基于Python的中医药知识问答系统设计与实现

news/2024/5/26 19:16:20/文章来源:https://blog.csdn.net/qq_43374605/article/details/136718964

[简介]
这篇文章主要介绍了基于Python的中医药知识问答系统的设计与实现。该系统利用Python编程语言,结合中医药领域的知识和技术,实现了一个功能强大的问答系统。文章首先介绍了中医药知识的特点和传统问答系统的局限性,然后提出了设计思路和实现方法。系统的设计包括数据的采集和处理、问题的分类和分析、答案的生成和评价等关键步骤。通过实验验证,该系统在问答准确性和效率上都取得了较好的表现,具有一定的实用价值。文章最后总结了设计过程中遇到的问题和改进的方向,为进一步研究和应用提供了参考。

(节选)主要研究内容

(1)网络爬虫
(2)中药文本处理
(3)知识图谱搭建
(4)智能问答界面实现

一、知识图谱

在这里插入图片描述

二、问答页面

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
知识图谱架构只要指的是构建模式的结构。
在这里插入图片描述
偏方Flask实现:

app = Flask(__name__)
@app.route('/query/', methods=['GET', 'POST'])
def query():if request.method == "POST":name = request.form.get("name")dict_return = getdata(name)return render_template('query.html', dict_return=dict_return)else:dict_return = getdata('ALL')                       #默认初始页面return render_template('query.html', dict_return=dict_return)if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)
class MyEncoder(json.JSONEncoder):def default(self, obj):"""只要检查到了是bytes类型的数据就把它转为str类型:param obj::return:"""if isinstance(obj, bytes):return str(obj, encoding='utf-8')return json.JSONEncoder.default(self, obj)def getdata(name):dict_return = {}#处理好的文件路径path = "./Data_excel/"file = path+str(name)+"偏方秘方.xlsx"data = pd.read_excel(file)num=list(i+1 for i in range(len(data[u'drug'])))drug = list(data[u'drug'])prescript = list(data[u'prescript'])part = list(data[u'part'])# 以下为将处理好的数据加入字典dict_return['num'] = numdict_return['drug'] = drugdict_return['prescript'] = prescriptdict_return['part'] = part# 滚动图item = []for i in range(0, len(drug)):item.append({'num':num[i],'drug': drug[i],'prescript':prescript[i],'part':part[i]})data_tb = json.dumps(item,cls=MyEncoder,ensure_ascii = False)data_tb = demjson.decode(data_tb)dict_return['data_tb'] = data_tbli=[]for root, dirs, files in os.walk('./Data_excel'):for file in files:li.append(file.split('偏')[0])dict_return['li'] = lireturn dict_return

三、偏方库查询

在这里插入图片描述
问答实现:

class SimpleQA:def __init__(self):self.data = {'name_part': {'水部': '藻类', '火部': '灯芯花'},'name_alias': {'藻类': '藻藻', '灯芯花': '火火'},'name_smell': {'藻类': '清新', '灯芯花': '芳香'},'name_cure': {'藻类': '泻火', '灯芯花': '散结'},'drug_department': {'藻类': '肝部科室', '灯芯花': '心部科室'},'drug_prescript': {'藻类': '清火汤', '灯芯花': '散结丸'},'drug_onepart': {'藻类': '水', '灯芯花': '火'}}def search(self, question_type, drug_name):if question_type not in self.data:return "抱歉,暂不支持该类型的问题。"if drug_name not in self.data[question_type]:return "抱歉,找不到相关信息。"if question_type == 'name_part':return '属于部类是:' + self.data[question_type][drug_name]elif question_type == 'name_alias':return '别名是:' + self.data[question_type][drug_name]elif question_type == 'name_smell':return '气味品质是:' + self.data[question_type][drug_name]elif question_type == 'name_cure':return '使用方法是:' + self.data[question_type][drug_name]elif question_type == 'drug_department':return '该去科室是:' + self.data[question_type][drug_name]elif question_type == 'drug_prescript':return '治疗疾病的偏方是:' + self.data[question_type][drug_name]elif question_type == 'drug_onepart':return '该病从属于:' + self.data[question_type][drug_name]if __name__ == '__main__':qa_system = SimpleQA()question_type = 'drug_prescript'drug_name = '藻类'answer = qa_system.search(question_type, drug_name)print(answer)
Q:2777.077.178

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