上节课，给大家演示了项目的效果，总体来说还是不错的，接下来，就正式进入课程内容了。这节课主要给大家介绍的内容，是预设的意图类别和课程安排。

意图类别

所谓的意图类别，就是用户可以问的问题的类别，也可以理解为是产品需求。这些类别的定义，是结合用户需求，和我们能搜集到的数据，综合评估之后的结果，这一步一般都是由产品经理来完成。 

疾病定义：过敏性鼻炎是一种什么病？
疾病病因：过敏性鼻炎一般是什么原因引起的？
疾病症状：感冒的常见症状有哪些？
症状查疾病：最近经常感觉头疼，可能得了什么病？
治疗方法：感冒了吃什么药好得快？
挂号科室：感冒了去医院挂什么科室的号？
预防：怎么预防过敏性鼻炎？
禁忌：高血压病人有什么忌口？
检查方案：怀疑得了流感，去医院需要做哪些检查？
治愈率：高血脂能治好吗？
并发症：高血压会引发哪些其他疾病？
适用症：阿莫西林能治那些病？

如果说大家想增加类别，首先要看图谱数据能不能满足，然后再去构造模型训练语料，重新训练模型即可。

课程内容

1、实体识别：复用《医疗命名实体识别项目》课程代码，会详细讲替换数据集的方法。

2、ChatGPT：开源数据集不能满足定制需求，魔法对抗魔法，自己生成意图识别数据集。

3、意图识别：复用《TextCNN新闻文本分类项目》课程代码，替换成自己生成的数据集。

4、Neo4j：复用《电影知识问答项目》Neo4j基础课程，补充Neo4j安装和数据批量导入方法。

5、模板解析：集成意图解析、实体识别、模板填充、数据查询功能。

6、前后端封装：复用《电影知识问答项目》前端基础课程，补充代码集成方法。

7、关系抽取：没用上，但可能是面试、答辩绕不开的话题，参考《CasRel关系抽取》课程。

专题课程

http://www.ichenhua.cn/edu/topic/nlp

这个课程的发布，反馈肯定会有好有坏。好的是集大成，把前面的零碎知识都串到了一起，知道前面的枯燥的任务有什么用了；不好的就是这个课程不够独立，引用了太多其他项目的内容。

从专业的角度回答这个问题，就是一句话：做人工智能，得一直往前走。前面还有太多值得我们学习和探索的知识，所以我没有时间，去重复前面讲过的内容，请大家原谅。

本文链接：http://edu.ichenhua.cn/edu/note/630

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