【Python项目】基于Django的医疗领域用户问答意图识别系统
技术简介：采用Python技术、MySQL数据库、Neo4j图形数据库、Django框架、BERT+LSTM+CRF模型等技术实现。
系统简介：
医疗领域用户问答意图识别系统是一个基于知识图谱的智能问答平台，旨在为用户提供医疗领域的专业问答服务。系统通过意图识别，结合Neo4j数据库实现知识图谱的可视化。用户可以通过系统进行在线问诊，系统能够自动分析用户问题并给出精准回答。系统功能包括意图识别、问句管理、问句分析、用户管理等模块。
背景：
随着人工智能技术的快速发展，自动问答系统成为了人机交互的重要趋势。特别是在医疗领域，智慧医疗的需求日益增长，但现有的医疗问答系统在专业性和精准度上仍存在不足。我国在智慧医疗领域的建设投入巨大，国家卫健委对智能化在线问诊、人机对话等项目的需求迫切。然而，现有的知识图谱多偏向通用领域，医疗领域的知识图谱建设相对滞后，导致医疗问答系统的应用效果不理想。
在当今信息化时代，计算机、移动设备等智能设备已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。随着我国三大产业的快速发展，我国经济实力不断增强，信息化建设也得到了更多资金投入，形成了更成熟的网络应用。目前，各行各业都与互联网、大数据建立了紧密的合作关系，通过网络实现信息搜索、智慧城市、电子支付等多种功能。在医疗领域，信息化建设日益成熟，线上问诊、挂号预约等基础功能已广泛应用，我国医疗发展正朝着智慧医疗的方向大步迈进。
为了解决这一问题，本研究基于Python技术，结合Django框架和Neo4j数据库，构建了一个医疗领域的用户问答系统。系统通过爬取大量医疗数据，构建知识图谱，并利用BERT+LSTM+CRF模型进行意图识别，实现了医疗问句的自动分析和回答。该系统不仅能够有效整合医疗资源，还能为用户提供便捷的在线问诊服务，缓解医疗资源紧张的问题。
目 录
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 知识图谱
1.2.2 问答系统
1.3 研究的意义
1.4 开发的技术介绍
1.4.1 Python语言介绍
1.4.2 MySQL数据库
1.4.3 深度学习
1.4.4 知识图谱
1.4.5 Neo4j数据库
1.5 论文的结构
2 相关理论及需求分析
2.1 相关理论
2.1.1 命名实体识别
2.1.2 实体对齐
2.1.3 语义知识库问答
2.2 可行性分析
2.2.1 技术可行性
2.2.2 经济可行性
2.2.3 操作可行性
2.3 功能需求分析
3 系统设计
3.1 数据库概念结构设计
3.2 数据库表设计
4 系统的实现
4.1 系统登录界面
4.2 系统首页界面
4.3 意图识别界面
4.4 问句管理界面
4.5 问句分析界面
4.6 修改密码界面
4.7 用户管理界面
5 系统的测试
5.1 测试的目的
5.2 测试的内容
5.3 测试的结果
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
致 谢