python3+Neo4j+flask,汽车行业知识图谱项目实战

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1.基于知识图谱的问答系统:
目前通过前端限定用户通过指定的格式来输入问题，然后通过查询知识图谱的形式

来回答

2.本次跟新介绍:
1.考虑到后续数据量大，将数据库从Mysql替换为Neo4j
2.新增5个http接口
3.支持多层查询与存储，考虑到查询的时间消耗，建议不超过3层

3.http接口说明:
详细说明:data/http接口说明.txt

1. 查询单个实体,支持查询深度限制,深度为3时，查询时间为3.5s，

深度为4时，查询时间为85s。

2.查询两个实体间的关系
3.查询单个实体的某个属性值
4.统计当前数据库里有多少个实体以及当前数据库被访问多少次
5.当前接口是否可用

4.环境:
python3+Neo4j+flask

5.运行:
1.启动数据库:neo4j console
2.插入数据:kg/kg.py,数据格式:data/three_tuples.txt
3.提供web服务:python3 server/run_server.py

6.效果:

7.后续改进可能:

1. 通过知识图谱三元组与原始输入的向量之间利用深度学习求相似度，

找到最相近的三元组，作为答案，达到准确率的要求后再给出答案

2.但考虑到在实际使用时，本方案会与所有三元组计算一下相似度，

时间消耗较大，因此需要命名实体识别，先找出相关的一部分三元组，

再求相似

获取项目代码：

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参考博客

https://blog.csdn.net/Appleyk/article/details/80422055

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