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

• 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
• DeqianBai / KBQA-study
  基于医疗知识图谱的问答系统
  ☆103Updated 3 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
  ☆26Updated 2 years ago
• Xie-Minghui / EntityRelationExtraction
  实体关系抽取pipline方式，使用了BiLSTM+CRF+BERT
  ☆142Updated 10 months ago
• Tonystark-001 / MedicalKGQA
  基于知识图谱的疾病知识问答系统
  ☆29Updated 4 years ago
• kingglory / BERT-BILSTM-CRF-NER-Pytorch-Chinese
  命名实体识别（中文）
  ☆31Updated 2 years ago
• 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。
  ☆64Updated 5 years ago
• tdj11 / KBQA_medical
  基于知识图谱的医疗问答系统
  ☆17Updated last year
• hquzhuguofeng / KBQA-BERT-CRF
  基于知识图谱的问答系统
  ☆135Updated 5 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 last year
• Bureaux-Tao / chip2020_relation_extraction
  CHIP 2020 中文医学文本实体关系抽取
  ☆89Updated 2 years ago
• 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
  ☆120Updated 2 years ago
• taishan1994 / SpERT_chinese
  基于论文SpERT: "Span-based Entity and Relation Transformer"的中文关系抽取，同时抽取实体、实体类别和关系类别。
  ☆35Updated 2 years ago
• 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
• nynCoder / Medical-QA
  基于知识图谱的医疗问答系统和前端展示demo
  ☆36Updated 10 months 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
• zeromovie / Medical-KBQA
  基于知识图谱的医疗诊断知识问答系统
  ☆17Updated 3 years ago
• XavierWww / Chinese-Medical-Entity-Recognition
  Using BERT+Bi-LSTM+CRF
  ☆138Updated 3 years ago
• pkuzhangyao / KnowledgeGraph-QA
  基于知识图谱和相似度匹配的肝病智能问答系统
  ☆36Updated 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
  ☆69Updated 3 years ago
• AndersonHJB / QASystemOnMedicalGraph
  该项目是基于医疗领域知识图谱的问答系统。实现比较简单。
  ☆13Updated last year
• 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。
  ☆57Updated 11 months ago
• KevinKyoMa / Bert-Bilstm-Attn-RE
  采用bert-bilstm-attn的关系抽取模型，基于pytorch，数据集为百度的开源数据集
  ☆9Updated 2 years ago
• yeeeqichen / MedicalKG
  医疗知识图谱构建实战，通过爬虫获取百度百科数据，使用Mongodb存储结构化三元组，并使用neo4j进行知识图谱的构建及可视化; Medical Knowledge Graph; Crawler; neo4j
  ☆80Updated last year
• 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”）
  ☆89Updated last year
• xhw205 / GPLinker_torch
  CMeIE/CBLUE/CHIP/实体关系抽取/SPO抽取
  ☆228Updated 2 years ago
• PeiChangY / -BERT-BILSTM-DGCNN-ATTENTION-CRF-
  利用BERT+BILSTM/DGCNN+ATTENTION+CRF 解决中文NER任务
  ☆35Updated 2 years ago
• 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）。
  ☆304Updated 3 years ago
• Robin-WZQ / CBLUE_CMeIE_model
  CBLUE2.0-关系抽取模型，基于pytorch
  ☆14Updated 6 months ago
• Htring / BERT-BiLSTM-CRF_PL
  使用BERT-BiLSTM+CRF进行ner任务（pytorch_lightning版）
  ☆45Updated 2 years ago