基于知识图谱的Python问答系统大作业源码

资源摘要信息:"本资源是一套完整的Python课程设计大作业系统源码，以zip格式进行压缩。源码针对的是一个基于知识图谱的问答系统，该系统可能涉及到了自然语言处理、知识图谱构建与查询、数据库设计等计算机科学技术领域。" 知识点： 1. Python编程语言基础：Python是一种广泛应用于各种领域的高级编程语言，其设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（例如使用空格缩进来区分代码块）。Python支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。 2. 自然语言处理（NLP）：这是计算机科学和人工智能领域的一个子领域，旨在使计算机能够理解人类语言的含义。在问答系统中，自然语言处理用于解析用户提出的问题，并提取关键信息用于查询知识图谱。 3. 知识图谱构建：知识图谱是一种结构化的语义知识库，它以图的方式组织信息，节点代表实体，边代表实体之间的关系。构建知识图谱的过程可能涉及到实体识别、关系抽取、实体链接等技术。 4. 数据库设计：知识图谱的存储往往依赖于特定的数据库技术。在本系统中，可能使用了关系型数据库如MySQL或非关系型数据库如Neo4j来存储图谱数据。 5. Web框架应用：Python有多个流行的Web框架，如Django和Flask，用于创建动态网站和网络应用。问答系统很可能是以Web应用的形式实现，因此可能涉及到一个或多个Web框架的使用。 6. 数据可视化：虽然描述中没有明确提及，但知识图谱的展示可能需要数据可视化技术来帮助用户更好地理解查询结果。 7. 软件工程原理：作为课程设计大作业，该系统源码的设计和实现还需要遵循软件工程的基本原则和开发流程，例如需求分析、系统设计、编码、测试、维护等。 8. 开源软件和插件：标记为“python 软件/插件”表明该问答系统源码可能采用了开源技术和插件来辅助开发，例如使用开源库处理自然语言或进行图谱查询。 9. 系统测试与调试：在开发过程中，测试和调试是确保软件质量和可靠性的关键步骤。本系统源码中可能包含了相应的测试代码和调试工具的使用方法。 10. 版本控制：考虑到是一个课程设计大作业，源码的开发可能会用到版本控制系统，如Git，以便于代码的管理、备份和协作。 从提供的文件名称列表"python课设大作业-基于知识图谱的问答系统源码"可以看出，该资源涉及了多个IT领域的先进技术和概念，适合于课程设计、实践学习和深入研究。