BERT – 拓端

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

By tecdat7月 6, 2026AI人工智能辅导, Python辅导, 人工智能, 医药生物, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术BERT, Bert-BiLSTM-CRF, BiLSTM, consultation, consultation system, CRF, dialogue system, knowledge graph, mental disease, mental illness, Neo4j, psychological disorder, python, QA, question answering, 咨询系统, 对话系统, 心理咨询, 心理疾病, 知识图谱, 问答系统

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。

Python、BERT、Sentence-Transformers多模态动态权重融合模型在婚恋平台文本挖掘与智能推荐中应用|附AI智能体、代码和数据

By tecdat6月 3, 2026AI人工智能辅导, Python辅导, 人工智能, 可视化和设计, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术Agent, AI, BERT, Code, Data, Dating, Dynamic, Fusion, Intelligent, Mining, model, Multimodal, Platform, python, Recommendation, Sentence-Transformers, Text, Weight, 代码, 动态, 多模态, 婚恋, 平台, 挖掘, 推荐, 数据, 文本, 智能, 智能体, 权重, 模型, 融合

本文聚焦线上婚恋平台用户画像与智能匹配问题。基于百合网用户数据，本文系统阐述了数据爬取、预处理、可视化分析及自动化匹配算法的全流程。研究回答了三个核心问题：如何构建高质量婚恋数据集？平台用户呈现怎样的多维特征结构？如何设计融合硬指标与软语义的动态权重匹配算法？本文提供了一套包含代码、数据及AI智能体的完整解决方案。