Python+Neo4j医药知识图谱自动问答系统
概述
本项目实现了基于Python和Neo4j数据库的医药知识图谱自动问答系统。该系统专注于医药领域，通过高效的知识图谱构建技术，收集并整合了大量关于疾病、药物、症状及相关医学信息，形成一个结构化的知识网络。利用这个知识库，系统能够理解并回答用户提出的关于医药方面的问题，实现智能化的自动问答服务。
特点
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知识图谱构建：采用Python脚本进行数据爬取、清洗和标准化处理，创建疾病、药品、症状等实体及其关系的丰富知识图谱。
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Neo4j数据库：利用Neo4j图数据库的强大功能存储和管理知识图谱，确保查询效率和数据关联性。
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自动问答机制：开发了一套算法，能解析自然语言问题，通过图数据库查询语言Cypher执行查询，精准匹配知识图谱中的信息，返回答案。
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领域专注：针对医药领域深度定制，覆盖常见疾病、治疗方案、药品副作用等多个维度的信息。
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交互界面：提供了用户友好的交互界面，方便用户输入问题并获取专业回答。
技术栈
- Python: 用于数据处理、知识图谱构建及问答逻辑的实现。
- Neo4j: 存储知识图谱的高性能图形数据库。
- 自然语言处理(NLP): 处理用户的自然语言提问，提取关键信息。
- Cypher查询语言: 在Neo4j中进行复杂查询的主要工具。
快速入门
- 安装要求：确保您的开发环境中已安装Python3.x和Neo4j数据库。
- 获取代码：从本仓库克隆源代码到本地。
- 配置环境：根据项目文档调整数据库连接参数。
- 运行知识图谱构建脚本：使用Python脚本导入数据至Neo4j。
- 启动服务：部署提供的后端服务，若有必要，搭建前端界面或API调用。
- 测试问答功能：通过接口或应用界面提交问题，验证自动问答效果。
使用示例
假设您想了解特定疾病治疗方法，只需在系统中输入相关问题，如“糖尿病有哪些常见的治疗方法？”，系统将基于预先构建的知识图谱检索信息并给出详细回答。
贡献指南
欢迎贡献您的代码、建议或报告问题。请遵循项目的贡献准则，并在发现任何问题时通过GitHub的Issue页面提出。
许可证
本项目遵守[XXX许可证]（请在此处添加实际许可证名称，例如Apache 2.0、MIT等），更多信息参见LICENSE文件。
通过此项目，我们希望能够推动医药知识普及，简化专业知识的获取方式，同时也鼓励开发者探索更多基于知识图谱的智能应用可能。