基于知识图谱的应急预案问答系统

系统简介
基于知识图谱的应急预案问答系统是一个结合了知识图谱技术、自然语言处理和Web开发的综合性系统。该系统旨在通过构建特定领域的知识图谱，为用户提供智能、高效的问答服务，特别是在应急预案领域，帮助用户快速获取相关信息和指导。

功能描述

1. 知识图谱构建与展示
   系统首先通过大模型提取相关领域的知识，并利用写入脚本将这些知识存储到Neo4j图数据库中，从而构建起应急预案领域的知识图谱。图谱中的节点和关系展示了领域内的实体、概念及其相互关系。此外，系统使用ECharts进行图谱的可视化展示，为用户提供直观、清晰的图谱浏览体验。
2. 问答交互
   用户可以通过系统的问答界面提出与应急预案相关的问题。系统利用jieba分词工具对问题进行分词处理，进而通过自然语言识别和意图识别技术理解用户的查询意图，并从知识图谱中检索相关信息，最终回答用户的问题。
3. 数据初始化与更新
   系统提供了数据初始化和更新的功能。在初始化阶段，用户可以通过执行特定的Python脚本（如build.py）将初始数据自动写入Neo4j数据库。此外，系统还支持通过Web界面（如http://127.0.0.1:8000/init_node_datas和http://127.0.0.1:8000/init_relation_datas）进行节点数据和关系数据的初始化操作。这些功能确保了知识图谱的时效性和准确性。

技术描述

1. 后端技术栈
   Python 3.7+: 作为系统的主要编程语言，用于实现后端逻辑、数据处理和与Neo4j数据库的交互。

Django 3.2.7: 一个高性能的Python Web框架，用于构建系统的Web界面和后端服务。

py2neo: 一个Python库，用于与Neo4j图数据库进行交互，实现图谱数据的查询、更新等操作。

2. 前端技术栈
   HTML/CSS/JavaScript: 用于构建系统的Web前端界面，提供用户交互功能。

ECharts: 一个开源的JavaScript可视化库，用于实现知识图谱的可视化展示。

3. 自然语言处理
   jieba: 一个Python分词库，用于对中文文本进行分词处理，是问答系统中自然语言理解的重要组件。

自然语言识别与意图识别: 通过相关算法和模型理解用户的查询意图，并从知识图谱中检索相关信息。

综上所述，基于知识图谱的应急预案问答系统通过整合多种技术和工具，实现了一个功能强大、易于使用的问答平台，为应急预案领域的知识获取和应用提供了有力支持。

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