中医药智能问答系统Python源码下载与介绍

资源摘要信息:"本资源是一个基于中医药领域知识图谱的智能问答系统的Python源码包。该系统可用于学习和教学目的，如毕业设计、课程设计、期末大作业等，并且已经过测试，功能正常。源码包中包含了多个Python脚本文件，每个文件都承担着不同的任务。 1. ans_bot.py：这个文件用于启动问答系统，是用户交互的主入口。 2. mention_extrator.py：该文件涉及MENTION的识别，MENTION指的是文本中提及的特定实体的标记。 3. entitylink.py：此脚本负责实体链接，即将文本中的实体与知识库中的实体进行匹配和链接。 4. path_extrator.py：此文件用于路径召回，指的是从知识库中提取相关的实体间关系路径，以用于问答系统。 5. KG.py：与知识库进行交互的模块，负责从知识库中查询、更新、删除知识等操作。 系统的知识库部分是通过互联网爬虫技术和人工整理中医药书籍得到的。预训练语言模型采用的是rbt3，这是一个在Hugging Face模型库中可找到的模型，专门用于处理中文语言的理解任务。系统的设计理念和技术实现涉及人工智能领域的多个子领域，包括自然语言处理、知识图谱构建、实体识别和链接等。 对于有计算机专业背景的用户，如在校学生、老师或企业员工，这个项目是一个不错的学习材料和实践平台。无论是作为毕设、课程设计还是个人项目进阶，用户都可以基于这个系统进行代码的修改和功能的扩展。对于初学者，这个项目也可以作为入门材料，帮助理解智能问答系统的工作原理。 此外，资源中还包含了一个README.md文件，通常用于提供项目的安装和使用说明，以及一个问答流程的图片文件，可能用于描述系统的运行逻辑或用户交互流程。" 知识点包括： 1. 中医药领域知识图谱的构建方法和应用场景。 2. 智能问答系统的架构设计和实现原理。 3. Python编程语言在AI领域的应用。 4. 预训练语言模型（例如rbt3）在自然语言处理任务中的应用。 5. 实体识别（Entity Recognition）和实体链接（Entity Linking）技术。 6. 知识图谱与知识库的交互机制。 7. 利用爬虫技术从互联网上爬取数据的方法和工具。 8. 如何进行知识库的人工整理和构建。 9. 系统开发和部署的流程，包括测试和维护。 10. 开源社区资源的使用，例如Hugging Face模型库。 11. 文件命名规范，例如.py表示Python源代码文件，.md表示MarkDown格式文档。 ***项目文档编写，例如README.md文件的编写和使用。 这个资源包适用于以下标签相关的学习和研究领域： - 毕业设计 - 课程设计 - 期末大作业 - 智能问答系统 - 中医药领域知识图谱