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基于医疗知识图谱的问答系统
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[基于医疗知识图谱的问答系统](https://zhuanlan.zhihu.com/p/379202949)
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知识图谱是一种结构化的知识表达形式,它以图形的方式组织和存储了大量实体(如人、地点、事件等)及其相互关系。在知识图谱中,实体作为节点,实体之间的各种语义关联则通过边进行连接,形成了一个庞大的数据网络。 知识图谱的核心价值在于其能够精确、直观地表示复杂世界中的知识,并支持高效的知识查询与推理。例如,在搜索引擎中,知识图谱可以提升搜索结果的相关性和准确性,为用户提供直接的答案而非仅仅是网页链接。同时,知识图谱还能支撑高级的人工智能应用,比如问答系统、推荐系统、决策支持等领域。 构建知识图谱的过程通常包括数据抽取、知识融合、实体识别、关系抽取等多个步骤,涉及到自然语言处理、机器学习、数据库技术等多种技术手段。知识图谱的不断完善有助于实现从海量信息中挖掘深层次、有价值的知识,从而推动人工智能向着更加理解人类世界的智慧方向发展。 总之,知识图谱是一个大规模、多领域、多源异构知识集成的载体,是实现智能化信息系统的基础工具和关键基础设施,对于提升信息检索质量、推动智能应用研发具有重要作用。
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基于医疗知识图谱的问答系统.zip (71个子文件)
SJT-code
local.py 4KB
nlu
intent_recg_bert
__init__.py 214B
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data
__init__.py 214B
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data_helper.py 2KB
label 153B
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__pycache__
bert_model.cpython-36.pyc 2KB
data_helper.cpython-36.pyc 2KB
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CMID
__init__.py 214B
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__init__.py 213B
data
__init__.py 213B
intent_recog_data.txt 4KB
model_file
__init__.py 213B
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id2label.pkl 98B
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gbdt.pkl 6.71MB
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train.py 4KB
__pycache__
clf_model.cpython-36.pyc 2KB
__init__.cpython-36.pyc 363B
clf_model.py 1KB
build_kg
__init__.py 214B
build_kg_utils.py 13KB
itchat_app.py 2KB
LICENSE 11KB
utils
__init__.py 214B
json_utils.py 997B
__pycache__
json_utils.cpython-36.pyc 1KB
__init__.cpython-36.pyc 343B
01.py 90KB
modules.py 8KB
run_ner_service.bat 56B
requirements.txt 2KB
run_intent_recog_service.bat 49B
logs
__init__.py 214B
knowledge_extraction
__init__.py 214B
bilstm
__init__.py 214B
crf_layer.py 31KB
metrics.py 13KB
app.py 7KB
bilstm_crf_model.py 2KB
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__pycache__
bilstm_crf_model.cpython-36.pyc 2KB
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test1_data.json 2.05MB
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License.docx 48KB
dev_data.json 10.05MB
__MACOSX
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._test1_data.json 176B
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._License.docx 286B
._.DS_Store 120B
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._License.docx 286B
._.DS_Store 120B
train_data
train_data.json 82.88MB
License.docx 48KB
processed_data
train_triples.json 81.12MB
test_triples.json 4.92MB
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build_baiduie_data.py 3KB
__pycache__
__init__.cpython-36.pyc 357B
README.md 247B
config.py 7KB
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