博主介绍✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、大数据毕业设计2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark建议收藏✅1、项目介绍技术栈Python、Django框架、Bert模型、Neo4j图数据库、深度学习、知识图谱、智能问答机器人、可视化· 知识图谱可视化模块· 医疗问答交互模块· 问答信息管理模块· 词云图分析模块· 后台数据管理模块· 用户注册登录模块本项目面向医疗领域智能问答需求基于Python和Django框架构建后端系统采用Neo4j图数据库实现医疗知识图谱的存储与可视化展示。系统运用Bert模型结合LSTM-CRF进行医疗问句意图识别与实体抽取实现用户自然语言提问的精准理解。通过爬取医疗数据进行知识图谱构建支持疾病、症状、药物等实体关联查询为用户提供智能化的在线医疗问答服务助力智慧医疗应用发展。2、项目界面1知识图谱这是Neo4j数据库管理界面通过节点和关系图谱可视化展示医疗数据间的关联支持Cypher查询与数据浏览可直观呈现疾病、症状、药物、检查等实体及其相互关系辅助医疗知识图谱的构建与分析。2医疗问答模块该基于知识图谱的医疗问答系统界面提供用户提问与系统回复的交互区域用户可输入医疗相关问题系统基于知识图谱返回疾病症状、描述等结构化医疗答案实现医疗知识的智能问答与交互查询。3问答信息管理该医疗问答系统的问答管理页面以表格形式展示用户提问、回答内容、问题类型及创建时间支持按姓名搜索和删除操作方便管理员管理与维护系统内的问答记录。4词云图分析该词云图分析页面以词云形式直观呈现医疗问答中的高频关键词字体大小反映词频高低帮助用户快速识别系统中用户最关注的疾病、症状等医疗话题为后续的知识图谱优化和内容运营提供方向参考。5后台数据管理这是后台管理系统的问答表界面以列表形式展示所有问答条目支持批量选择、新增与删除操作方便管理员维护医疗问答数据实现对系统问答库的高效管理。6注册登录这是基于知识图谱医疗问答系统的登录界面提供用户名与密码输入框及登录、注册入口用户可通过输入账号信息完成身份验证进入系统使用医疗问答、数据管理等功能。3、项目说明一、技术栈简要说明本系统后端采用Python语言进行业务逻辑开发搭配Django框架构建Web服务接口与后台管理体系。在自然语言处理方面引入Bert预训练模型结合LSTM-CRF网络进行医疗问句的意图识别与实体抽取。数据存储层面使用Neo4j图数据库构建医疗知识图谱实现疾病、症状、药物、检查等实体及其关系的可视化存储与管理。前端页面采用HTML进行布局配合词云图等可视化组件展示用户问答数据的关键词分布。二、功能模块详细介绍· 用户注册登录模块该模块为系统的身份认证入口提供用户注册与登录功能。新用户可通过注册页面创建个人账号已有用户输入用户名和密码后完成身份验证成功登录后方可进入系统使用医疗问答、数据管理等功能保障系统的访问安全性与用户个性化操作。· 知识图谱可视化模块该模块基于Neo4j图数据库通过节点和关系图谱的方式直观展示医疗数据之间的关联结构。用户可在界面中浏览疾病、症状、药物、检查等实体节点及其相互之间的连接关系并支持Cypher查询语句进行数据检索。该模块为医疗知识图谱的构建、分析与优化提供了可视化辅助工具。· 医疗问答交互模块该模块是系统的核心功能区域提供用户与智能问答机器人的交互界面。用户可在输入框中提交医疗相关问题系统基于知识图谱进行语义理解和答案匹配返回疾病症状、疾病描述、诊疗建议等结构化医疗信息。通过自然语言交互方式实现医疗知识的智能问答服务。· 词云图分析模块该模块以词云图形式展示医疗问答过程中出现的高频关键词字体大小直观反映词频的高低程度。用户和管理员可通过该模块快速识别系统中用户最为关注的疾病类型、症状表现、药物名称等医疗话题为知识图谱的内容优化和系统运营方向提供数据参考。· 问答信息管理模块该模块以表格形式集中展示系统内所有的用户提问及对应的回答内容同时呈现问题类型、创建时间等字段信息。管理员支持按用户姓名进行搜索检索并可对问答记录执行删除操作方便对系统中的问答数据进行日常管理与维护。· 后台数据管理模块该模块为系统管理员提供问答库的全面管理界面以列表形式展示所有问答条目支持批量选择、新增问答记录以及批量删除等操作。管理员可通过该模块高效维护医疗问答数据持续扩充和优化系统的知识库内容提升问答系统的覆盖面和准确性。三、项目总结本系统针对医疗领域中智能问答能力不足、知识关联不清晰等问题设计并实现了一套基于知识图谱与深度学习的医疗智能问答解决方案。系统整合了知识图谱可视化、智能问答交互、词云分析、后台数据管理等多个能力模块覆盖了从用户提问到知识检索、从数据维护到图谱优化的完整流程。通过Bert与LSTM-CRF相结合的模型系统能够较为准确地识别用户问句中的医疗实体和意图结合Neo4j图数据库中的结构化医疗知识返回精准的答案内容。整体而言本系统为智慧医疗领域的在线问诊、知识查询与医疗数据管理提供了有效的技术支持。4、核心代码importosimportjsonfrompy2neoimportGraph,NodeclassMedicalGraph:def__init__(self):cur_diros.path.dirname(os.path.abspath(__file__))self.data_pathos.path.join(cur_dir,data,medical.json)print(self.data_path)# self.g Graph(# host127.0.0.1, # neo4j 搭载服务器的ip地址ifconfig可获取到# http_port7474, # neo4j 服务器监听的端口号# userneo4j, # 数据库user name如果没有更改过应该是neo4j# passwordl234)self.gGraph(http://localhost:7474,auth(neo4j,root123456))读取文件defread_nodes(self):# 共类节点drugs[]# 药品foods[]# 食物checks[]# 检查departments[]#科室producers[]#药品大类diseases[]#疾病symptoms[]#症状disease_infos[]#疾病信息# 构建节点实体关系rels_department[]# 科室科室关系rels_noteat[]# 疾病忌吃食物关系rels_doeat[]# 疾病宜吃食物关系rels_recommandeat[]# 疾病推荐吃食物关系rels_commonddrug[]# 疾病通用药品关系rels_recommanddrug[]# 疾病热门药品关系rels_check[]# 疾病检查关系rels_drug_producer[]# 厂商药物关系rels_symptom[]#疾病症状关系rels_acompany[]# 疾病并发关系rels_category[]# 疾病与科室之间的关系count0fordatainopen(self.data_path,encodingutf-8):disease_dict{}count1print(count)data_jsonjson.loads(data)diseasedata_json[name]disease_dict[name]disease diseases.append(disease)disease_dict[desc]disease_dict[prevent]disease_dict[cause]disease_dict[easy_get]disease_dict[cure_department]disease_dict[cure_way]disease_dict[cure_lasttime]disease_dict[symptom]disease_dict[cured_prob]ifsymptomindata_json:symptomsdata_json[symptom]forsymptomindata_json[symptom]:rels_symptom.append([disease,symptom])ifacompanyindata_json:foracompanyindata_json[acompany]:rels_acompany.append([disease,acompany])ifdescindata_json:disease_dict[desc]data_json[desc]ifpreventindata_json:disease_dict[prevent]data_json[prevent]ifcauseindata_json:disease_dict[cause]data_json[cause]ifget_probindata_json:disease_dict[get_prob]data_json[get_prob]ifeasy_getindata_json:disease_dict[easy_get]data_json[easy_get]ifcure_departmentindata_json:cure_departmentdata_json[cure_department]iflen(cure_department)1:rels_category.append([disease,cure_department[0]])iflen(cure_department)2:bigcure_department[0]smallcure_department[1]rels_department.append([small,big])rels_category.append([disease,small])disease_dict[cure_department]cure_department departmentscure_departmentifcure_wayindata_json:disease_dict[cure_way]data_json[cure_way]ifcure_lasttimeindata_json:disease_dict[cure_lasttime]data_json[cure_lasttime]ifcured_probindata_json:disease_dict[cured_prob]data_json[cured_prob]ifcommon_drugindata_json:common_drugdata_json[common_drug]fordrugincommon_drug:rels_commonddrug.append([disease,drug])drugscommon_drugifrecommand_drugindata_json:recommand_drugdata_json[recommand_drug]drugsrecommand_drugfordruginrecommand_drug:rels_recommanddrug.append([disease,drug])ifnot_eatindata_json:not_eatdata_json[not_eat]for_notinnot_eat:rels_noteat.append([disease,_not])foodsnot_eat do_eatdata_json[do_eat]for_doindo_eat:rels_doeat.append([disease,_do])foodsdo_eat recommand_eatdata_json[recommand_eat]for_recommandinrecommand_eat:rels_recommandeat.append([disease,_recommand])foodsrecommand_eatifcheckindata_json:checkdata_json[check]for_checkincheck:rels_check.append([disease,_check])checkscheckifdrug_detailindata_json:drug_detaildata_json[drug_detail]producer[i.split(()[0]foriindrug_detail]rels_drug_producer[[i.split(()[0],i.split(()[-1].replace(),)]foriindrug_detail]producersproducer disease_infos.append(disease_dict)returnset(drugs),set(foods),set(checks),set(departments),set(producers),set(symptoms),set(diseases),disease_infos,\ rels_check,rels_recommandeat,rels_noteat,rels_doeat,rels_department,rels_commonddrug,rels_drug_producer,rels_recommanddrug,\ rels_symptom,rels_acompany,rels_category建立节点defcreate_node(self,label,nodes):count0fornode_nameinnodes:nodeNode(label,namenode_name)self.g.create(node)count1print(count,len(nodes))return创建知识图谱中心疾病的节点defcreate_diseases_nodes(self,disease_infos):count0fordisease_dictindisease_infos:nodeNode(Disease,namedisease_dict[name],descdisease_dict[desc],preventdisease_dict[prevent],causedisease_dict[cause],easy_getdisease_dict[easy_get],cure_lasttimedisease_dict[cure_lasttime],cure_departmentdisease_dict[cure_department],cure_waydisease_dict[cure_way],cured_probdisease_dict[cured_prob])self.g.create(node)count1print(count)return5、项目列表6、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式