基于贝叶斯+知识图谱的nlp知识问答
案例介绍
● 基于模板匹配的问答系统，对用户问题进行抽象化和分词处理，然后通过命中关键词库，再根据机器学习的训练数据，进而判定用户问题的意义，从而让机器理解；
● 能回答几百部电影的名字、电影豆瓣评分、电影主演、电影简介、上映时间、特定演员+特定分数的条件筛选等等；
● 使用neo4j数据库对知识图谱管理；
● 使用springboot+spark+hadoop+Hanlp搭建后台；
● 使用Spark的贝叶斯分类器，对用户回答进行模板匹配分类；
● 对用户角色进行识别，不同的用户可以根据自身的权限进入不同的页面；
基于贝叶斯+知识图谱的nlp知识问答
案例介绍
● 一个针对电影领域的知识问答系统；担任角色是全栈开发；
● 基于模板匹配的问答系统，对用户问题进行抽象化和分词处理，然后通过命中关键词库，再根据机器学习的训练数据，进而判定用户问题的意义，从而让机器理解；
● 能回答几百部电影的名字、电影豆瓣评分、电影主演、电影简介、上映时间、特定演员+特定分数的条件筛选等等；
● 使用neo4j数据库对知识图谱管理；
● 使用springboot+spark+hadoop+Hanlp搭建后台；
● 使用Spark的贝叶斯分类器，对用户回答进行模板匹配分类；
● 对用户角色进行识别，不同的用户可以根据自身的权限进入不同的页面；
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