基于知识图谱的医疗问答系统和前端展示demo. Contribute to nynCoder/Medical-QA development by creating an account on GitHub.
1.项目运行方式 运行环境：Python3 数据库：neo4j 预训练词向量：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors 1、搭建知识图谱：python buildgrapy.py。大概几个小时，耐心等待。 2、启动问答测试：python kbqatest.py 部分代码展示：from entity_extractor import EntityExtractorfrom search_answer import Answe...
与知识图谱相关的另一种形态,即事理图谱,本人在这方面也尝试性地积累了一些工作,可参考:(https://github.com/liuhuanyong/ComplexEventExtraction) 关于知识图谱概念性的介绍就不在此赘述。目前知识图谱在各个领域全面开花,如教育、医疗、司法、金融等。本项目立足医药领域,以垂直型医药网站为数据来源,以疾病为核心,...
/usr/bin/env python3#coding: utf-8#File: MedicalGraph.py#Author: lhy<lhy_in_blcu@126.com,https://huangyong.github.io>#Date: 18-10-3#-*- coding: utf-8 -*-importosimportjsonfrompy2neoimportGraph,NodeclassMedicalGraph:def__init__(self): cur_dir='/'.join(os.path.abspath(__file_...
代码:https://github.com/pat-jj/GraphCare 1 读后感 来自230825 学习会小丁分享 之前做医疗知识图谱和医疗预测时,最困难的问题包括: 如何结合现有的数据和知识 非结构化的文本类知识如何与数据结合 知识图结构如何设计,如何使用 如何引入时序的逻辑 如何使用大模型的知识和常识 ...
代码:https://github.com/pat-jj/GraphCare 作者: Pengcheng Jiang, Cao Xiao, Adam Cross, Jimeng Sun, 伊利诺伊大学 日期: 2023-05-22 1 读后感 来自230825 学习会小丁分享 之前做医疗知识图谱和医疗预测时,最困难的问题包括: 如何结合现有的数据和知识 ...
代码: https://github.com/pat-jj/GraphCare 作者: Pengcheng Jiang, Cao Xiao, Adam Cross, Jimeng Sun, 伊利诺伊大学 日期: 2023-05-22 1 读后感 之前做医疗知识图谱和医疗预测时,最困难的问题包括: 如何结合现有的数据和知识 非结构化的文本类知识如何与数据结合 ...
https://github.com/datawhalechina/team-learningnlp/tree/master/KnowledgeGraph_Basic 1.任务描述 今天的任务分两步,首先要搭建一个知识图谱(详见task03),然后启动问答测试(task04 task05详细讲),构建一个简单的基于 知识图谱 的对话系统。 今天主要是能跑通这两步,能让自己对整个任务有一个整体的认识。
该项目是参考医疗领域知识图谱,构建的一个医疗知识问答系统。 项目地址: QASystemOnMedicalGraphgithub.com/zhihao-chen/QASystemOnMedicalGraph 该项目来自Datawhale组队学习的推荐: Datawhale 知识图谱组队学习 之 Task 2 基于医疗知识图谱的问答系统github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blob/master/Knowle...
"https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.5.1/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)": 这是Docker Compose的下载URL,其中v2.5.1指定了要下载的Docker Compose版本号。$(uname -s) 和$(uname -m) 是shell命令,分别返回当前系统的类型(如Linux)和机器的硬件架构(如x86_64),这样可以确...