“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。” —— 陆游
"Practice,practice,practice and summary makes perfect" —— dyliuti
医药领域知识图谱:
发现特定领域的知识图谱,用模板来实现还是挺简洁的。虽然模板会被诟病为维护难、难扩展,给人死板的印象。但仔细分析数据类型、查询语句的结构,还是能提取到许多共同点。这些共同点可用于实体、属性、关系的扩展。
实体数量:4万4左右。
关系数量:29万左右。
文件说明:
一、MedicineSpider:使用scrapy进行医药数据爬取,存储到MongoDb中。
二、0.extract_ontology.py:将爬取保存到MongoDB的数据进行二次处理,得到更简洁的数据存到MongoDB。
三、1.build_medical_graph.py:创建实体、属性、关系,建立医药领域知识图谱,保存到neo4j中。
四、question_classifier.py:利用模板关键词,构建Actree作索引,对用户的提问进行分类。
五、question_parser.py:对用户的提问类别,组成对应的查询语句。
六、answer_search.py:根据问题类别,制作相应的回答模板。将查询得到的结果放入模板中。
七、5.chatbot_graph.py:最终效果运行demo,输入问题得到答案。