本系列博客旨在介紹從無到有搭建一個以疾病為中心的一定規模醫葯領域知識圖譜，並以該知識圖譜完成自動問答與分析服務。這里分為三部分進行介紹，本文為第一部分，主要介紹基於知識圖譜的問答系統的搭建和運行，后面的博客里會再解釋項目代碼的細節。 　　運行環境： python3.0及以上 ...

一.問答系統 問答系統從知識領域划分： 封閉領域：封閉領域系統專注於回答特定領域的問題，由於問題領域受限，系統有比較大的發揮空間，可以導入領域知識或將答案來源全部轉換成結構性資料來有效提升系統的表現； 開放領域：開放領域系統則希望不設限問題的內容范圍，因此其難度 ...

Python 實現 pyhanlp 自定義字典 參考地址 基於電影知識圖譜的智能問答系統（一） -- Mysql數據准備 基於電影知識圖譜的智能問答系統（二） -- Neo4j導入CSV文件 基於電影知識圖譜的智能問答系統（三） -- Spark環境搭建 ...

一、項目介紹 　　本項目立足醫葯領域，以垂直型醫葯網站為數據來源，以疾病為核心，使用爬蟲腳本data_spider.py，構建起一個包含7類規模為4.4萬的知識實體，11類規模約30萬實體關系的知識圖譜。原始數據包含8000多種病，包括與肝病相關的有200多種病。 　　本項目schema的設計 ...

本文主要通過python實例講解基於RDF和SPARQL的KBQA系統的構建。該項目可在python2和python3上運行通過。 注：KBQA即是我們通常所說的基於知識圖譜的問答系統。這里簡單構建的EasyKBQA，數據來源於網絡，源碼地址看下面補充說明。 目錄： 　　-流程原理 ...

醫學知識圖譜一 大綱 知識自動提取技術 醫學知識融合 醫學知識推理 ...

16億實體、48億關系、1000億SPO。 賦能搜索（搜索5層架構，策略及小模型層） 基於圖譜路徑召回 知識構建、知識計算、知識應用 問答場景 按答案來源划分：KBQA/（IR）FAQ/（Doc）MRC 方案對比 技術對比 技術全景圖（實體約束理解 ...

1. 問答系統的分類 非結構化的知識源 單文檔閱讀理解（Single-document Reading Comprehension）：單一文檔尋找答案 多文檔閱讀理解（Multi-document Reading Comprehension）：多個文檔檢索答案 結構化 ...