针对医疗领域的具体需求,本文构建了较大规模的 通用医疗知识图谱,并基于此图谱搭建了一个问答系统。系统首次提出了RIGP模型 用于命名实体识别,以及RISA模型用于意图识别。本文的主要工作包括: (1)在复杂多样的实体识别方面,本研究提出了一个新型的命名实体识别模型, 名为RIGP,以解决多种类的实体识别挑战。该模型融合...
本文将深度剖析基于知识图谱与深度学习的大数据(KBQA)NLP医疗知识问答系统,从系统架构、关键技术到实际应用,为读者提供全面而详细的指导。 一、系统概述 基于知识图谱+深度学习的大数据NLP医疗知识问答系统,通过整合医疗领域的权威数据,利用知识图谱构建医疗知识体系,并结合深度学习模型实现自然语言处理(NLP),为用户提供精准...
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 ...
在Medical_bot中,第二步是通过NER模型对医疗领域的实体进行识别及提取,即从用户输入中就要求提取出知识图谱中包含的实体的名称,前面提到过,在本项目中一共8种. 但是在大型项目中,实体数量数以万计,而普通的匹配方式由于每次匹配失败都需要回溯,其耗时较久,而AC自动机的时间复杂度理想状态下为O(n),n为用户输入...
1、掌握以知识图谱为代表的知识工程的基本问题和基本方法; 2、系统性的掌握知识图谱生命周期各阶段核心技术原理。 实践上 1、具备编程实现知识图谱各阶段经典算法 ; 2、学会使用经典的知识图谱相关软件; 3、掌握知识图谱案例研发脉络,能简单实现基于知识图谱的问答系统。还可以收获 1、 优质的学习圈子 伙伴们大多是来...
一、医学知识库构建：汇聚海量医疗资源 基于知识图谱的医疗问答系统通过医学知识库构建模块，汇聚海量医疗资源。系统运用自然语言处理技术，对医学文献、临床指南、专家经验等医学知识进行抽取、整合和结构化处理。这样，系统可以构建一个全面、系统的医学知识库，为用户提供精准的医疗信息。二、智能问答：实时解答用户疑惑 ...
题目:基于知识图谱的医疗自动问答系统 摘要 随着大数据时代的发展,海量的数据极大地影响着传统搜索引擎返回 的信息的质量,用户需要拥有高超的索引技巧以及耗费大量的时间才能从 返回的信息里获取正确的知识。因此,人们不再满足于只通过传统搜索引 擎来获取知识。同时,人工智能技术和知识工程技术也在不断发展着,知 识图...
进行系统测试和优化：对系统进行严格的测试和优化，确保其性能和准确性达到预期目标。用户反馈与持续改进：收集用户反馈，不断改进和优化系统，以满足用户不断变化的需求。基于知识图谱的医疗问答系统将为用户提供一个便捷、高效、准确的医疗信息获取途径。它不仅能帮助用户更好地理解疾病和治疗方案，还能提供个性化的健康...
基于知识图谱的医疗问答系统应运而生,它利用图结构存储和表示知识,通过智能推理和问答技术,为用户提供个性化的医疗咨询服务。 一、知识图谱基础 1.1 什么是知识图谱? 知识图谱是一种用图模型来描述实体之间关系的语义网络,其节点代表实体(如疾病、药物、症状等),边代表实体间的关系(如“导致”、“治疗”等)。知识...
1.01知识图谱项目整体介绍 1:06:19 1.01知识图谱项目整体介绍 1:06:59 2.02软件安装 03:35 3.03-1CQL实现增删改查 07:36 4.03-2Py2neo实现增删改查 17:18 5.04建立一个基本的数据库 20:37 6.05-1课程内容引入介绍 19:31 7.05-2如何建立医疗知识图谱 37:20 8.05-3如何设置问答机器人 28:20 9.05-4问答...