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本文介绍了一个基于Python和Flask框架开发的智能医疗问答系统。系统采用知识图谱技术（Neo4j图数据库）存储医疗实体关系，结合机器学习算法实现智能问答功能。主要功能模块包括：医疗问答（支持自然语言交互）、知识图谱可视化查询、数据词云分析、用户反馈管理、咨询记录查看及后台管理等。该系统通过智能化方式帮助用户获取专业医疗知识，同时为医疗工作者提供数据支持工具，提升了医疗服务的效率和准确性。项目

本文介绍了一个基于知识图谱的医疗智能问答系统。系统采用Python+Django框架构建后端，结合Neo4j图数据库存储医疗知识图谱，运用Bert模型和LSTM-CRF进行医疗问句的意图识别与实体抽取。主要功能模块包括：知识图谱可视化展示医疗实体关联、智能问答交互、问答信息管理、词云分析高频关键词、后台数据管理以及用户注册登录。该系统通过自然语言处理技术实现精准的医疗问答服务，为智慧医疗领域提供在

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