基于电影知识图谱的智能问答系统(八) -- 终极完结篇


基于电影知识图谱的智能问答系统系列章节传送门:


基于电影知识图谱的智能问答系统(一) -- Mysql数据准备

基于电影知识图谱的智能问答系统(二) -- Neo4j导入CSV文件

基于电影知识图谱的智能问答系统(三) -- Spark环境搭建

基于电影知识图谱的智能问答系统(四) -- HanLP分词器

基于电影知识图谱的智能问答系统(五) -- Spark朴素贝叶斯分类器

基于电影知识图谱的智能问答系统(六) -- 问题训练样本集敲定

基于电影知识图谱的智能问答系统(七) -- Neo4j语句那点事



博主注:本篇不再过多的讲解demo了,集成也很简单,前面几章也已经给本篇做足了铺垫,项目demo中的注释也是非常的详细,最后会附上整个项目的下载地址,如有问题,另留言吧。



一、效果预览


(1)电影简介


前端展示:




后台效果:





(2)电影评分


前端展示:






后台效果:






(3)电影演员列表


前端展示:





后台效果:






(4)演员A和演员B合作过哪些电影


前端展示:





后端效果:




由于章子怡本来是一个完整的人名,但是HanLP分词的时候,却意外的“失手”了,因此导致最后查询无果


我们再换个问题试验一把





后台效果:






(5)某演员出演过那种类型的电影或演过某种类型的电影有哪些




......etc,其余不在做演示,下面直接来看如何利用Spring-Boot搭建我们的智能问答系统




二、项目目录结构图






三、Movie节点类


这里只拿电影信息的节点类来进行演示,比如,movie对应的节点在Java中定义类如下:


package com.appleyk.node;

import java.util.List;

import org.neo4j.ogm.annotation.NodeEntity;
import org.neo4j.ogm.annotation.Relationship;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;

@NodeEntity
public class Movie extends BaseEntity{

	private Long mid;
	private Double rating;
	private String releasedate;
	private String title;
	private String introduction;

	@Relationship(type = "is")
	@JsonProperty("电影类型")
	private List<Genre> genres;
	

	public Movie() {

	}

	public Long getMid() {
		return mid;
	}

	public void setMid(Long mid) {
		this.mid = mid;
	}

	public Double getRating() {
		return rating;
	}

	public void setRating(Double rating) {
		this.rating = rating;
	}

	public String getReleasedate() {
		return releasedate;
	}

	public void setReleasedate(String releasedate) {
		this.releasedate = releasedate;
	}

	public String getTitle() {
		return title;
	}

	public void setTitle(String title) {
		this.title = title;
	}

	public String getIntroduction() {
		return introduction;
	}

	public void setIntroduction(String introduction) {
		this.introduction = introduction;
	}

	public List<Genre> getGenres() {
		return genres;
	}

	public void setGenres(List<Genre> genres) {
		this.genres = genres;
	}

}


其中属性和neo4j中的movie节点的属性一一对应







电影信息节点里面带有关系is,对应neo4j中该电影的类型





通过Controller对外提供的查询接口如下:





外部调用效果如下:






四、加载自定义带词性的字典数据


注:不要使用HanLP提供的自定义词典路径,因为这个除了不能随心所欲的定义分词的词性以外,还极容易出现分词紊乱,词性对不上的bug,为了满足我们对专有电影名、电影分数及电影类型词性的定义,我们使用额外加载的方式设置HanLP的自定义分词,application.properties中设置自定义词典的路径如下:












这三个文件的下载地址: https://pan.baidu.com/s/13PYsF2X3v7BzkPFG37kKuw

注:也可以根据自己的需求进行设置



五、项目完整地址



GitHub下载地址:Spring-Boot集成Neo4j并利用Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统





完结!!!

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/appleyk/article/details/80422055