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 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 ...
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.
基于知识图谱的医疗诊断知识问答系统 号外,我开通了一个知识星球,在里面我将提供一下服务: 上传项目里所有涉及到的代码、数据、模型 回答每一个球员的项目相关问题,即使再简单的基础问题 解决你在运行项目代码时的 BUG 问题 一些在学习NLP算法时遇到的一些困恼 ...
本项目设计了一个基于 RAG 与大模型技术的医疗问答系统,利用 DiseaseKG 数据集与 Neo4j 构建知识图谱,结合 BERT 的命名实体识别和 34b 大模型的意图识别,通过精确的知识检索和问答生成,提升系统在医疗咨询中的性能,解决大模型在医疗领域应用的可靠性问题。
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 yiren97/QASystemOnMedicalGraph development by creating an account on GitHub.
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 daitouli/QASystemOnMedicalGraph development by creating an account on GitHub.
1、搭建知识图谱:python build_grapy.py。大概几个小时,耐心等待。 2、启动问答测试:python kbqa_test.py 医疗知识图谱 数据源:39健康网。包括15项信息,其中7类实体,约3.7万实体,21万实体关系。 本系统的知识图谱结构如下: 1.1 知识图谱实体类型 实体类型中文含义实体数量举例 ...
基于知识图谱的医疗诊断知识问答系统 环境 python >= 3.6 pyahocorasick==1.4.2 requests==2.25.1 gevent==1.4.0 jieba==0.42.1 six==1.15.0 gensim==3.8.3 matplotlib==3.1.3 Flask==1.1.1 numpy==1.16.0 bert4keras==0.9.1 tensorflow==1.14.0 Keras==2.3.1 py2neo==2020.1.1 tqdm==4.42.1 pa...
基于知识图谱的医疗诊断知识问答系统 号外,我开通了一个知识星球,在里面我将提供一下服务: 上传项目里所有涉及到的代码、数据、模型 回答每一个球员的项目相关问题,即使再简单的基础问题 解决你在运行项目代码时的 BUG 问题 一些在学习NLP算法时遇到的一些困恼 ...