【源码】基于知识图谱的企业结构问答系统

项目简介

本项目是基于知识图谱的智能问答系统，提供沪深两市上市公司及其管理层相关信息的智能问答服务。用户可通过系统查询公司地址、创办时间、业务范畴、股票信息、管理层名单等，以及个人职位、生日、学历等信息。系统运用网络爬虫、数据清洗、图数据库装载、自然语言处理和机器学习等技术实现。

项目的主要特性和功能

1. 数据爬取：利用Python爬虫从巨潮网爬取公司基本信息与高管信息。
2. 数据清洗：对爬取的数据进行清洗整理，去除无用信息。
3. 图数据库装载：采用Neo4j图数据库存储清洗后的数据，构建知识图谱。
4. 自然语言处理：使用jieba分词进行中文分词，借助自定义词典增强分词效果。
5. 机器学习：运用TF - IDF和朴素贝叶斯分类器对问题分类，快速定位查询模板。
6. 查询模板：设计多种查询模板，用于查询公司和个人信息。
7. 交互界面：设计前端界面，用户可通过界面提问并获取系统答案。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python环境。
• 安装项目依赖库：pip install -r requirements.txt。

数据爬取

• 运行ETL/get_data.py爬取数据。

图数据库装载

• 启动Neo4j数据库，确保认证信息正确（默认用户名和密码为neo4j和123456）。
• 运行ETL/readjson.py将爬取的数据装载到Neo4j图数据库中。

运行主程序

• 运行code.py启动Web服务器。
• 在浏览器中访问http://127.0.0.1:1234进行提问和获取答案。

注意事项

• 确保已安装Python环境，并正确配置requests、jieba、py2neo等依赖库。
• 运行ETL/get_data.py前，确保已下载name_code.csv文件，其中包含股票代码信息。
• 运行ETL/readjson.py前，确保Neo4j数据库已启动，并设置正确的认证信息。
• 项目中的code.py、preprocess_data.py、query.py、question_classification.py、question_template.py和ETL/get_data.py、ETL/readjson.py文件共同构成项目各部分，请按正确顺序和方式运行这些文件。

下载地址

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