基于知识图谱的档案领域问答系统研究与应用

作     者：王建林 陈萌萌 冶存花 魏天楠 

作者机构：西北民族大学数学与计算机科学学院甘肃 兰州 

出 版 物：《软件工程与应用》 (Software Engineering and Applications)

年 卷 期：2024年第13卷第2期

页      面：190-198页

学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：知识图谱 档案 Neo4j Flask 

摘      要：在信息化时代的迅速发展下,每天都会产生大量的文书档案数据。然而,当前这些数据的利用率并不高,用户的检索效率也较低。为了改善这一状况,提出了一种基于知识图谱的自动问答系统。首先,利用自然语义处理技术(Stanford NLP)对责任者进行实体识别和关系抽取,以丰富档案知识图谱。通过这项技术,能够从文档中识别特定的实体,如人名、地点、组织机构等,并了解它们之间的关系,从而构建一个丰富的知识图谱。为了存储和管理这些信息,选择了Neo4j作为数据库。Neo4j是一个图数据库,非常适合存储和查询具有复杂关系的数据,这与知识图谱非常契合。其次,设计并实现了一个基于知识图谱的问答系统,其核心功能在于通过模板问答方法进行信息检索。通过结合自然语义处理技术和知识图谱,问答系统能够理解用户提出的问题,并在知识图谱中进行关联查询,以找到准确的答案。为了让用户更容易操作,还使用Flask框架开发了一个轻量级且易于使用的Web界面。通过整合知识图谱,问答系统可以利用自然语言处理技术为用户提供准确、快速且个性化的答案和服务。这不仅提高了文书档案数据的利用率,也提升了用户的检索效率。