# QASystemOnHepatopathyKG
基于neo4j知识图谱和规则匹配的肝病问答系统
项目介绍详见:
基于医疗知识图谱的问答系统源码详解 https://blog.csdn.net/vivian_ll/article/details/89840281
和
基于医疗知识图谱的问答实践中遇到的问题 https://blog.csdn.net/vivian_ll/article/details/89337931
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温馨提示
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neo4j肝病知识图谱的问答系统.zip (27个子文件)
SJT-code
printFileDirectoryTree.py 2KB
data
test.json 12KB
medical.json 44.96MB
hepatopathy.json 1.21MB
prepare_data
max_cut.py 4KB
build_data.py 5KB
data_spider.py 6KB
.idea
vcs.xml 180B
workspace.xml 7KB
misc.xml 288B
modules.xml 300B
deployment.xml 357B
QASystemOnMedicalKG_last.iml 453B
question_parser.py 9KB
build_medicalgraph.py 12KB
chatbot_graph.py 1KB
answer_search.py 7KB
question_classifier.py 12KB
README.md 344B
dict
food.txt 73KB
producer.txt 496KB
drug.txt 73KB
disease.txt 173KB
symptom.txt 97KB
deny.txt 227B
check.txt 70KB
department.txt 593B
共 27 条
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