SpringBoot与Vue打造中文症状问答系统源码解析

资源摘要信息:"基于SpringBoot+Vue的知识图谱的中文症状问答系统源码+数据+项目说明（web端+服务端）" ### 知识点详解 #### 一、技术栈和工具 1. **SpringBoot**: 一个开源Java基础框架，旨在简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。它使用了特定的方式来配置Spring，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。在这个项目中，SpringBoot负责后端服务的搭建和运行。 2. **Vue.js**: 是一套构建用户界面的渐进式JavaScript框架，专注于视图层。在这个项目中，Vue.js用于构建用户交互的前端界面。 3. **word2vec/doc2vec**: 这两种技术都属于自然语言处理的范畴，用于将单词或文档转换为向量形式，从而使得计算机可以处理这些文本数据。 4. **编辑距离**: 计算两个字符串之间的相似度，常用于拼写检查、数据库模糊查询等领域。 5. **词性标注**: 将句子中的单词赋予相应的词性，如名词、动词等，是自然语言处理的基础步骤之一。 6. **依存句法分析**: 研究句子中词语之间的依存关系，用于深入理解句子结构。 7. **scrapy**: 一个快速的高层次网页爬虫框架，用于网络爬取和数据抓取。 8. **sparql**: 一种用于查询和更新语义网中存储的RDF（资源描述框架）数据的查询语言。 9. **jena**: 一个开源的Java框架，用于构建语义网和链接数据应用。 10. **Neo4j**: 一个高性能的NoSQL图形数据库，它将数据存储为节点之间的关系，适合复杂关系数据的存储与查询。 11. **Protégé**: 一个开源的本体编辑器和类框架编辑器，常用于构建知识图谱。 12. **mysql**: 一个流行的开源关系型数据库管理系统，用于数据存储和管理。 13. **D2RQ**: 用于将关系型数据库转换为RDF数据的工具。 14. **TDB**: 是一个高性能的原生RDF存储。 15. **drools**: 一个基于规则引擎的业务逻辑平台，用于复杂决策支持系统的开发。 16. **Fuseki**: 一个SPARQL服务器，用于提供对RDF数据的访问。 #### 二、知识图谱与问答系统 1. **知识表示**: 指的是如何表达和编码知识的方法和规则，以便让计算机能够理解和处理。 2. **知识建模**: 通过构建模型来抽象化和形式化地表示现实世界中的知识。 3. **知识抽取**: 从非结构化的文本或其他数据源中提取结构化的知识信息。 4. **知识存储**: 指的是存储知识的方式，如使用图数据库Neo4j或RDF存储知识图谱数据。 5. **知识融合**: 合并来自不同来源的知识，消除重复和冲突，形成一致的知识体系。 6. **知识问答**: 系统根据用户输入的查询，提供答案或相关信息。 7. **知识推理**: 通过逻辑规则推导出新的知识或信息。 8. **RDF**: 资源描述框架（Resource Description Framework），用于描述网络上的资源。 #### 三、项目内容和结构 1. **算法逻辑目录（kbqa/KGServer/src/main/java/NLP/）**: 包含了自然语言处理相关的算法实现，涉及中文症状问答的逻辑处理。 2. **图数据库处理目录（kbqa/KGServer/src/main/java/TDB/）**: 包含了图数据库操作相关的代码，如查询、更新等。 3. **项目说明.md**: 详细描述了整个项目的架构、功能、安装使用方法以及各个部分的实现细节。 4. **我真的很好看.txt**: 可能是项目中的某个测试文本或示例文本。 5. **KGWeb**: 包含了前端页面代码，用于实现中文症状问答系统的用户界面。 6. **KGServer**: 包含了后端服务代码，用于处理知识图谱相关的逻辑，包括数据处理、查询等。 7. **source_code_all_bk**: 包含了整个项目的源代码，用户可以查看和编辑。 #### 四、项目适用人群和使用场景 1. **适用人群**: 计算机相关专业的在校学生、专业教师、企业员工等。 2. **使用场景**: 该问答系统可以作为学习资源，帮助学习者入门或进阶计算机科学、信息安全、数据科学、人工智能、通信、物联网等领域的知识。同时，也可以作为毕业设计、课程设计的参考项目。 #### 五、项目优势和价值 1. **学习借鉴价值**: 由于该项目涵盖了从知识图谱构建、自然语言处理到前后端开发的整个流程，它为学习者提供了学习和实践计算机科学各方面知识的平台。 2. **稳定性**: 项目代码完整且经过验证，确保了运行的稳定性，有利于用户放心使用和学习。 3. **开放性**: 项目源码对外开放，便于社区成员进行交流和贡献，形成良好的开源生态。