基于知识图谱的电影知识问答系统：训练TF-IDF 向量算法和朴素贝叶斯分类器、在 Neo4j 中查询

**基于知识图谱的电影知识问答系统**

**一、前言**

随着人工智能和自然语言处理技术的发展，电影知识问答系统已经成为一个热门话题。这种系统可以帮助用户快速获取电影相关信息，如电影剧情、角色介绍等。在本文中，我们将介绍如何基于知识图谱构建一个电影知识问答系统。

**二、知识图谱**

知识图谱是一种用于表示和存储实体之间关系的数据结构。它可以帮助我们更好地理解电影中的信息和关系。在我们的案例中，我们使用Neo4j作为知识图谱数据库。

# 导入必要的库import neo4j# 连接到Neo4j数据库driver = neo4j.Driver("bolt://localhost:7687", auth=basic_auth("neo4j", "password"))

# 创建一个sessionwith driver.session() as session:
 # 查询电影信息 result = session.run("MATCH (m:Movie) RETURN m")
 # 获取结果 movies = [record["m"] for record in result]

# 导入必要的库from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer# 创建一个TF-IDF向量器vectorizer = TfidfVectorizer()

# 将电影信息转换为向量movie_vectors = vectorizer.fit_transform([str(movie) for movie in movies])

# 导入必要的库from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB# 创建一个朴素贝叶斯分类器classifier = MultinomialNB()

# 训练模型classifier.fit(movie_vectors, [0] * len(movies))

# 定义一个函数来回答问题def answer_question(question):
 # 将问题转换为向量 question_vector = vectorizer.transform([question])
 # 预测答案类别 predicted_class = classifier.predict(question_vector)
 # 根据预测结果查询知识图谱 result = session.run("MATCH (m:Movie {class: $class}) RETURN m", class=predicted_class[0])
 # 获取结果 answer = [record["m"] for record in result]
 return answer# 测试问答系统question = "What is the plot of The Shawshank Redemption?"
answer = answer_question(question)
print(answer)