This file contains ambiguous Unicode characters that may be confused with others in your current locale. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to highlight these characters.
### 准备
1、爬取病和要相关的数据集
2、数据解析处理（存入MySQL-->导出为csv文件-->导入neo4j），建立病与药之间双向映射关系以及病和药各自的一些属性
3、spark环境搭建
### 步骤
1、拿到原始句子（用户从搜索框输入的问题）
2、对原句子进行抽象，将病名用nr替换并抽象句子（HanLP自定义分词，<相应病，自定义词性>以键值对形式存储），比如糖尿病要吃什么药 替换成 nr 要吃什么药
3、抽象句子匹配问题模板（一堆问题数据集合由Spark进行训练并计算，通过贝叶斯分类器将选择匹配到概率最大的问题模板），比如 nr 治疗方法
4、问题模板还原成最终的问题（从HanLP自定义分分词中具体化nr），比如 nr 治疗方法，替换其中的nr=糖尿病，最后效果就是糖尿病 治疗方法
5、拿到问题后，去图形数据库neo4j中查找问题的答案，比如 match(n:Disease) where n.name='糖尿病' return n.治疗方法
6.图数据库中查询结果返回到界面接收展示。
