基于Vue和SpringBoot的中文病症问答系统开发

资源摘要信息:"本项目是一个基于知识图谱构建的中文病症问答系统，前后端分别使用Vue.js和Spring Boot进行开发。该项目可以用于个人学习、研究、毕业设计或课程设计。系统的前端使用Vue框架，这是一种采用组件化开发的JavaScript框架，非常适合构建单页应用（SPA）。后端则采用Spring Boot框架，这是一个基于Spring框架的开源Java平台，能够快速、便捷地创建独立的、生产级别的基于Spring框架的应用程序。 在技术层面，项目采用了word2vec和doc2vec进行词汇的向量表示，这些技术能够将词语转换为向量形式，便于后续的计算和处理。项目还用到了编辑距离算法，这通常用于衡量字符串之间的相似度。除此之外，还涉及到了词性标注和依存句法分析，这些技术有助于解析自然语言，提取重要的语言结构信息。 此外，项目中还使用了scrapy框架，这是一个快速、高层次的web爬虫和web抓取框架，能够用于抓取web站点并从页面中提取结构化数据。sparql是一种用于查询和处理RDF（Resource Description Framework）数据的查询语言，而本项目在知识图谱的交互上用到了sparql。 在工具方面，本项目使用了jena，这是一个处理RDF、RDFS和OWL的Java库。Neo4j是一个高性能的NoSQL图形数据库，非常适合用来存储和查询复杂的关系网络，如本项目中的知识图谱。Protégé是一个开源的本体编辑器，可以用来构建知识表示模型。mysql是广泛使用的开源关系数据库管理系统，用于存储结构化数据。D2RQ是一个将关系数据库映射为RDF的工具。TDB是Jena的一个模块，用于存储和查询RDF数据。drools是一个基于Java规则引擎，用于实现规则推理。Fuseki是一个RDF服务器，允许用户通过SPARQL进行数据查询和更新。 该系统涉及的知识包括知识表示、知识建模、知识抽取、知识存储、知识融合、知识问答、知识推理和RDF（资源描述框架）。RDF是一种互联网上数据表示的标准，用于描述Web资源（如文档、图片等）的属性和关系。 项目的算法逻辑目录位于kbqa/KGServer/src/main/java/NLP/下，包含自然语言处理相关逻辑。图数据库处理目录位于kbqa/KGServer/src/main/java/TDB/，包含与图数据库相关的操作逻辑。 如果只想进行简单实验，可以查看kbqa/KGServer目录下的相关代码。但如果想要运行整个项目，需要安装Neo4j、mysql等第三方软件。这些软件的安装和配置是项目运行的前提条件，需要根据各自的官方文档进行安装和设置。 整个系统展示了前后端分离的开发模式，前端负责展示和用户交互，而后端则处理数据逻辑、数据库交互和知识图谱的维护。通过知识图谱技术，系统可以对用户的中文病症咨询进行智能回答，具有一定的实用价值和研究意义。"