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1、項(xiàng)目背景

為通過(guò)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)增加對(duì)知識(shí)圖譜的認(rèn)識(shí)，幾乎找了所有網(wǎng)上的開(kāi)源項(xiàng)目及視頻實(shí)戰(zhàn)教程。

果然，功夫不負(fù)有心人，找到了中科院軟件所劉煥勇老師在上的開(kāi)源項(xiàng)目，基于知識(shí)圖譜的醫(yī)藥領(lǐng)域問(wèn)答項(xiàng)目。

項(xiàng)目地址：

用了兩個(gè)晚上搭建了兩套，Mac版與版，哈哈，運(yùn)行成功?。。?/p>

從無(wú)到有搭建一個(gè)以疾病為中心的一定規(guī)模醫(yī)藥領(lǐng)域知識(shí)圖譜，以該知識(shí)圖譜完成自動(dòng)問(wèn)答與分析服務(wù)。該項(xiàng)目立足醫(yī)藥領(lǐng)域，以垂直型醫(yī)藥網(wǎng)站為數(shù)據(jù)來(lái)源，以疾病為核心，構(gòu)建起一個(gè)包含7類(lèi)規(guī)模為4.4萬(wàn)的知識(shí)實(shí)體，11類(lèi)規(guī)模約30萬(wàn)實(shí)體關(guān)系的知識(shí)圖譜。 本項(xiàng)目將包括以下兩部分的內(nèi)容：

1、基于垂直網(wǎng)站數(shù)據(jù)的醫(yī)藥知識(shí)圖譜構(gòu)建

2、基于醫(yī)藥知識(shí)圖譜的自動(dòng)問(wèn)答 2、項(xiàng)目環(huán)境 2.1 系統(tǒng)

搭建中間有很多坑，且行且注意。

配置要求：要求配置neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)及相應(yīng)的依賴(lài)包。neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)用戶(hù)名密碼記住，并修改相應(yīng)文件。

安裝neo4j，neo4j 依賴(lài)java jdk 1.8版本以上：

java jdk安裝方法可參考： 系統(tǒng)下安裝JDK8，下載地址：

安裝neo4j可參考博文： 安裝neo4j，下載地址：

安裝可參考： 環(huán)境下安裝.7

根據(jù)neo4j 安裝時(shí)的端口、賬戶(hù)、密碼配置設(shè)置設(shè)置項(xiàng)目配置文件：.py&.py(下載項(xiàng)目時(shí)根據(jù)個(gè)人需要也可使用git)

數(shù)據(jù)導(dǎo)入： .py，導(dǎo)入的數(shù)據(jù)較多，估計(jì)需要幾個(gè)小時(shí)。

.py導(dǎo)入數(shù)據(jù)之前，需要在該文件main函數(shù)中加入：

.py

啟動(dòng)問(wèn)答： .py

2.2 Mac系統(tǒng)

mac本身自帶、java jdk環(huán)境，可直接安裝neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)，項(xiàng)目運(yùn)行步驟與基本一樣。

問(wèn)題解答：

安裝過(guò)程中如遇問(wèn)題可聯(lián)系: -sbb。 2.3 Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)展示

2.4 問(wèn)答系統(tǒng)運(yùn)行效果

3、項(xiàng)目介紹

該項(xiàng)目的數(shù)據(jù)來(lái)自垂直類(lèi)醫(yī)療網(wǎng)站尋醫(yī)問(wèn)藥，使用爬蟲(chóng)腳本.py，以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，構(gòu)建了以疾病為中心的醫(yī)療知識(shí)圖譜，實(shí)體規(guī)模4.4萬(wàn)，實(shí)體關(guān)系規(guī)模30萬(wàn)。的設(shè)計(jì)根據(jù)所采集的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成，對(duì)網(wǎng)頁(yè)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行xpath解析。

項(xiàng)目的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)，問(wèn)答系統(tǒng)采用了規(guī)則匹配方式完成，數(shù)據(jù)操作采用neo4j聲明的。

項(xiàng)目的不足之處在于疾病的引發(fā)原因、預(yù)防等以大段文字返回，這塊可引入事件抽取，可將原因結(jié)構(gòu)化表示出來(lái)。

3.1 項(xiàng)目目錄

. ├── README.md ├── __pycache__ \\編譯結(jié)果保存目錄 │ ├── answer_search.cpython-36.pyc │ ├── question_classifier.cpython-36.pyc │ └── question_parser.cpython-36.pyc ├── answer_search.py ├── answer_search.pyc ├── build_medicalgraph.py \\知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)入庫(kù)腳本 ├── chatbot_graph.py \\問(wèn)答程序腳本 ├── data │ └── medicaln.json \\本項(xiàng)目的全部數(shù)據(jù)，通過(guò)build_medicalgraph.py導(dǎo)neo4j ├── dict │ ├── check.txt \\診斷檢查項(xiàng)目實(shí)體庫(kù) │ ├── deny.txt \\否定詞庫(kù) │ ├── department.txt \\醫(yī)療科目實(shí)體庫(kù) │ ├── disease.txt \\疾病實(shí)體庫(kù) │ ├── drug.txt \\藥品實(shí)體庫(kù) │ ├── food.txt \\食物實(shí)體庫(kù) │ ├── producer.txt \\在售藥品庫(kù) │ └── symptom.txt \\疾病癥狀實(shí)體庫(kù) ├── document │ ├── chat1.png \\系統(tǒng)運(yùn)行問(wèn)答截圖01 │ ├── chat2.png \\系統(tǒng)運(yùn)行問(wèn)答截圖01 │ ├── kg_route.png \\知識(shí)圖譜構(gòu)建框架 │ ├── qa_route.png \\問(wèn)答系統(tǒng)框架圖 ├── img \\README.md中的所用圖片 │ ├── chat1.png │ ├── chat2.png │ ├── graph_summary.png │ ├── kg_route.png │ └── qa_route.png ├── prepare_data │ ├── build_data.py \\數(shù)據(jù)庫(kù)操作腳本 │ ├── data_spider.py \\網(wǎng)絡(luò)資訊采集腳本 │ └── max_cut.py \\基于詞典的最大向前/向后腳本 ├── question_classifier.py \\問(wèn)句類(lèi)型分類(lèi)腳本 ├── question_classifier.pyc ├── question_parser.py \\問(wèn)句解析腳本 ├── question_parser.pyc

3.2 知識(shí)圖譜的實(shí)體類(lèi)型