基于neo4j+python开发的心理疾病咨询知识图谱智能问答系统，实现了前后端的开发设计。 知识图谱包含disease、alternate_name、pathogenic_site、department、symptom 、check、susceptible_crowd等实体类型和disease_alternate_nam、disease_pathogenic_site 、disease_symptom、disease_check、disease_department、disease_complication、disease_confusable、disease_crowd等关系类型，共7类1462个实体和3927条关系，实现针对心理疾病咨询的智能问答。

可直接参考当毕设项目。有完整的内容

本源码和数据是我的专栏《模型从入门到实战》中AI智能问答系统的配套资料，专栏地址是：https://blog.csdn.net/asd343442/article/details/135863785，应粉丝要求，上传源码。

内容概要：该资源包含ChatGPT智能问答系统安装包windows+linux+mac。 适用人群：已工作或未工作的软件开发人员。 使用场景及目标：适合研究学习使用。 其他说明：暂无

neo4j图数据库+python+知识图谱（适用于毕业/课程设计）

本代码实现是基于python实现的基于复旦大学崔万云博士的learing question answering over corpora and konwlege bases ，代码实现与论文有所出入，原因是本实现用的语料是中文做训练数据集，其中命名实体认为论文有太多欠缺，而实体识别是智能问答思想关键。希望更多读者能够有更好的方法。

人工智能-机器学习-面向电商领域的智能问答系统若干关键技术研究.pdf

Spring-Boot-Neo4j-Movies Spring-Boot集成Neo4j结合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 博客地址： 项目博客地址： 升级Spark依赖，由原来的2.3升级到2.4，GitHub官方提醒> = 1.0.0，<= 2.3.2之间的版本容易受到攻击 spark2.4 == >scala2.11 and scala2.12 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> org.apache.spark spark-core_2.12 2.4.0 <

本代码实现是基于python实现的基于复旦大学崔万云博士的learing question answering over corpora and konwlege bases ，代码实现与论文有所出入，原因是本实现用的语料是中文做训练数据集，其中命名实体认为论文有太多欠缺，而实体识别是智能问答思想关键。希望更多读者能够有更好的方法。

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