1.医疗知识图谱的问答系统详解基于知识图谱的医药问答系统医疗知识图谱的问答系统详解 一、项目介绍 该项目的数据来自垂直类医疗网站寻医问药,使用爬虫脚本data_spider.py,以结构化数据为主,构建了以疾病为中心的医疗知识图谱,实体规模4.4万,实体关系规模30万。schema的设计根据所采集的结构化数据生成,对网页的结构化数据进行xpath解析。https://blog.csdn.net/qq_38140936/article/details/144157599

2.医疗领域3.7万实体知识图谱问答系统,顶尖科技实现从零构建从零构建医疗领域知识图谱的KBQA问答系统:其中7类实体,约3.7万实体,21万实体关系。 项目效果 以下两张图是系统实际运行效果: 1.项目运行方式 运行环境:Python3 数据库:neo4j 预训练词向量:https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors 1、搭建知识图谱:python buildgrapy.py。大概几个小时,耐心等待。 2、https://cloud.tencent.com/developer/news/1143157

3.基于知识图谱的医疗问答系统基于知识图谱的医疗问答系统,知识图谱,问答系统,实体识别,文本分类,搜索引擎的出现和发展为人们信息检索带来了极大的便利,用户在医疗健康领域的搜索需求逐年增加,而当前的搜索引擎返回结果多是相关https://wap.cnki.net/lunwen-1021745925.html

4.GitHubnynCoder/Medical1、本项目完成了从无到有,以垂直网站为数据来源,构建起以疾病为中心的医疗知识图谱,实体规模4.4万,实体关系规模30万。并基于此,搭建起了一个可以回答18类问题的自动问答小系统,总共耗时3天。其中,数据采集与整理1天,知识图谱构建与入库0.5天,问答系统组件1.5天。总的来说,还是比较快速。 https://github.com/nynCoder/Medical-QA/

5.基于深度学习的医疗知识图谱问答系统研究与实现.pdf基于深度学习的医疗知识图谱问答系统研究与实现.pdf,摘要 随着互联网的发展,越来越多的人倾向于在网上获取医疗知识。与此同时医疗 知识网站、健康小助手等网络平台层出不穷,丰富了人们获取医疗知识的渠道。然而,这些平台给人们带来便利的同时也存在着诸多挑战。例如,https://max.book118.com/html/2024/0929/6241114123010225.shtm

6.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

7.基于知识图谱的医疗问答系统研究与开发基于知识图谱的医疗问答系统研究与开发 一、介绍 随着医疗科技的不断发展,人们对医疗信息的需求也日益增加。医疗 问答系统作为一种智能化的信息检索工具,能够为用户提供准确、及 时的医疗信息。近年来,基于知识图谱的医疗问答系统逐渐成为研究 热点,它利用知识图谱技术实现对医疗领域知识的有效组织和管理, 帮助用户解决各https://www.docin.com/touch_new/preview_new.do?id=4554566804