利用Neo4j图数据库,系统构建了一个包含疾病、药品、症状等实体及其关系的丰富知识图谱。通过py2neo库建立起Python与Neo4j的桥梁,轻松实现数据的导入与查询。例如,可以创建一个包含药物和疾病节点的图,并添加它们之间的关系。 3. 自动问答机制开发 系统开发了一套算法,能够解析自然语言问题,并通过Cypher查询语言执行查询,...
该系统利用Python强大的数据处理能力和Neo4j高效的图数据库特性，构建了一个结构化的医学知识网络，并通过自然语言处理技术实现智能化的自动问答服务。系统架构 1. 技术选型 Python：作为项目的主要编程语言，Python负责数据处理、知识图谱构建及问答逻辑的实现。其强大的生态系统和丰富的库支持，使得数据爬取、清洗和标准...
Neo4j:作为一款高性能的图形数据库,Neo4j在存储和管理知识图谱方面表现出色。其强大的图查询能力确保了系统在处理复杂查询时的效率和准确性。 自然语言处理(NLP):通过NLP技术,系统能够解析用户的自然语言提问,提取关键信息,从而精准匹配知识图谱中的信息。 Cypher查询语言:作为Neo4j的专用查询语言,Cypher在执行复杂查询时表...
功能介绍 基于知识图谱的中医中药问答系统(实现症状问病症、病症问药方、药方问药材-具体见演示视频) 知识图谱带模糊查询 方剂查询 中药查询 echarts可视化大屏、Textrank,tfidf算法关键词分析、词云 登录注册,个人信息,短信验证码修改密码、身份证识别 [图片] [图片] [
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...
本文将详细介绍如何使用Python编程语言与Neo4j图数据库,搭建一个医药知识图谱自动问答系统。 一、项目背景与目标 医药知识图谱是一种结构化的语义网络,它以图的形式表示医药领域中的实体(如疾病、药物、症状等)及其之间的关系(如因果关系、治疗关系等)。构建医药知识图谱并实现自动问答系统的目标,在于将海量、复杂的...
最近耗时一周,我基于Python+Neo4j ,搭建了一个民航业知识图谱的自动问答系统。 文章目录 环境 运行 1、项目结构 2、数据组织 3、问题预处理 4、问题分类 5、Web APP 源码&技术交流 环境 Windows 10 x64 Python 3.7 Neo4j community 3.5.20 运行 1、确保安装所需依赖 ...
现有系统多侧重于西医领域，而中医的辨证施治、整体观念等特点要求问答系统具备更高的语义理解和推理能力。因此，开发一个能够准确理解用户意图、提供个性化中医建议的问答系统，是当前中医信息化领域的一个重要研究方向。三、研究目标与内容 研究目标：构建一个能够处理自然语言输入的中医问答系统。实现中医基础知识的查询...
2. 系统模块 数据收集与预处理:系统从权威的医疗数据库、医学文献、在线医疗平台等渠道收集医疗数据,并使用Pandas、NumPy等库进行数据清洗和预处理。 知识图谱构建:利用Neo4j图数据库,系统构建了一个包含疾病、药品、症状等实体及其关系的丰富知识图谱。 自动问答机制:系统开发了一套算法,能够解析自然语言问题,并通过Cyp...
设计总说明本设计项目旨在开发基于Neo4j的医疗知识图谱可视化系统。近年来,随着医疗数据量的迅速增长,知识图谱作为一种将不同实体和关系关联并可视化的工具,为医学领域的研究和应...