基于知识图谱的问答系统能够从海量数据中提取信息

基于知识图的QnA 我们的项目目标可以概括为： 实现不同，新颖的智能问答系统 研究不同的方法，以产生一种方法优于另一种方法的最佳案例 从给定的上下文中有效地解决查询和回答问题 我们的方法是实体对提取和知识图构建。 该方法从段落的每个句子中提取实体，并构造一个知识图，用于回答用户输入的问题。 关键点： 涉及以主语，谓语和宾语形式提取实体 使用依赖项解析工具和方法 实体用于从用户提出的问题中提取答案 该方法适用于“谁”，“什么”，“何时”和“在哪里”形式的问题 为了提取答案，我们将问题和上下文中的常见实体进行匹配 到目前为止，获得的答案很简单且字数有限 运行程序 只需在终端中运行： pip3 install -r requirements.txt spacy download en_core_web_sm 其次是： python3 _init.py -i