Python搭建Bert-BiLSTM-CRF与Neo4j知识图谱实现心理疾病咨询问答系统|附AI智能体、代码和数据
本文回答了以下核心问题：(1)如何从互联网爬取心理疾病数据并构建Neo4j知识图谱？(2)Bert-BiLSTM-CRF模型在心理疾病命名实体识别上的表现如何？(3)基于特征词的意图分类与Cypher查询语句转换如何协同实现问答功能？系统涵盖7种实体类型、8种关系类型与3种属性类型，NER模型加权F1达0.93，召回率0.95，响应时间在可接受范围内。
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Python+NetworkX+spaCy实现Graph RAG图检索增强生成结合NER与知识图谱优化非结构化文本数据检索|附代码数据
在人工智能技术飞速发展的今天，大语言模型（LLM）已成为各类智能应用的核心，但模型 hallucination（幻觉）和知识滞后问题始终制约着其在实际业务中的可靠性。检索增强生成（RAG）技术的出现，通过在生成响应前从外部知识库检索信息，有效缓解了这两大痛点，成为连接LLM与真实世界数据的关键桥梁。