参考datawhale开源组织:https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blob/master/KnowledgeGraph_Basic/task02.md
最近新接了个项目，开始忙了，只把图谱系统跑了一下，有些坑还没填，后期会更新
基于医疗知识图谱的问答系统操作介绍
一，引言
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该项目主要分为两部分：
- 第一部分：构造知识图谱。该部分的具体讲解将在Datawhale知识图谱组队学习之道。Task 3 Neo4j图数据库引入数据进行介绍；
- 第二部分：启动问答测试。内置一个简单的基于知识图谱的对话系统，该部分的具体讲解将在Datawhale知识图谱组队学习之任务4用户输入->的查询语句和Datawhale知识图谱组队学习之任务5 Neo4j图数据库查询进行分别介绍；
本节的核心目标是从上方的对项目??的运行过程进行介绍和讲解；学习者能够跑通整个项目。
二，运行环境
- python3.6及以上
- neo4j 3.5.2及以上
- jdk15.0.0
三，构建知识图谱
运行该过程，请确保已经安装好neo4j和jdk
运行以下命令：
python build_graph.py
注：由于数据量比较大，所以该过程需要运行几个小时
运行介绍之后，打开浏览器进入网址：http：// localhost：7474 / browser /，可以看到我们引入的数据的知识图谱，如下：
四，启动问答测试
运行以下命令：
python kbqa_test.py
运行结果如下图所示：
五，代码目录介绍
- 数据：存放数据
- img：存放readme里的图片
- 型号：存放训练好的tfidf模型和意图识别模型
- build_graph.py：构建图，详见task03
- entity_extractor.py：提取问句中的实体和识别正确，详见task04
- search_answer.py：根据不同的实体和构造构造cypher查询语句，查询图数据库并返回答案，详见task05