一个软件工程小作业

基于MySQL和Word2Vec模型实现一个简单的带机器人对话系统的医疗咨询平台

机器人对话的实现仅仅只是先由在语料上训练好的Word2Vec模型将语句转成词向量，并利用词向量实现语句相似性计算，利用已经准备好的问答数据集，返回相似性最高的问句对应的回答。

详细项目信息及设计思路说明可见设计文档: 智能医疗问答系统设计文档_Chanser.pdf。

👋 本项目仅作参考交流，UI界面所用图片来源网络(由于时间过去太久我也忘了是从哪儿找到的)。感谢这些图片作者的贡献！如有侵权请联系我删除：[email protected] 。

💻 代码文件

Client.py 客户端程序

Server.py 服务器程序

dbutil.py 数据库工具类

Robot.py 机器人类

erke.bin Word2Vec模型文件(儿科问题相关)

⛅ 环境

PyCharm Community Edition 2021.2.2

MySQL8.0/MySQL Workbench8.0 CE

PyQt5

Gensim(仅用于Word2Vec的训练和模型导入，已提供训练结果文件)

👏 语料

感谢Toyhom提供的中文医疗问答数据集: Chinese medical dialogue data

🐬 运行

数据库设计见智能医疗问答系统设计文档_Chanser.pdf第五章。

请先在dbutil.py配置您的数据库信息。

# 获取连接
def database_conn():
    try:
        conn = mysql_conn.connect(host = '*******',
                                  database = '*******',
                                  user = '*******',
                                  password = '*******'
                                  )
        return conn
    except mysql_conn.Error:
        print('数据库连接异常')

编译时，首先编译Server.py，待显示开始开放连接后编译Client.py客户端。