构建基于电影知识图谱的问答系统教程及源码

资源摘要信息:"本资源是一个基于电影知识图谱和基于模板构建的问答系统项目，包含了完整的源码、项目说明以及详细的注释和数据。该问答系统通过一系列的步骤，实现了一个能够接收用户输入的问题并给出相关答案的系统。资源适用于计算机、数学、电子信息等专业的学生作为课程设计、期末大作业和毕业设计的参考。 项目中涉及到的关键技术点包括： 1. 知识图谱的建立：本项目采用结构化的知识图谱来存储电影相关的信息。知识图谱能够将电影相关的数据结构化，便于快速检索和查询。构建知识图谱的过程通常涉及数据的抽取、整合和存储。 2. 类别判定的构建：问答系统通过类别判定来确定问题所对应的领域或类别。在本项目中，类别判定是基于规则方法实现的，这种方式相较于基于机器学习或深度学习的方法，更依赖于预定义的规则和关键词匹配。 3. 实体的提取：系统需要从用户的问题中提取出关键的实体信息。这些实体通常包括电影名称、导演、演员等，这些实体对于构建有效的查询语句至关重要。 4. 查询语句的构建和查询：根据提取的实体信息和类别，系统构建查询语句，并在知识图谱中进行查询以获取相关信息。 5. 查询结果的处理和输出：最后，系统需要处理查询结果，并以一定的格式输出给用户。这通常涉及到结果的排序、过滤以及格式化等步骤。 资源的项目结构如下： - README.md：项目的描述文件，提供了项目的概览和使用说明。 - 建立词表.py：用于建立和管理与电影相关的词表。 - 建立图谱.py：负责构建和存储知识图谱的程序文件。 - chatbot_graph.py：聊天系统的主要运行文件，负责整个问答流程的控制。 - question_classifier.py：用于问题分类的函数。 - question_parser.py：用于将问题转换成查询语句的函数。 - answer_search.py：用于处理查询结果并生成答案的函数。 - genre.txt、movie.txt、person.txt：分别存储了电影的类型、电影、人物的词表。 - data文件夹：存储了项目所需的各种数据文件，包括电影数据、人物与电影关系数据、类型与电影关系数据等。 整个项目的运行流程可以概括为： - chatbot_graph：作为总控函数，协调其他模块的工作。 - question_classifier：接收用户输入的问题，并进行分类处理。 - question_parser：根据分类结果和问题内容，构建查询语句。 - answer_search：根据查询语句在知识图谱中查询，并处理结果，最后生成并输出答案。 资源中的部分知识图谱通过链接展示，提供了一个可视化的知识图谱实例，有助于理解电影数据之间的关系。 如果需要实现更多功能，阅读和理解代码是必要的。项目中使用的代码应该是清晰和详细的，包含必要的注释，以便用户能够根据代码进行调试和修改。 标签“模型 源码 系统”强调了这个资源中包含的核心元素：模型指的是用于处理问题和生成答案的算法模型；源码是实现这些模型的编程代码；系统则是一个集成的程序，它将用户输入的问题转换为答案。 最后，文件名称列表中的“code_20105”可能是资源的版本号或者是资源的名称的一部分，但没有更多的上下文信息，无法确定其具体含义。"