基于电影知识图谱的智能问答系统（八） -- 终极完结篇

基于电影知识图谱的智能问答系统系列章节传送门：

 

基于电影知识图谱的智能问答系统（一） -- Mysql数据准备

基于电影知识图谱的智能问答系统（二） -- Neo4j导入CSV文件

基于电影知识图谱的智能问答系统（三） -- Spark环境搭建

 

基于电影知识图谱的智能问答系统（四） -- HanLP分词器

基于电影知识图谱的智能问答系统（五） -- Spark朴素贝叶斯分类器

基于电影知识图谱的智能问答系统（六） -- 问题训练样本集敲定

基于电影知识图谱的智能问答系统（七） -- Neo4j语句那点事

 

 

博主注：本篇不再过多的讲解demo了，集成也很简单，前面几章也已经给本篇做足了铺垫，项目demo中的注释也是非常的详细，最后会附上整个项目的下载地址，如有问题，另留言吧。

 

 

一、效果预览

 

 

（1）电影简介

 

前端展示：

 

 

后台效果：

 

 

 

 

 

（2）电影评分

 

前端展示：

 

 

 

 

后台效果：

 

 

 

 

 

 

（3）电影演员列表

 

前端展示：

 

 

 

 

后台效果：

 

 

 

 

 

 

（4）演员A和演员B合作过哪些电影

 

前端展示：

 

 

 

 

 

 

后端效果：

 

 

 

由于章子怡本来是一个完整的人名，但是HanLP分词的时候，却意外的“失手”了，因此导致最后查询无果

 

我们再换个问题试验一把

 

 

 

后台效果：

 

 

 

 

 

（5）某演员出演过那种类型的电影或演过某种类型的电影有哪些

 

 

 

 

......etc，其余不在做演示，下面直接来看如何利用Spring-Boot搭建我们的智能问答系统

 

 

 

二、项目目录结构图

 

 

 

 

 

 

三、Movie节点类

 

 

这里只拿电影信息的节点类来进行演示，比如，movie对应的节点在Java中定义类如下：

 

 

package com.appleyk.node;

import java.util.List;

import org.neo4j.ogm.annotation.NodeEntity;
import org.neo4j.ogm.annotation.Relationship;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;

@NodeEntity
public class Movie extends BaseEntity{

	private Long mid;
	private Double rating;
	private String releasedate;
	private String title;
	private String introduction;

	@Relationship(type = "is")
	@JsonProperty("电影类型")
	private List genres;
	

	public Movie() {

	}

	public Long getMid() {
		return mid;
	}

	public void setMid(Long mid) {
		this.mid = mid;
	}

	public Double getRating() {
		return rating;
	}

	public void setRating(Double rating) {
		this.rating = rating;
	}

	public String getReleasedate() {
		return releasedate;
	}

	public void setReleasedate(String releasedate) {
		this.releasedate = releasedate;
	}

	public String getTitle() {
		return title;
	}

	public void setTitle(String title) {
		this.title = title;
	}

	public String getIntroduction() {
		return introduction;
	}

	public void setIntroduction(String introduction) {
		this.introduction = introduction;
	}

	public List getGenres() {
		return genres;
	}

	public void setGenres(List genres) {
		this.genres = genres;
	}

}

 

其中属性和neo4j中的movie节点的属性一一对应

 

 

 

 

 

电影信息节点里面带有关系is，对应neo4j中该电影的类型

 

 

 

通过Controller对外提供的查询接口如下：

 

 

 

外部调用效果如下：

 

 

 

 

 

四、加载自定义带词性的字典数据

 

 

 

注：不要使用HanLP提供的自定义词典路径，因为这个除了不能随心所欲的定义分词的词性以外，还极容易出现分词紊乱，词性对不上的bug，为了满足我们对专有电影名、电影分数及电影类型词性的定义，我们使用额外加载的方式设置HanLP的自定义分词，application.properties中设置自定义词典的路径如下：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

这三个文件的下载地址：https://pan.baidu.com/s/13PYsF2X3v7BzkPFG37kKuw

 

注：也可以根据自己的需求进行设置

 

 

五、项目完整地址

 

 

GitHub下载地址：Spring-Boot集成Neo4j并利用Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统

 

 

 

完结！！！

 

 

 

番外篇：如何将项目导入到IDEA并运行测试效果？

 

（1）IDEA项目结构图（导入pom文件，配置好Maven后如下）

 

 

 

 

（2）项目配置文件

 

 

 

 

（3）内嵌html测试前端访问页面

 

 

 

 

 

（4）启动项目

 

 

 

 

 

 

 

（5）浏览器访问主页Index.html