1.知识图谱在生物医药和精准诊疗中的应用知识图谱在生物领域应用而且,我们还利用这一多元异构的知识图谱作为本地知识库的基础,结合强大的大模型技术和LangChain等前沿工具,进一步开发出高可信的大模型问答系统、智能推荐系统以及精准诊疗系统。这些系统能够基于用户的具体需求和情境,提供个性化的、高质量的医药知识服务,为医疗决策、疾病治疗及健康管理等领域带来革命性的改变,推动医疗https://blog.csdn.net/m0_59164304/article/details/144408602

2.基于知识图谱的医疗自动问答系统.docx基于知识图谱的医疗自动问答系统.docx,PAGE 2 题目: 基于知识图谱的医疗自动问答系统 PAGE II 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,https://m.book118.com/html/2024/1017/5103100220011333.shtm

3.基于LangChain和知识图谱的大模型医疗问答机器人项目Neo4j医疗知识图谱智能问答机器人 【知识图谱】——实现流程讲解(完结)从数据收集到知识图谱可视化的毕设流程 知识图谱实战:构建红楼梦知识图谱 ChatGPT时代: 知识图谱是不是凉了?为什么不试试LLM+知识图谱呢? MindMap: 将知识图谱引入LLMs,实现稳健且可解释的推理 https://xbeibeix.com/video/BV1hZ421U78c

4.基于neo4j的简易医疗问答知识图谱Django+Neo4j基于医疗知识图谱的问答系统源码+数据库(高分项目),含有代码注释,新手也可看懂,个人手打98分项目,导师非常认可的高分项目,毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 Django+Neo4j基于医疗知识图谱的问答系统源码+数据库(高分项目) Django+Neo4j基于医疗知识图谱的问答系统源码+https://www.iteye.com/resource/qgh1223-10914612

5.Notes基于医疗知识图谱的问答系统实践山竹小果Notes | 基于医疗知识图谱的问答系统实践 [课程github] [项目github] 该项目是基于医疗领域知识图谱的问答系统。 目标:从无到有搭建一个医疗领域知识图谱(知识图谱规模较小),并基于此知识图谱搭建问答系统实现自动问题解析和回答。 【未完待续】https://www.cnblogs.com/shona/p/14269115.html

6.《知识图谱》:知识问答的分类体系文化&方法王昊奋本文节选自《知识图谱:方法、实践与应用》一书,本书系统地介绍知识图谱涉及的关键技术,如知识建模、关系抽取、图存储、自动推理、图谱表示学习、语义搜索、知识问答、图挖掘分析等。此外,本书还尝试将学术前沿和实战结合,让读者在掌握实际应用能力的同时对前沿技术发展有所了解。 https://www.infoq.cn/article/FhpvejKT2HSguikKPWf3

7.GitHubnynCoder/Medical基于知识图谱的医疗问答系统和前端展示demo. Contribute to nynCoder/Medical-QA development by creating an account on GitHub.https://github.com/nynCoder/Medical-QA/

8.左手医生智能问答系统医疗知识图谱智能问答系统左手医生智能问答系统是?款基于医疗知识图谱的智能问答系统。通过对话式的交互?式和权威医学知识库,有效的解决患者对医疗、健康类咨询或客服的多样化需求,节省患者时间,缓解线下咨询台的压?,提升Q&A效率与体验。 立即咨询 产品介绍 左手医生智能问答系统是?款基于医疗知识图谱的智能问答系统。通过对话式的交互https://www.yun88.com/product/3530.html

9.NLPChatBot搜索引擎的最终形态之问答系统(FAQ)详述达观文辉:知识图谱构建下的自动问答KBQA系统实战 知识图谱数据结构https网络安全推荐系统 问答系统(Qusstion Answering System,QA System)在大家的日常生活中随处可见,2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人,直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市,问答作为一种信息获取方式愈发受到大众和厂商的关注和投入https://cloud.tencent.com/developer/article/1522761

10.基于BERT的中文医疗问答系统摘要:现如今, 互联网中存在海量的医疗领域知识可以用于医疗病情诊断, 但传统的搜索引擎并无法根据病人的实际情况做出合理的判断, 无法满足使用需求. 因此, 本文主要开发基于知识图谱问答系统. 该系统面向医疗领域, 采用爬虫技术获取了大量医疗数据并将其存储在Neo4j图数据库构建医疗知识图谱中. 同时, 为了使系统能够https://c-s-a.org.cn/html/2023/6/9140.html

11.计算机毕业设计Python+Neo4j知识图谱医疗问答系统大模型机器本文介绍了一个基于Python和Neo4j构建的知识图谱医疗问答系统,该系统旨在解决医学领域的信息查询需求,提供高效、准确且易于使用的医疗服务。通过整合大量关于疾病、药物、症状及相关医学信息,系统能够理解和回答用户的自然语言问题,为医疗咨询、医学教育和科研支持提供有力工具。https://www.jianshu.com/p/0baa646f06d9

12.其他针对复杂自然语言文本信息抽取提出了多阶语义关系抽取方法,基于分布式知识图谱构建了知识抽取、知识融合和知识演化模型,研发了面向自然语言交互的智能问答系统。系统实现了联网数据实体关系抽取、语义数据存储与检索等关键技术,核心模块包括:①联网数据实体关系抽取模块;②语义数据存储和检索模块;③语音识别和语音合成模块;④自https://cs.xidian.edu.cn/ztwz/z2022yzzt2/sy/znrjyxtxjsyjs/qt.htm

13.基于BERT模型的新冠知识智能问答系统及方法1.本发明属于智能问答技术领域,具体涉及一种基于bert模型的新冠知识智能问答系统及方法。 背景技术: 2.智能问答技术领域的主要技术是自然语言处理技术(nlp)。问答系统可以分为基于知识图谱的问答系统、检索式问答系统、抽取式问答系统、生成式问答系统等。其运用的传统自然语言处理模型主要为word2vec、elmo、cnn、rnn、http://mip.xjishu.com/zhuanli/55/202210847126.html