一、医疗知识图谱构建 1.1 业务驱动的知识图谱构建框架 1.2 脚本目录 prepare_data/datasoider.py:网络资讯采集脚本 prepare_data/datasoider.py:网络资讯采集脚本 prepare_data/max_cut.py:基于词典的最大向前/向后切分脚本 build_medicalgraph.py:知识图谱入库脚本 ...
2、知识图谱数据导入:python build_medicalgraph.py,导入的数据较多,估计需要几个小时。 3、启动问答:python chat_graph.py 以下介绍详细方案 一、医疗知识图谱构建 1.1 业务驱动的知识图谱构建框架 1.2 脚本目录 prepare_data/datasoider.py:网络资讯采集脚本 ...
GitHub爆火!34套人工智能实战项目!含项目教程、源码、数据集!———机器学习丨深度学习丨计算机视觉丨自然语言处理丨无人驾驶丨AI医疗丨推荐系统丨知识图谱IT-小恒 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多2.7万 16 1:04 App 是AI吗 1350 -- 4:49 App 【科普】自动驾驶分级及原理 2.6万 25 25...
1.研究并实现一种基于知识图谱的智能医疗诊断方法 本项目从互联网爬取了庞大的医疗知识库,总体可以分为疾病库与症状库,如何分析出疾病与疾病、疾病与症状、症状与症状的内在联系是本系统设计的难点与核心。基于此问题,我们研究出了一种基于知识图谱的智能医疗诊断方法。
领域知识图谱构建 【概述】面向医疗领域的知识图谱构建,使用的数据集为:关于糖尿病的医学研究文章,包含大量的病历病理临床分析。项目主要通过NLP算法提取文本中的领域实体和实体间关系。 1. 项目内容 通过Brat对语料进行人工标记 辅助标记:拿到一些已知的专有词典(包括:词名 + 实体类别)。通过使用AC自动机算法,预标记...
本项目作为智能医疗的一个具体应用,具有良好的推广前景和市场价值。 4.经济社会效益预测 基于知识图谱的智能诊疗系统的建设和推广,可以取得以下经济社会效益: (1)可以为广大人民群众可提供便利的病情自我评估,利于人们尽早发现病情并积极诊治,“病急不再乱投医”; ...
该项目是基于医疗领域知识图谱的问答系统。实现比较简单。. Contribute to AspirinCode/QASystemOnMedicalGraph development by creating an account on GitHub.
使用深度学习方法解析问题 知识图谱存储 查询知识点 基于医疗垂直领域的对话系统. Contribute to baiyang2464/chatbot-base-on-Knowledge-Graph development by creating an account on GitHub.
A Patient Disease Drug Graph. 一个权威的医疗 RDF 数据集, 关于医疗知识图谱。 - xjtushilei/pdd_data_set
GitHub爆火!34套人工智能实战项目!含项目教程、源码、数据集!———机器学习丨深度学习丨计算机视觉丨自然语言处理丨无人驾驶丨AI医疗丨推荐系统丨知识图谱662 9 2024-08-28 03:32:51 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~40 ...