%20(2).svg)
项目简介
本项目是基于Python和Neo4j的篮球智能知识问答系统。系统会爬取篮球相关网站信息，构建篮球知识图谱，依据用户问题，通过实体抽取与查询，在知识图谱里搜索并返回相关答案。
项目的主要特性和功能
- 知识图谱构建：借助
Build_graph.py脚本，从数据源文件读取信息，创建和更新Neo4j数据库中的节点与关系，构建篮球知识图谱。 - 实体抽取：
entity_extractor.py模块可从文本中提取球员、球队、教练、荣誉等篮球相关实体。 - 数据获取：
getDate.py和getGameDate.py等脚本用于从特定网站获取篮球比赛日期、教练和球员详细信息。 - 荣誉信息爬取：
getHonner.py和getPlayAndTeam.py用于爬取球员和教练的荣誉信息，并保存到文本文件。 - 知识库问答系统：
kbqa_test.py模块实现基于知识图谱的问答系统，能接收用户问题，提取实体并在知识图谱中搜索答案。 - Web界面：
qianduan.py和outside\qianduan.py文件用于启动Web界面，通过WebSocket与前端通信，前端可调用answer函数与后端交互获取答案。
安装使用步骤
- 环境准备：安装Python，确保安装
py2neo、BeautifulSoup、lxml和jieba等必要库。 - 代码下载：下载本项目的源码文件。
- 运行脚本：运行
Build_graph.py构建知识图谱，接着运行kbqa_test.py启动知识库问答系统。 - Web界面：运行
qianduan.py启动Web界面，通过前端提问获取答案。
注：此项目假设用户已具备Python编程环境和必要的库，具体安装和配置步骤请参照相应文档和教程。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】