资源包含了电影知识方面的几个问题训练集样本数据，以及特征词汇表和问题分类器【模板】，资源中也包含了基于电影知识图谱智能问答系统的核心代码ModelProcess

谷歌新退出的QA问答系统代码，阅读理解对于机器来说， 是一项非常艰巨的任务。google提出QANet， 目前（2018 0505）一直是SQuAD的No. 1. 上传与大家分享一下。

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Spring-Boot集成Neo4j并利用Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统

一个基于Python模块REfO实现的知识库问答初级系统. 该问答系统可以解析输入的自然语言问句生成 SPARQL 查询，进一步请求后台基于TDB知识库的Apache Jena Fuseki 服务, 进而得到问题的结果。

智能问答系统的设计与实现

基于电影知识图谱的智能问答系统，有助于搭建基于import-基于电影知识图谱的智能问答系统