本系列博客旨在介绍从无到有搭建一个以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱,并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。这里分为三部分进行介绍,本文为第一部分,主要介绍基于知识图谱的问答系统的搭建和运行,后面的博客里会再解释项目代码的细节。 运行环境: python3.0及以上 ...
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,因此其难度也相对较大。 问答系统从实现方式划分: 基于流水线 pipeline 实现:如下图 所示,基于流水线实现的问答系统有四大核心模块,分别由自然 ...
2021-01-16 00:42 0 349 推荐指数:
本系列博客旨在介绍从无到有搭建一个以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱,并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。这里分为三部分进行介绍,本文为第一部分,主要介绍基于知识图谱的问答系统的搭建和运行,后面的博客里会再解释项目代码的细节。 运行环境: python3.0及以上 ...
[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】 ...
Python 实现 pyhanlp 自定义字典 参考地址 基于电影知识图谱的智能问答系统(一) -- Mysql数据准备 基于电影知识图谱的智能问答系统(二) -- Neo4j导入CSV文件 基于电影知识图谱的智能问答系统(三) -- Spark环境搭建 ...
一、项目介绍 本项目立足医药领域,以垂直型医药网站为数据来源,以疾病为核心,使用爬虫脚本data_spider.py,构建起一个包含7类规模为4.4万的知识实体,11类规模约30万实体关系的知识图谱。原始数据包含8000多种病,包括与肝病相关的有200多种病。 本项目schema的设计 ...
本文主要通过python实例讲解基于RDF和SPARQL的KBQA系统的构建。该项目可在python2和python3上运行通过。 注:KBQA即是我们通常所说的基于知识图谱的问答系统。这里简单构建的EasyKBQA,数据来源于网络,源码地址看下面补充说明。 目录: -流程原理 ...
医学知识图谱一 大纲 知识自动提取技术 医学知识融合 医学知识推理 ...
1. 问答系统的分类 非结构化的知识源 单文档阅读理解(Single-document Reading Comprehension):单一文档寻找答案 多文档阅读理解(Multi-document Reading Comprehension):多个文档检索答案 结构化 ...
相关技术: NLP/Neo4j/ES/Word2vec/HanLP 根据提示:选择性别/年龄 身体正面 身体背面 男士展示 根 ...