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爬取clinicaltrials.gov医疗数据构建知识图谱
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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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爬取clinicaltrials.gov医疗数据构建知识图谱.zip (39个子文件)
SJT-code
.DS_Store 6KB
create_kg
cerebrovascular_kg.py 9KB
.idea
MeKG.iml 487B
vcs.xml 180B
misc.xml 198B
inspectionProfiles
Project_Default.xml 513B
profiles_settings.xml 128B
modules.xml 260B
.gitignore 176B
properties.py 390B
requirements.txt 68B
scrapy_cerebrovascular
.DS_Store 6KB
scrapy.py 2KB
translate_cd.py 217B
scrapy_message.py 4KB
test1.py 865B
local_to_server.py 2KB
model.py 3KB
.idea
misc.xml 198B
inspectionProfiles
Project_Default.xml 513B
profiles_settings.xml 128B
modules.xml 296B
.gitignore 176B
scrapy_cerebrovascular.iml 330B
load_to_db.py 3KB
scrapy_html.py 6KB
__pycache__
model.cpython-38.pyc 2KB
scrapy_message.cpython-38.pyc 3KB
scrapy_html.cpython-38.pyc 4KB
test.py 221B
README.md 20B
sr.csv.zip 1.83MB
.gitignore 199B
__pycache__
properties.cpython-38.pyc 420B
util
csv_operation.py 254B
pg_connection.py 691B
translate.py 4KB
__pycache__
pg_connection.cpython-38.pyc 878B
README.md 150B
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JJJ69
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