1.(一)基于知识图谱的医疗问答系统(实例+代码理解)保姆级教程文章浏览阅读1.8w次,点赞50次,收藏460次。基于知识图谱的医疗问答系统,超详细!!!_基于医疗知识图谱的问答系统https://blog.csdn.net/weixin_44516623/article/details/126866634

2.基于知识图谱的医疗问答系统问答系统为上述问题提供了一个解决思路,可以为用户提供医疗咨询服务,但是当前已有的几种医疗咨询服务存在内容主观性强,医生和患者交流效率低等问题。本文研究并实现了基于知识图谱的医疗问答系统,建立深度学习的模型理解用户问题,并在由大量医疗数据构成的知识图谱中检索出答案,相比搜索引擎返回的结果,更加贴合用户的检索https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10614-1021745925.htm

3.基于医疗知识图谱的问答系统(二)何莫道一.问答系统 问答系统从知识领域划分: 封闭领域:封闭领域系统专注于回答特定领域的问题,由于问题领域受限,系统有比较大的发挥空间,可以导入领域知识或将答案来源全部转换成结构性资料来有效提升系统的表现; 开放领域:开放领域系统则希望不设限问题的内容范围,因此其https://www.cnblogs.com/upuphe/p/14284807.html

4.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

5.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

6.基于知识图谱的医疗问答助手的设计与实现开题报告.docx基于知识图谱的医疗问答助手的设计与实现-开题报告.docx 5页内容提供方:136***5466 大小:18.02 KB 字数:约3.68千字 发布时间:2023-07-03发布于山东 浏览人气:178 下载次数:仅上传者可见 收藏次数:0 需要金币:*** 金币 (10金币=人民币1元)基于https://m.book118.com/html/2023/0629/5343303123010234.shtm

7.医学知识图谱构建关键技术及研究进展知识图谱的存储方式应考虑其后续的使用效率,应根据自己的应用场景、数据情况来具体设计。可参考表7选择最适用的存储方式。8 医学知识图谱应用8.1 基于医学知识图谱的问答医学知识图谱与问答系统的融合是目前极具挑战性的研究方向,同时也是典型的应用场景。基于知识图谱的医疗问答系统可以快速响应医患用户提出的问题,并给出https://www.zhuanzhi.ai/document/6ddf252c7da1afa52128edce65640770

8.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

9.《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

10.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

11.基于医疗知识图谱的智能问答系统研究本文构建了医疗领域知识图谱,并依次从问句意图识别和问句命名实体识别两个方面进行探索研究,构建了医疗领域的智能问答系统。首先爬取在线社区医疗网站“寻医问药”中疾病百科的文本数据,通过数据清洗、知识表示和可视化的操作,构建医疗知识图谱。在智能问答系统模块,首先通过需求分析对问句意图进行预定义,探究了BERT(https://mall.cnki.net/magazine/Article/CMFD/1023129923.htm

12.基于知识图谱问答系统的技术实现摘要:知识图谱是实现对话机器人的一类重要工具。如何通过一套完整流程来构建基于知识图谱的问答系统是比较复杂的。因此,本文从构建基于知识图谱的问答系统的全流程角度总结了多个主题:知识图谱类型、知识图谱构建与存储、应用在知识图谱对话中的语言模型、图空间内的语义匹配及生成。进一步,本文在各主题的垂直领域归纳了常用https://www.fx361.com/page/2021/0406/8059463.shtml

13.大数据知识图谱——基于知识图谱+深度学习的大数据(KBQA)NLP医疗大数据知识图谱——基于知识图谱+深度学习的大数据(KBQA)NLP医疗知识问答可视化系统(2) - 六、 构建neo4j知识图谱开启Node4j数据库:连接数据库 通过bolt协议(数据传输更快)对绝对路径进行拼接 获取json文件路径 这里使用的Json为部分数据量,这里数据txt和json格式都有https://www.dtstack.com/bbs/article/17572

14.GitHubYeYzheng/KGQABasedOn基于医药知识图谱的智能问答系统 这是一个基于Python模块REfO实现的知识库问答初级系统. 该问答系统可以解析输入的自然语言问句生成 SPARQL 查询,进一步请求后台基于TDB知识库的Apache Jena Fuseki 服务, 进而得到问题的结果。 提供疾病症状、疾病用药、药品查询等功能。 https://github.com/YeYzheng/KGQA-Based-On-medicine