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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。

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