【源码】基于Spring Boot和Neo4j的知识问答系统

项目简介

本项目是基于Spring Boot和Neo4j的知识问答系统，借助自然语言处理和图数据库技术，提供高效、准确的知识问答服务。结合HanLP进行文本处理，运用Apache Spark训练和预测机器学习模型，可处理电影、演员等领域的知识问答。

项目的主要特性和功能

1. 知识图谱构建：利用Neo4j图数据库构建电影、演员等实体知识图谱，支持复杂查询与关系分析。
2. 自然语言处理：集成HanLP实现文本分词、词性标注和命名实体识别，提高问答系统准确性。
3. 机器学习模型：使用Apache Spark的MLlib库训练朴素贝叶斯分类模型，对用户提问分类和预测。
4. RESTful API：提供RESTful API接口，支持电影、演员等实体的查询和数据操作。
5. 自定义词典：支持加载自定义词典，增强系统语义理解和处理能力。

安装使用步骤

1. 环境准备

• Java环境：确保安装Java 8或更高版本。
• Neo4j数据库：安装并启动Neo4j数据库，配置数据库连接信息。
• Apache Spark：下载并配置Apache Spark，保证Scala版本与Spark版本兼容。
• HanLP：下载HanLP字典文件，并配置到项目中。

2. 项目配置

• Neo4j配置：在application.properties文件中配置Neo4j数据库连接信息。
• HanLP配置：在application.properties文件中配置HanLP字典路径。
• Spark配置：在pom.xml中添加Spark依赖，确保版本兼容性。

3. 数据导入

• Neo4j数据导入：参考Neo4j官方文档，将电影、演员等数据导入到Neo4j数据库。
• HanLP字典导入：将下载的HanLP字典文件放至指定目录，并在配置文件中指定路径。

4. 启动项目

• 启动Spring Boot应用：运行AnswerApp类，启动Spring Boot应用。
• 访问API：通过浏览器或Postman等工具访问RESTful API接口，进行电影、演员等实体的查询和操作。

5. 测试与使用

• 单元测试：运行BayesTest和HanLPTest类，进行朴素贝叶斯分类和HanLP分词的测试。
• 系统使用：通过API接口进行知识问答，查看系统处理结果。

下载地址

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