JAVA开发知识图谱古诗词问答系统技术解析

资源摘要信息:"本项目主要介绍如何利用Java语言结合知识图谱技术实现一个古诗词智能问答系统。系统后端采用了Java作为主要开发语言，并结合了SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）框架、SpringBoot框架、Maven项目管理工具以及Neo4j图数据库技术。前端则使用了React技术栈，并通过CSS和ajax与后端进行通信。 首先，前端通过用户界面接收用户的问句，并通过ajax技术将问句发送至后端。后端接收到问句后，首先进行分词处理，并对每个单词进行词性标注，这可能涉及到用户自定义字典的使用。 接下来，系统会将问句进行抽象化处理，即将问句中的每个词替换为对应的词性标记，例如将“海尔的冰箱有哪些”抽象化为“ntc的n有哪些”。这一过程会使用到HashMap数据结构来存储和替换词汇。 抽象化后的句子将转换为词向量，这一步骤涉及到词汇表的创建和利用HashMap进行处理。词向量是用于后续问题模板匹配的重要中间表示形式。 系统会匹配适当的问题模板，这些模板是预先定义好的，并可能通过训练集进行训练优化。匹配到的问题模板随后被还原为具体的问题，替换模板中的占位符，如将“ntc n 有哪些”还原为“海尔 冰箱 有哪些”。 确定了具体的问题之后，系统会根据服务层逻辑调用数据库连接层。在这一层，系统会查询图数据库Neo4j以获取问题的答案。Neo4j作为一个专门的图数据库，非常适合处理知识图谱中的复杂关系查询。 最后，后端会对接收到的查询结果进行处理，并将最终结果通过ajax响应返回给前端，以供展示给用户。 整个系统涉及的技术栈包括但不限于：Java作为后端开发语言、SSM框架进行服务层的封装、SpringBoot简化项目配置和部署、Maven管理项目依赖、React构建前端用户界面、ajax实现前后端数据交互、CSS对前端界面进行样式设计、Neo4j图数据库用于存储和查询知识图谱、以及HashMap和词向量在处理文本和数据转换中的应用。 通过本项目，可以学习到如何利用Java及各种现代Web开发技术实现一个功能完整的智能问答系统。同时，知识图谱的构建和应用、问题的抽象化和模板匹配、以及图数据库的查询优化等知识点也是本项目的重要内容。"