python课程设计大作业基于知识图谱的问答系统源码。里面含有项目的详细介绍和部署文档，按图索骥即可完成项目； 源码中有五个文件夹，如下所示： 1. Kbqa-website-deploy：项目部署所需内容； 2. buildQAModule：问答模块构建源码； 3. buildKnowledgeGraph：知识图谱构建源码； 4. buildFrontendWebsite：前端项目构建源码； 5. buildBackendService：后端项目构建源码。

一个简单的KBQA 一个简单的基于知识图谱的问答系统 数据集：数据集为2019年语言智能大赛的关系撤除数据集 实体识别模型：利用Transformer模型进行实体识别（以后会变更为bert） 事实识别：自己构造了几十条数据，利用逻辑回归进行预测 关系类型：包含'主演'，'作者'，'歌手'，'出生日期'，'导演'，'出生地'，'出版社'，'成立日期'，'连载网站'，'国籍'，'毕业院校”，“民族”，“所属专辑”，“目”，“作曲”等15中关系类型 实体类型：包含'影视作品'，'书籍'，'歌曲'，'人物'，'企业'，'网络小说'，'生物'7种实体类型

KBQA-BERT 基于知识图谱的问答系统，BERT做命名实体识别和句子相似度 介绍 本项目主要由两个重要的点组成，一是基于BERT的命名实体识别，二是基于BERT的句子相似度计算，本项目将这两个模块进行融合，构建基于BERT的KBQA问答系统。详细介绍，请看我的博客： : 环境配置 Python版本为3.6 pytorch版本为1.1.0 windows10 数据在Data中，更多的数据在[**NLPCC2016**](http://tcci.ccf.org.cn/conference/2016/pages/page05_evadata.html) 和 [**NLPCC2017**](http://tcci.ccf.org.cn/conference/2017/taskdata.php)。 目录说明 Input/data/文件夹存放原始数据和处理好的数据 1-sp