医疗知识图谱融合的中文聊天机器人开源项目

资源摘要信息:"该资源是一个基于医疗知识图谱、bert文本相似度以及seq2seq attention模型的中文聊天机器人项目源码，适用于前端界面展示。项目运行基于Python3、Java-SDK以及Neo4j图形数据库。它通过构建医疗知识图谱，并运用bert模型对文本相似度进行分析，同时结合seq2seq模型的attention机制来生成对话。 项目的前端界面能够让用户通过网页进行交互，需要通过百度nlpAPI提供API-key进行注册以使用其自然语言处理服务。在运行项目前，必须先启动Neo4j服务，并且运行三个Python接口文件api1/2/3.py。此外，项目包含了详细的项目报告，以及构建医疗知识图谱、进行问题分类与解析、搜索答案等各个功能模块的具体实现。 资源中包含的效果展示.gif文件可用于展示聊天机器人的运行效果，而index.html文件则是项目前端的入口。项目说明.md文件提供了一般性的项目介绍，而项目报告.pdf则详细记录了项目的架构、设计思路、功能实现以及运行指南。代码文件包括构建知识图谱的相关文件build_medicalgraph.py、进行问题分类的question_classifier.py、问题解析的question_parser.py、答案搜索的answer_search.py、以及构建seq2seq模型的核心文件chatbot.py和seq2seq模型的其他相关支持文件。 该项目适合作为计算机、通信、人工智能、自动化等专业的学生、老师或从业者的参考资源，可用于学习、进阶，也可作为课程设计、课程大作业或毕业设计的参考。它具备较高的学习和借鉴价值，为具备基础能力的用户提供了一个可以在此基础上进行修改和功能拓展的平台。" 知识点： 1. 知识图谱：资源中提及的知识图谱是构建在医疗领域的，它是一种语义网络，用于表示医疗实体（如疾病、药物、症状等）及其之间的关系。知识图谱能够为聊天机器人提供丰富的领域知识和推理能力，使其能够更加准确地理解和回答用户的问题。 2. BERT模型：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言表示的方法，能够对文本进行双向的理解，并捕捉丰富的语义信息。在资源中，BERT用于计算用户输入的文本与知识库中已有知识的相似度，从而帮助聊天机器人进行更准确的信息检索。 3. Seq2Seq模型：Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型是一种用于序列到序列学习的神经网络架构，常用于机器翻译、文本摘要等任务。在本项目中，Seq2Seq模型结合了注意力机制（attention），使得聊天机器人能够生成连贯、相关且一致的回复。 4. 语言模型与文本相似度：文本相似度是衡量两个文本段落相似程度的度量，它可以决定聊天机器人检索答案的相关性。BERT模型在这个上下文中作为一个强大的文本相似度计算工具。 5. Neo4j：Neo4j是一个高性能的NoSQL图形数据库，它专门用于存储和查询图形数据。在本资源中，Neo4j用于存储和查询医疗知识图谱的数据。 6. Python编程：本项目的源码完全基于Python编写，要求开发者具备Python 3的基础知识，以及对应生态中的库（如requests、flask等）的使用能力。 7. Web开发：资源提供了一个前端界面，用户可以通过网页与聊天机器人进行交互。这要求开发者具备HTML、CSS以及JavaScript等前端技术的知识。 8. 自然语言处理（NLP）：本项目深入涉及到NLP的多个方面，包括文本分类、解析、生成等，要求开发者对NLP领域有一定的了解。 9. 数据处理：为了训练和使用模型，项目涉及到对大规模数据集的处理能力，这包括数据清洗、标注、向量化等步骤。 10. 项目报告与说明：资源中包含了项目报告和项目说明文档，这些文档对于理解项目的架构、设计思路和运行机制至关重要，也为项目的维护和后续开发提供了参考。 11. 学习与进阶：该资源对于计算机、通信、人工智能、自动化等专业的学生和从业者提供了很好的学习材料，既可以作为实践的起点，也可以在已有的基础上进行拓展和改进。 12. 实际应用：由于本项目聚焦于医疗领域，因此在医疗咨询、辅助诊断、健康信息普及等方面具有潜在的实际应用价值。