知识图谱构建:基于预处理后的数据,构建中华古诗词的知识图谱,包括实体识别、关系抽取和图谱构建等步骤。 LSTM模型训练:利用LSTM模型对古诗词进行深度学习,挖掘其潜在的主题、情感等信息,并用于优化知识图谱的构建。 可视化系统设计:设计并实现一个古诗词知识图谱的可视化系统,包括界面设计、交互设计、图形渲染等方面。 四...
通过引入CRF层,可以提高标签之间的一致性和整体序列标注的准确性。 基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统通过构建医疗领域的知识图谱来实现计算机的深度学习,并且能够实现自动问答的功能。本次的内容研究主要是通过以Python技术来对医疗相关内容进行数据的爬取,通过爬取足量的数据来进行知识图谱的的...
首先,GRAPHCARE框架的核心是构建患者特定的知识图谱,这些图谱基于两个主要来源:大型语言模型(LLMs)和现有的外部生物医学知识图谱。 大型语言模型能够从海量的生物医学文献中提取关键的医学知识,而外部知识图谱则提供了一个结构化的信息网络,包含了众多医疗概念及其相互关系。 知识提取是框架中的第一步,它通过两种方式进行...
从模型训练到部署,实战知识图谱(Knowledge Graph)&自然语言处理(NLP)。涉及 Tensorflow, Bert+Bi-LSTM+CRF,Neo4j等 涵盖 Named Entity Recognition,Text Classify,Information Extraction,Relation Extraction 等任务。 Resources Readme Activity Stars 0 stars Watchers 1 watching Forks 0 forks Report repositor...