Jupyter Notebook 是一个非常强大的工具，常用于交互式地开发和展示数据科学项目。它将代码和它的输出集成到一个文档中，并且结合了可视的叙述性文本、数学方程和其他丰富的媒体。它直观的工作流促进了迭代和快速的开发，使得 notebook 在当代数据科学、分析和越来越多的…

在上一篇博文 【NLP】入门（三）：TF-IDF（理论篇） 中，已经对 TF-IDF 进行了理论介绍，那么接下来，让我们结合代码，对 TF-IDF 有更加深刻的理解吧；

相对于传统的关系型数据库，基于图数据库存储和展示的知识图谱，能够建立自然界中各种实体间的关系，今天我们就来看看这种在世间万物间创建关系的建模方法。

最原始的代码是 第一个错误是： 在用python连接neo4j数据库时，报错，如标题不在是username参数 原因：版本原因 该方法已更新 解决方法： 将连接语句改为：         第二个错误是

针对于大佬的小型知识图谱的项目构建思路进行整理 大佬的github地址：https://github.com/zhihao-chen/QASystemOnMedicalKG 这个知识图谱的构建的过程分

数据采集部分 这个部分的代码并没有运行，因为在data文件夹中，已经将准备好了要导入neo4j的json数据，所以我们不用在获取一遍数据了，这里只是做代码的解读 data_spider.py 数据对应

neo4j数据导入 neo4j的安装不在赘述，详情可以看这篇blog：https://juejin.cn/post/7080443743018418212 我们首先先开启neo4j 我们可以在浏览器中

chatbot_graph.py：问答程序脚本 question_classifier.py：问句类型分类脚本 question_parser.py：问句解析脚本 answer_search.py 定

数据 首先我们来看看数据是什么样子的 这个数据实际上能做很多事情，但是本文主要重点主要是弄懂如何用python来建立neo4j数据库中的结点和关系。