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基于知识图谱的KBQA

上手教程

环境配置

Python版本为3.7
jena和fuseki为3.9

准备数据

sql文件已经提供，直接导入mysql中即可

目录说明

demo文件夹包含的是完成整个问答demo流程所需要的脚本。
    data文件夹是结巴外部词典的数据
        dynasty.txt朝代
        extendWords.txt扩展词
        poem.txt诗词名
        poet.txt诗人名
        verse.txt诗句
    fileHandle.py
        文件处理，诗句与诗对应，作者与作品对应
    poet_main.py
        main函数，在运行poet_main.y之前，读者需要启动Fuseki或者D2RQ服务
    questionMapping.py
        定义SPARQL模板和匹配规则
    questionSearch.py
        完成SPARQL请求与解析
    questionSparql.py
        将自然语言转为对应的SPARQL查询
    wordHandle.py
        简单语言处理
        

poemData.sql
    诗词数据存放在mysql的结构及数据
poem_demo_mapping.ttl
    sql数据导出的映射文件
poem_kbqa.nt
    利用d2rq，根据mapping文件转换得到的RDF数据
poem_kbqa.owl
    通过protege构建的本体文件