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...
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,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。 本项目将包括以下两部分的内容: 基于垂直网站数据的医药知识图谱构建 基于医药知识图谱的自动问答 项目网址:...
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。
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 %
为了应对这一挑战,基于知识图谱的自动问答系统应运而生,成为人与机器交互的新趋势。本文将详细介绍如何使用Python结合BERT预训练模型和词典,开发一个医药知识图谱自动问答系统,旨在为用户提供高效、准确的医疗信息查询服务。 一、项目背景及意义 随着人工智能技术和知识工程技术的不断发展,知识图谱在自然人机交互和精准化...
本文将围绕基于疾病中心的医药知识图谱构建与自动问答系统设计展开,详细介绍其源码实现过程,并探讨如何借助千帆大模型开发与服务平台提升系统性能。 一、项目背景与目标 随着医疗数据的快速增长,如何高效地整合、利用这些数据成为医疗AI发展的关键。本项目旨在构建一个以疾病为中心的医药知识图谱,并基于此图谱设计一个自动...
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...
基于Python Neo4J 搭建知识图谱医药问答系统实战 一、任务描述 本文章旨在用neo4j构建一个简单的金融领域的知识图谱,挖掘“高管—上市企业—行业/概念”之间的关系。关于具体的任务描述可下载我百度网盘的链接。链接:https://pan.baidu.com/s/1I8No_6pAoLYce34eW1tRXg密码:h8of...
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...