【源码】基于Python框架的智能音箱通用知识问答系统

项目简介

本项目基于Python框架构建，借助知识图谱和自然语言处理技术，使智能音箱能够自动回答通用知识问题。项目运用BERT模型完成序列标注、文本分类和相似度计算等任务，采用SPARQL查询处理汽车相关的知识图谱数据。

项目的主要特性和功能

1. 知识图谱问答：可依托知识图谱（如汽车知识图谱）回答实体和关系相关问题。
2. 命名实体识别：利用BERT模型识别文本中的实体（如品牌、车型等），并链接到知识库实体。
3. 关系预测：借助BERT模型预测文本关系，并转化为知识图谱关系类型。
4. 自然语言理解：识别用户输入的自然语言文本，根据内容选择问答策略或数据库查询。
5. 自然语言生成：依据问答策略或查询结果，生成自然语言回答。

安装使用步骤

环境准备

1. 安装Ubuntu 18.04操作系统，安装方法见网上安装教程。
2. 安装Python 3.5，可通过安装anaconda实现。
3. 安装jena，安装见网上安装教程。

数据和环境配置

1. 启动jena：进入jena目录，执行./fuseki-server。
2. 知识图谱导入：打开 http://localhost:3030/index.html，点击manage datasets，再点击add new dataset，选择TDB2保存数据到磁盘，输入知识图谱名字（如car），与代码中SPARQL Endpoint Server配置对应。点击creat dataset后到existing datasets，选择upload data，选择知识图谱数据文件car_data/kg/car.ttl后点击upload now。
3. Python环境：在项目目录下执行pip install -r requirements.txt。

启动系统

1. 交互式启动：执行python3.5 chat.py。
2. API形式启动：执行python3.5 server.py，使用get方法请求API http://localhost:10000/chat，参数包含user_id（用户id）和question（问题），例如：http://localhost:10000/chat?user_id=2&question=中国的人口有多少 。

注意：实际安装和使用可能需根据具体代码和依赖项调整。

下载地址

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