pyahocorasick
py2neo
在原有的基础上,构建了一个实例,使得流程更加清晰。dict下的数据是拷贝而来的,不是根据medical2.json生成的,因为medical2.json数据量太少了。
1、第一步:执行build_medicalgraph.py,构建知识图谱。
2、第二步:执行question_classifier.py,提取问句中的实体以及对问句进行分类,可对标命名实体识别、文本分类、意图识别及槽位填充。
3、第三步:执行question_parser.py,根据实体类别以及问题类型构建查询neo4j的sql语句。
4、第四步:执行answer_search.py,执行sql语句得到结果,并返回格式化后的回答。
5、第五步:执行chatbot_graph.py,主运行程序,包含前面的一些步骤。循环输入问题,得到结果。
只是用了部分数据,因此构建的问题是专门针对了存在的数据,也可以构建更大的图。
model init finished ......
咨询:二硫化碳中毒的症状是什么?
客服机器人: 二硫化碳中毒的症状包括:谵妄;恶心;昏迷;浅感觉减退或缺失;腱反射消失;多发性神经炎;呕吐;感觉障碍
咨询:百日咳应该吃什么?
客服机器人: 百日咳宜食的食物包括有:圆白菜;南瓜子仁;樱桃番茄;小白菜
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咨询:百日咳不应该吃什么?
客服机器人: 百日咳忌食的食物包括有:海虾;螃蟹;海螺;海蟹
咨询:
1、pyahocorasick需要安装vs环境,如果嫌麻烦,也可以使用其他分词的方式,比如前向+后向最大匹配,前缀树搜索等。
2、整个流程走下来,主体思想分为四个部分:
(1)提取实体及对问题分类。
(2)构建查询语句并在neo4j中进行查询得到结果。
(3)对结果进行格式化并返回。
3、根据以上流程,可以构建其它领域的基于知识图谱的问答系统,当然,数据的获取是一定的问题。