Updated 10/10/2026, 6:45:54 AM

智能医疗知识图谱问答系统

Vue 3Spring BootTransformersBERTCRFMySQLNeo4j

功能介绍

智能医疗知识图谱问答系统面向医疗知识学习者、知识查询用户和资料维护人员，提供自然语言问答、问句意图分类、实体识别、疾病资料查询、图谱摘要和个人历史记录等入口。使用者可输入疾病或症状相关问题，查看回答及识别信息，也可进入知识页面检索疾病资料，回顾或清理本地访客标识关联的问答历史。

系统由 Spring Boot 主后端编排问答流程，并通过内部客户端调用 Python 模型服务进行意图分类与实体识别；图谱访问层使用 Neo4j 查询医疗关系，MySQL 保存业务资料与问答日志。源码同时保留规则问答与模型运行逻辑，以及意图分类、BERT-CRF 实体识别训练脚本，便于学习模型识别与结构化知识查询如何衔接。

典型使用场景包括医疗知识图谱课程演示、自然语言处理实验、疾病关系资料查询及模型问答链路研究。维护人员可借助导入工具准备关系图谱、知识数据和数据库资料。模型能力与回答内容取决于已准备的数据、权重和服务配置；附件排除虚拟环境、构建缓存及大型模型权重，部署时须按实际环境准备。该项目作为知识查询与教学示例，不宣传未经验证的临床诊断能力。

用例图/使用场景

用户输入问题、查询疾病资料及查看历史；维护人员准备知识数据、关系图谱与模型服务。现有用例图展示问答系统范围，截图覆盖对话、知识、历史和设置页面。

演示截图

技术栈

网页端采用 Vue 3、Vite、Vue Router、Pinia、Element Plus 和 Axios。Java 主后端采用 Spring Boot、MyBatis-Plus、MySQL 和 Neo4j Java Driver，Python 模型服务采用 Flask、PyTorch、Transformers、scikit-learn 与 NumPy，并包含 BERT-CRF 实体识别和意图分类训练脚本。版本声明以所附 pom.xml、package.json 和 requirements 文件为准，本轮未安装依赖或重新训练模型。

项目资料附件

分片附件需全部下载并解压，按包内重组说明将同组 .part 文件按编号顺序二进制拼接，恢复原 ZIP 后解压。

定制服务:+v pink996611