基于医药知识图谱的智能问答系统
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README
基于医药知识图谱的智能问答系统
- 这是一个基于Python模块REfO实现的知识库问答初级系统. 该问答系统可以解析输入的自然语言问句生成 SPARQL 查询,进一步请求后台基于TDB知识库的Apache Jena Fuseki 服务, 进而得到问题的结果。
- 提供疾病症状、疾病用药、药品查询等功能。
- demo演示
需要环境
- python3.5.2开发环境
- Apache Jena,是一个开源的Java语义网框架(open source Semantic Web Framework for Java),用于构建语义网和链接数据应用
- Java环境,Apache Jena需要在Java环境下运行
- 数据
怎么运行
- 下载TDB药品疾病知识库数据 & clone项目代码
- 开启Apache Jena Fuseki 服务
- 安装python环境需要的包
pip install requirements.txt
- 这里需要修改项目代码中setting.py文件中的字典导入路劲,因为我们的文件路径可能不一样。
- 运行KBquery文件夹中的querymain.py,开启命令行模式。
python query_main.py
- 在项目根目录下运行manage.py,开启项目的web模式
python manage.py runserver
可能遇到的问题
- 第二次开动Apache Jena Fuseki 服务时,如果启动失败,需要到TDB文件把prefix前缀的文件全部删除掉。
- 代码运行错误,应该大部分集中在路径错误上,请仔细阅读报错信息。
项目不足
- 只支持一问一答式的对话。
- 只支持查询知识库有的数据,知识库不包含的数据则查询不到。
- 页面UI设计交简陋
后期更新
- 加入药品、疾病的同义词,增加系统的鲁棒性
- 增加疾病推断功能
- 增加多轮式对话功能
- 重新设计页面UI
参考
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