【源码】基于Python的自然语言处理与智能家居服务相似度计算系统

项目简介

本项目借助Python语言，构建了自然语言处理与智能家居服务相似度计算系统。运用自然语言处理（NLP）技术对用户输入的句子开展分词、词性标注、依存关系分析等操作，提取其中的关键信息，如操作、设备、地点、属性等。接着，将这些关键信息与智能家居服务的知识图谱进行匹配，计算用户输入和智能家居服务场景的相似度，进而为用户提供智能家居服务建议或执行对应操作。

项目的主要特性和功能

1. 自然语言处理（NLP）：采用Stanford CoreNLP库进行句子的分词、词性标注、依存关系分析，提取关键信息。
2. 知识图谱匹配：构建智能家居服务的知识图谱，把用户输入的关键信息与知识图谱里的节点和关系进行匹配并计算相似度。
3. 相似度计算：运用SimHash算法或余弦相似度计算用户输入与智能家居服务场景的相似度。
4. 智能家居服务建议：依据相似度计算结果，为用户提供智能家居服务建议，如推荐相似服务场景或执行相应操作。

安装使用步骤

1. 安装依赖库
2. 安装Stanford CoreNLP库：pip install stanfordcorenlp
3. 安装py2neo库：pip install py2neo
4. 配置环境
5. 配置Stanford CoreNLP库的路径和参数。
6. 配置Neo4j图数据库的连接参数，包含URL、用户名和密码。
7. 数据准备
8. 准备智能家居服务的知识图谱数据，涵盖节点和关系。数据可存储在Neo4j图数据库中。
9. 运行代码
10. 运行Python脚本，输入用户句子，系统将返回相似度计算和智能家居服务建议。

注意：运行代码前需确保正确安装和配置所有依赖库，并准备好相应数据。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】