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,构建起一个包含7类规模为4.4万的知识实体,11类规模约30万实体关系的知识图谱。原始数据包含8000多种病,和肝病相关的有200多种病。 本项目将包括以下两部分的内容:(1)基于垂直网站数据的医药知识图谱构建;(2)基于医药知识图谱的自动问答 【2】基于医疗...
3、启动问答:python chat_graph.py 4. 医疗知识图谱构建 4.1 业务驱动的知识图谱构建框架 4.2 脚本目录 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 4.3 医药领域知识图谱规模 4.3.1 neo4j图数据库存储规模 4.3...
name=node_name) tx.create(node) count += 1 if count % 100 == 0: logMessage(f"创建{nodeTypeName}节点,完成{count}个,共{total}") # 到达一定的数量就提交 if count %
知识图谱构建模块:对爬取到的数据进行清洗和预处理,提取医疗实体和关系,以三元组的形式构成知识图谱,并存储在Neo4j图数据库中。 自动问答模块:基于BERT预训练模型进行命名实体识别和语义理解,对用户输入的自然语言问句进行解析和分类,然后根据问句中的实体和关系在知识图谱中检索答案。 三、系统实现 1. 数据爬取 数据...
基于Python Neo4J 搭建知识图谱医药问答系统实战,迪哥手把手带你做项目!共计19条视频,包括:1-Neo4j图数据库介绍、2-Neo4j数据库安装流程演示、3-可视化例子演示等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
本文将详细介绍如何使用Python基于Bert-crf模型构建医药知识图谱自动问答系统,并附上源码及使用说明。 一、系统构建背景与意义 随着医疗数据的不断增长,如何高效地管理和利用这些数据成为了一个亟待解决的问题。知识图谱作为一种结构化的数据存储方式,能够很好地组织和管理这些数据。而自动问答系统则能够进一步简化信息查询...
基于Python和Neo4j搭建知识图谱医药问答系统,可以按照以下步骤进行: 1. 安装并配置Neo4j数据库 首先,需要下载并安装Neo4j数据库。可以从Neo4j官方网站下载适用于你操作系统的版本。安装完成后,启动Neo4j服务,并通过浏览器访问Neo4j的Web界面进行配置。 2. 使用Python的Neo4j驱动程序连接到Neo4j数据库 安装Python的Neo4j驱动...
2.python库安装 pip install django=3.1.8pip install jieba pip install SPARQLWrapper pip install REfO 3.修改文件kgqa/KB_query/jena_sparql_endpoint.py 第16行 endpoint_url='http://jena所在服务器ip:3030/kgdrug/query' 4.修改文件KGQA_Based_On_medicine/settings.py ...
基于医药知识图谱的智能问答系统http://t.cn/AiKD6zNh 这是一个基于Python模块REfO实现的知识库问答初级系统. 该问答系统可以解析输入的自然语言问句生成 SPARQL 查询,进一步请求后台基于TDB知识库的Apache Jena...
二、中医药知识图谱的构建 构建中医药知识图谱是开发智能问答与用药系统的核心环节,其目标是整合和表示中医药领域的复杂知识,实现知识的有效组织、存储和查询。知识图谱的构建通常包括数据收集、知识抽取、知识融合、知识表示和知识存储等步骤。数据收集是构建知识图谱的基础。这一步骤涉及从各种来源,如中医药经典文献、...