Alternatives and similar repositories for medical_knowledge_atlas_Q-A

Users that are interested in medical_knowledge_atlas_Q-A are comparing it to the libraries listed below

• Xie-Minghui / EntityRelationExtraction
  实体关系抽取pipline方式，使用了BiLSTM+CRF+BERT
  ☆153Updated last year
• pen-ho / medical_knowledge_graph_app-master
  医药知识图谱自动问答系统实现，包括构建知识图谱、基于知识图谱的流水线问答以及前端实现。实体识别（基于词典+BERT_CRF）、实体链接（Sentence-BERT做匹配）、意图识别（基于提问词+领域词词典）。
  ☆317Updated 3 years ago
• DeqianBai / KBQA-study
  基于医疗知识图谱的问答系统
  ☆104Updated 4 years ago
• taishan1994 / BERT-Relation-Extraction
  使用bert进行关系三元组抽取。
  ☆171Updated last year
• lwb69 / TCM-KBQA
  基于中医药领域知识图谱的智能问答系统
  ☆30Updated 2 years ago
• taishan1994 / pytorch_triple_extraction
  基于pytorch的中文三元组提取（命名实体识别+关系抽取）
  ☆350Updated 2 years ago
• Bureaux-Tao / chip2020_relation_extraction
  CHIP 2020 中文医学文本实体关系抽取
  ☆93Updated 2 years ago
• kingglory / BERT-BILSTM-CRF-NER-Pytorch-Chinese
  命名实体识别（中文）
  ☆33Updated 2 years ago
• Kepler452Byte / Competition-BMECUP-relation-extraction-master
  这是2022年生医杯中文电子病历命名实体识别与关系抽取的项目
  ☆27Updated 2 years ago
• XavierWww / Chinese-Medical-Entity-Recognition
  Using BERT+Bi-LSTM+CRF
  ☆137Updated 3 years ago
• yeeeqichen / KGQA
  基于知识图谱的问答系统设计与实现，附带一个可视化的demo
  ☆122Updated 2 years ago
• taishan1994 / chinese_information_extraction
  中文信息抽取，包含实体抽取、关系抽取、事件抽取
  ☆247Updated last year
• Xie-Minghui / MultiHeadJointEntityRelationExtraction_simple
  实体关系抽取，使用了百度比赛的数据集。使用pytorch实现MultiHeadJointEntityRelationExtraction，包含Bert、Albert、gru的使用，并且添加了对抗训练。最后使用Flask和Neo4j图数据库对模型进行了部署
  ☆123Updated 2 years ago
• tdj11 / KBQA_medical
  基于知识图谱的医疗问答系统
  ☆17Updated last year
• Tonystark-001 / MedicalKGQA
  基于知识图谱的疾病知识问答系统
  ☆30Updated 4 years ago
• hquzhuguofeng / KBQA-BERT-CRF
  基于知识图谱的问答系统
  ☆137Updated 5 years ago
• zeromovie / Medical-KBQA
  基于知识图谱的医疗诊断知识问答系统
  ☆18Updated 3 years ago
• xhw205 / GPLinker_torch
  CMeIE/CBLUE/CHIP/实体关系抽取/SPO抽取
  ☆232Updated 3 years ago
• taishan1994 / OneRel_chinese
  OneRel在中文关系抽取中的使用
  ☆127Updated last year
• W-theta / insurance_ner_nre
  NER and RE in medical insurance。用于医疗领域的知识图谱构建，通过DL中的相关算法，实现领域实体的命名实体识别和关系抽取。
  ☆63Updated 5 years ago
• TianRanPig / chinese_ner
  中文命名实体识别：BERT-BiLSTM-CRF模型实现中文，数据集使用CLUENER2020
  ☆75Updated 3 years ago
• Robin-WZQ / CBLUE_CMeIE_model
  CBLUE2.0-关系抽取模型，基于pytorch
  ☆15Updated 8 months ago
• Xu1Aan / KGExplorer
  本项目旨在结合知识图谱技术和先进的大语言模型，构建一个能够深入理解用户问题并提供准确、有逻辑性回答的智能问答系统。
  ☆60Updated last year
• Marilynmontu / ChineseNER-pytorch
  基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别实现
  ☆92Updated 2 years ago
• honeyandme / knowledge
  构建一个医疗领域知识图谱和一个基于Flask的简易网页聊天机器人，通过ner获取用户问题的实体并在知识图谱内提取答案。
  ☆11Updated 2 years ago
• Bureaux-Tao / ccksyidu4k-ner
  CCKS2019医渡云4k电子病历数据集命名实体识别
  ☆48Updated 2 years ago
• ZhChessOvO / ZeLanChao_KGQA
  一个基于Django,Neo4j与图谱问答技术的的中医药知识图谱与智能问答平台。（暂取名“泽兰抄”）
  ☆91Updated last year
• leefsir / triplet_extraction
  知识图谱三元组抽取（实体-关系-实体，实体-属性-属性值）
  ☆106Updated 3 years ago
• maxin-nk / Chat_to_Medical_Machine
  基于深度知识图谱和预训练大语言模型的医疗问答系统
  ☆32Updated 11 months ago
• vivianLL / QASystemOnHepatopathyKG
  基于neo4j肝病知识图谱的问答系统
  ☆379Updated 6 years ago