基于知识图谱的高校信息查询系统设计与实现

本资源是一个完整的Python项目，旨在通过知识图谱技术来实现一个高校信息查询系统。整个系统采用多轮对话机制，支持用户通过自然语言与系统交互，查询高校相关的各类信息。项目分为多个文件，包括源代码文件、配置文件、数据文件和项目说明文档等。 ### 项目功能 #### 1. 意图识别机制 系统首先通过意图识别机制来确定用户的查询意图。它包含两个阶段： - **第一次意图识别**：用于区分用户是进行闲聊还是询问高校信息。 - **第二次意图识别**：在确认用户询问高校信息后，进一步判断用户关注的高校信息类别，例如询问地址、专业等。 #### 2. 实体识别与链接 系统采用命名实体识别（NER）技术来识别用户输入中的具体实体，并将其链接到知识图谱中的相应节点。当用户询问第二个问题时，系统能够依据第一次问题中的实体和类别进行意图和实体的继承。 #### 3. FAQ问答与相似度打分 对于不属于预设类别范围的查询，系统会将问题转至FAQ部分，并利用基于SimBERT的相似度回归模型返回相似问答。此外，项目计划将FAQ与Elasticsearch结合，用于相似度的打分，提高问答的准确性。 #### 4. 知识图谱的查询能力 系统能够支持基于学校查询历史、排名、学科排名、就业去向、招生办电话和综合信息等十二个类别的垂直领域知识图谱问题。 ### 技术实现 #### 1. 知识图谱 知识图谱作为系统的核心，整合了大量高校相关信息，并提供了结构化查询的能力。它能够支持复杂的查询请求，并将查询结果以直观的形式呈现给用户。 #### 2. 多轮对话机制 系统采用多轮对话机制，意图继承和主体继承确保了在对话过程中能够跟踪用户的意图和查询的上下文，提高用户的查询效率。 #### 3. 技术栈 - **Python**: 系统开发使用的主要编程语言。 - **Neo4j**: 图数据库，用于存储和管理知识图谱中的数据。 - **SimBERT**: 一种基于BERT的相似度模型，用于FAQ问答。 - **Elasticsearch**: 可能用于扩展FAQ部分的相似度打分功能。 ### 使用场景与目标用户 项目非常适合计算机相关专业的学生、老师和企业员工使用，尤其适合那些对知识图谱有兴趣，希望了解和实践自然语言处理、对话系统和图数据库技术的初学者。此外，该系统可以作为毕业设计、课程设计或作业的参考或基础，也可以直接用于实际的项目演示。 ### 源代码文件说明 - **项目说明.md**: 提供项目的详细说明文档。 - **config.py**: 包含系统配置参数。 - **modules.py**: 包含系统核心模块。 - **requirements.txt**: 列出了项目运行所需的Python库。 - **first_class**: 可能是存放与第一次意图识别相关的代码。 - **ner**: 包含命名实体识别模块的代码。 - **neo4j**: 包含与Neo4j交互的代码，用于更新和查询知识图谱。 - **data**: 包含数据集和知识图谱相关数据。 - **img**: 包含系统截图或图表。 - **worm**: 该文件夹的作用未在描述中明确，可能是系统的其他支持文件或资料。 整体上，该项目是一个融合了自然语言处理、知识图谱和图数据库技术的实践项目，为用户提供了一个直观、高效的高校信息查询途径。通过理解和学习该项目，用户不仅能够掌握知识图谱和对话系统的基本概念和实现方法，还能够进一步扩展系统的功能，满足更复杂的应用需求。