）.zip" 基于知识图谱的古诗词问答系统是一个结合了自然语言处理、知识图谱技术和Python编程语言开发的问答系统。该系统的设计和实现可以作为计算机专业学生的毕业设计项目，同时也适用于需要进行项目实战练习的学习者。在项目中，学生和开发者将学习如何构建一个问答系统，该系统能够理解和回答有关古诗词的问题。 在这个项目中，学习者将接触到以下几个关键的知识点和技术： 1. 知识图谱（Knowledge Graph）：知识图谱是一种用于表达实体及其相互关系的数据结构。在这个项目中，知识图谱被用来存储和表示古诗词相关的知识信息，包括作者、作品、历史背景、文学风格等。学习者将了解如何构建知识图谱，并从中提取信息来回答用户的查询。 2. Python编程语言：Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁易读的语法和强大的库支持而闻名。在这个项目中，Python被用作开发问答系统的主语言。学习者将学习如何使用Python进行编程，包括使用其标准库和第三方库。 3. 自然语言处理（NLP）：自然语言处理是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个分支，它研究如何使计算机能够理解和处理人类语言。在这个项目中，学习者将接触到NLP技术，如文本分析、实体识别和关系抽取等，这些技术被用来从用户的问题中提取有用信息。 4. Web开发：问答系统通常以Web应用程序的形式提供给用户。学习者将学习如何使用Python Web框架（例如Flask或Django）来构建Web应用程序。在这个项目中，学习者将了解如何创建Web页面，处理HTTP请求和响应，以及如何与用户进行交云。 5. 数据库技术：知识图谱通常需要存储在数据库中。学习者将学习如何使用数据库技术（如SQL和NoSQL数据库）来存储和检索知识图谱中的数据。此外，学习者还将了解到如何使用ORM（对象关系映射）工具来简化数据库操作。 项目的文件结构包括以下几个关键文件： - README.md：项目的说明文件，通常包含项目介绍、安装和运行指南、使用方法等信息。 - app.py：应用程序的主入口文件，包含Web应用程序的初始化和路由配置。 - models.py：定义了数据模型，用于映射知识图谱中的实体和关系到数据库中的表和字段。 - config.py：配置文件，包含应用程序运行所需的各种配置信息，如数据库连接、环境变量等。 - decorators.py：定义了装饰器函数，用于增强函数的行为，如日志记录、权限检查等。 - exts.py：扩展模块文件，包含对第三方库的封装或者自定义的工具函数。 - __init__.py：Python包的初始化文件，用于标记目录为Python包。 - requirements.txt：包含项目依赖的Python库列表，用于确保环境一致性和简化部署。 - KGQA：可能是一个包含知识图谱数据和问答系统核心算法的子目录。 - blueprints：Flask框架中用于组织应用程序路由和视图的目录结构。 通过学习和实践这个项目，学生和开发者将能够获得宝贵的实践经验，提升他们在构建知识图谱、编写Python代码以及开发Web应用程序方面的能力。此外，该项目的设计和实现过程也能够增强学习者的软件工程和项目管理技能。