基于BERT的问答系统实现及源码下载说明

资源摘要信息: "基于知识图谱的问答系统.zip" 1. 知识图谱和问答系统: 知识图谱是一种语义网络，用于存储实体间的相互关系。它把复杂的信息组织成网络结构，使得信息的检索、存储和处理更为有效。问答系统是一种能够理解自然语言问题并提供回答的人工智能应用。基于知识图谱的问答系统能够通过解析用户输入的问题，并在知识图谱中检索相关信息，以产生准确的回答。 2. BERT在问答系统中的应用: BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个预训练语言表示的模型。在这个毕设源码中，BERT被应用于两个核心模块，即命名实体识别和句子相似度计算。命名实体识别的目的是从输入文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。而句子相似度计算的目的是比较两个句子的含义相似程度，这对于理解问题与知识图谱中哪部分信息相关联至关重要。 3. 在线模式（Online）与离线模式（Outline）: 在本项目中，“online predict”指的是实时预测模块，能够对用户的输入问题进行即时响应和处理。而“outline predict”则可以理解为离线预处理模块，它通常用于在不直接响应用户输入的情况下，对知识图谱进行预处理或构建索引。在线和离线模式的分离使系统更加高效，避免了实时处理可能带来的性能瓶颈。 4. 系统的高内聚低耦合: 高内聚低耦合是软件工程设计原则之一，意指每个模块的功能应集中，模块间应尽量减少依赖。本问答系统通过将命名实体识别模块和句子相似度计算模块分别处理，并将结果融合输出，实现了高内聚低耦合的效果。这样的设计使得系统各部分能够独立工作和维护，提高系统的稳定性和可扩展性。 5. Python源码环境配置: 开发这样的系统需要特定的软件环境。根据描述，Python的版本应该是3.6，tensorflow版本为1.13。TensorFlow是Google开发的开源机器学习框架，为深度学习和神经网络提供了良好的支持。XAMPP是一个易于安装的本地服务器环境，用于部署如phpMyAdmin等应用。Navicat Premium是一种数据库管理工具，支持多种数据库系统。这些工具共同构成了开发和部署基于知识图谱的问答系统的软件环境。 6. 论文参考: 项目提到了一篇论文作为理论参考（***），虽然没有提供具体的论文内容，但它可能是该项目的一个理论支撑，解释了知识图谱构建和问答系统设计的基本原理和实现方法。 7. 小程序源码标签: 从标签信息来看，该项目也涉及到了微信小程序的开发，这表明了该问答系统可能是通过微信平台的接口进行交互的。小程序的开发和部署需要掌握微信开发文档中定义的特定技术要求和接口标准。 8. 文件名称列表: 文件名称列表中包含了“【CSDN：小正太浩二】下载说明.txt”，这意味着该项目可能有配套的下载和安装指南文档，帮助用户了解如何获取和设置问答系统。另一个文件名“KBQA-BERT-master”暗示了这是一个主目录文件，其中可能包含了项目的源代码文件、数据文件、模型文件以及其他配置文件。这些文件是理解和进一步开发问答系统的基础。 总的来说，这个基于知识图谱的问答系统项目是一个综合性的实例，它展示了如何将深度学习模型如BERT与知识图谱结合，来创建一个能够理解自然语言问题并给出准确回答的智能系统。同时，该项目还提供了实际操作的经验和文档，这对学习和理解相关技术和工具的开发者来说是非常有价值的资源。