智能问答系统开发指南：Python源码与运行教程

资源摘要信息: "基于医药知识图谱的智能问答系统python源码+运行说明.zip" 一、开发环境与技术栈 1. Python 3.5.2：智能问答系统的开发基础语言版本，需确保运行环境与该版本兼容。 2. jieba中文分词组件：用于对中文文本进行处理，包括分词、词性标注等，是中文处理中常用的一个库。 3. sparqlwrapper：这是一个Python库，用于简化与SPARQL端点（endpoint）的交云。SPARQL是一种查询语言，用于对语义网数据进行查询和修改。 4. Django：一个高级的Python Web框架，鼓励快速开发和干净、实用的设计。在本项目中用于快速构建Web应用界面，实现用户交互。 5. Apache Jena：这是一个开源的Java语义网框架，可以用来构建语义网和链接数据应用。它提供了丰富的API来处理RDF数据。 6. Apache Jena Fuseki：是一个分布式存储和查询服务，用于存储和查询TDB格式的知识库。它是Apache Jena的组件之一，提供了一个HTTP接口来进行SPARQL查询。 二、运行环境配置步骤 1. 首先需要配置Java环境，因为Apache Jena和其服务Apache Jena Fuseki都需在Java环境下运行。 2. 安装jieba中文分词组件，可以通过Python的包管理工具pip进行安装。 3. 安装sparqlwrapper，也是通过pip进行安装。 4. 安装Django框架，同样利用pip进行安装。 5. 下载并安装Apache Jena，包括其子模块Apache Jena Fuseki。需要确保这些安装步骤正确无误，以便系统能够正确地构建和查询知识图谱。 三、数据准备 1. TDB药品疾病知识库：这是整个智能问答系统的基础数据，包含了药品和疾病的各类信息。TDB是Apache Jena支持的一种图数据库格式。 2. 确保TDB药品疾病知识库数据完整且可被系统所用，否则会影响问答系统的准确性与可用性。 四、运行步骤详解 1. 下载并准备好TDB药品疾病知识库数据，确保数据格式和内容无误。 2. 克隆或下载项目代码，以便获取智能问答系统的所有源码。 3. 开启Apache Jena Fuseki服务，具体操作为进入Apache Jena Fuseki文件夹，运行fuseki-server.bat文件。之后退出程序，系统会自动在当前目录创建"run"文件夹。 4. 将TDB数据和Apache Jena Fuseki放在同一个目录下，以保证两者能够正确链接和交互。 5. 将项目代码apache_configuration文件夹下的kgdrug.tll和rules.tll文件移动到"run"文件夹中。 五、运行说明 用户通过浏览器访问部署好的Django Web应用，通过界面进行问题输入。问答系统会利用知识图谱中的数据进行查询，返回精确的问题答案。 六、拓展知识 1. 知识图谱（Knowledge Graph）是一种语义网络，它以图形的形式描述现实世界中存在的各种实体或概念以及它们之间的关系。在医药领域，知识图谱能够有效地组织大量的医药数据，为智能问答、疾病诊断、药物研发等提供支持。 2. 语义网（Semantic Web）是在互联网的基础上，通过为现有的Web资源添加元数据，使得计算机能够更好地理解和处理信息。SPARQL作为其查询语言，能够处理复杂的查询请求。 3. Django框架的设计哲学是DRY原则（Don't Repeat Yourself），强调代码的复用性和模块化，这使得开发者能以更快速的方式构建复杂的Web应用程序。 通过以上步骤和知识点的解析，可以对“基于医药知识图谱的智能问答系统python源码+运行说明.zip”的整体理解和运行有比较全面的认识。在实际部署和使用过程中，应仔细核对每一步操作，并对可能出现的问题进行相应的调试和解决。