基于Python实现的一个电影知识库QA系统

1. 实现效果

1. 图形展示

这是使用echarts.js 来实现的自定义页面的图谱展示，当然还有其他的库也能实现类似的效果，这里看各位的选择。
这里我在每个实体之间都实现了双层关系的绑定，这对于后面实现检索会有点帮助

2. 实体搜索展示

这里我做了一个搜索的功能，动态显示这个关系图谱。这个搜索会搜索所有实体，并展示出它对应的关系节点展示。

3. 节点全貌展示

这个节点全貌看起来就有点夸张了。数据太多了，然后也会有点卡。

3. 问答模块展示

2. 实现流程

1. 数据爬取

这里的数据爬取可以自己去任意找相关网站，只要能获取到电影、导演、演员这些信息就足够了。
这里我采集了一部分数据，自己写了爬虫，并将数据存储到了json文件中

2. 数据导入

数据爬取到了已经存放到了pre_data目录中，就只需要读取这个目录下的所有json文件并导入neo4j数据库即可。
这里我创建了双向的关系。

# 关系创建
# 电影和导演的关系for i in director_nodes:# 电影 --导演作品 > 导演# 导演 --拍摄 > 电影self.create_relation(movie_node, i, "导演作品")self.create_relation(i, movie_node, "拍摄")# 电影和演员的关系for i in actor_nodes:# 电影 --演绎作品 > 演员# 演员 --主演 > 电影self.create_relation(movie_node, i, "演绎作品")self.create_relation(i, movie_node, "主演")

3. 实现问答脚本

先本地实现好一个问答脚本，方便之后给web进行调用

4. 构造web，整合接口

这一步就是自己去构建web了，可以自己使用如django、flask、tornoda等框架进行构建。