ChangFengPoLang / Doctor-Friende

Rasa-Doctor-Friende.A chinese medical chatbot based on Neo4j knowledge graph and Rasa.

Demo-Video-Here

• 视频中的demo演示网址用的上海服务器，低配，加载速度慢，各位轻虐~~ >.<

DEMO-GIF

说明

• 本程序实现的是中文的医疗知识图谱的自动问答机器人MedicalKBQA，是基于新版的rasa-1.1.8版本及其支持的外部组件实现的，并使用了图数据库neo4j构建知识图谱。

• 会话管理使用的是rasa-core，rasa的pipeline配置如下：

  pipeline:
  - name: "MitieNLP"
  model: "data/total_word_feature_extractor_zh.dat"
  - name: "JiebaTokenizer"
  dictionary_path: "jieba_userdict"
  - name: "MitieEntityExtractor"
  - name: "EntitySynonymMapper"
  - name: "RegexFeaturizer"
  - name: "MitieFeaturizer"
  - name: "SklearnIntentClassifier"
  

• 注意： rasa-nlu和rasa-core已经合并成rasa

• Rasa训练数据集的构造： 使用到了Chatito工具

配置环境（python==3.6.8）

1. 下载zip包或者git clone

2. 进入Doctor-Friende目录，conda记得activate环境

3. 然后在命令行使用

   pip install -r requirements.txt
   

4. 提示：

   • 国内推荐使用镜像加速，比如：

     pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
     

   • 如果你有代理，可以在pip install命令后加上 --proxy=地址:端口

数据导入neo4j

• 前提是已经有了可以连接的neo4j graph

• 解压MedicalSpider/data/data.tar.gz，直接解压到MedicalSpider/data下，不要新建文件夹，则medical.json是所有数据的汇总， 将会被导入到你的知识图谱中

• 修改MedicalSpider.process_data下的create_graph.py，把neo4j数据库的链接信息改成你自己的，然后运行该文件 （为了防止路径问题，建议使用pycharm打开本项目后运行）

• 关于爬虫：爬虫实现是使用了scrapy库，若想运行，可以在Doctor-Friende目录下运行SpiderMain.py

• 整体规模：

  • 13,635 nodes (5 labels)
  • 114,163 relationships (6 types)

• 数据结构

实体类型	含义	数量	举例
Disease	疾病	6,143	百日咳\n头痛
Department	科室	54	儿科\n小儿内科
Drug	药品	1,124	硫辛酸片\n曲克芦丁片
Food	食物	378	蟹肉\n鱿鱼(干)
Symptom	疾病症状	5,936	角弓反张\n视网膜Roth斑
Total	总计	13,635	约1.3万实体量级

运行bot

1. 下载用于mitie的模型文件放到chat/data文件夹下，百度网盘，密码：p4vx， 或者Mega云盘

2. chat/MyActions下的actions.py中同样需要先把neo4j数据库的链接信息改成你自己的

3. 打开2个终端，都cd到chat目录下，conda记得activate环境

4. 一个终端（启动Action Server）

   rasa run actions --actions MyActions.actions --cors "*" -vv  
   

5. 另一个终端（启动NLU & Core Server）

   rasa run --enable-api -m models/medical-final-m3/20190728-212653.tar.gz --port 5000 --endpoints config/endpoints.yml --credentials config/credentials.yml -vv
   

6. 前端页面位于：ChatHTML

7. 提示：

   • 更推荐使用nohup等类似的方式在后台运行 ，并将控制台输出指向指定的文件。

参考

• 刘焕勇老师的QABasedOnMedicalKnowledgeGraph

• 国内作者写的Rasa_NLU_Chi，已经被rasa收入官方文档了，新版rasa已经有支持中文的方式了。

• 前端设计参考WeatherBot，此项目采用的是nlu和core合并前的rasa。

• 所以前端使用了webchat.js，rasa-webchat

• Scrapy

• Neo4j

• py2neo

• rasa-doc或者旧版legacy-rasa-doc建议先看第一个

• rasa-forum论坛上也会有很多问题的讨论，可以搜索

TODO

• 上传前端项目
• 写report
• 优化readme

如有问题可以issue