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知识图谱构建，自动问答，基于kg的自动问答。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。
☆33Updated 5 years ago
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- 中文医学知识图谱命名实体识别，包括bi-LSTM+CRF，transformer+CRF等模型☆247Updated 6 years ago
- 本项目是针对医疗数据，进行命名实体识别。项目中有600份标注好的电子病历文本，共需识别含解剖部位、独立症状、症状描述、手术和药物五类实体。该领域的命名实体识别问题是自然语言处理中经典的序列标注问题。☆153Updated 6 years ago
- 大创项目：中医药知识图谱构建☆110Updated 4 years ago
- 面向医疗领域的知识图谱构建☆25Updated 2 years ago
- 知识图谱初探，关系抽取，实体抽取，基于kb的问答，基于es的问答，知识图谱可视化☆60Updated 6 years ago
- A Patient Disease Drug Graph. 一个权威的医疗 RDF 数据集, 关于医疗知识图谱。☆75Updated 6 years ago
- 基于BiLSTM-CRF网络的中文电子病历命名实体识别☆35Updated 6 years ago
- 经济责任审计知识图谱：网络爬虫、关系抽取、领域词汇判定☆125Updated 5 years ago
- self summary after attending 2018全国知识图谱与语义计算大会，China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing☆244Updated 6 years ago
- 手工整理医疗行业词汇、术语等语料。可用于语音识别、对话系统等各类nlp模型训练。☆121Updated 5 years ago
- 金融知识图谱构建☆141Updated 6 years ago
- 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
- 构建医疗实体识别的模型，包含词典和语料标注，基于python构建☆343Updated 7 years ago
- CCKS2019 面向中文电子病历的命名实体识别☆33Updated 6 years ago
- 农业领域知识图谱的构建，包括数据爬取(百度百科)、数据分类、利用结构化数据生成三元组、非结构化数据的分句(LTP)，分词(jieba)，命名实体识别(LTP)、基于依存句法分析(主谓关系等)的关系抽取和利用neo4j生成可视化知识图谱☆249Updated 5 years ago
- Python创建Neo4J知识图谱数据库☆157Updated 7 years ago
- 医疗图谱，Python前期数据抓取与处理，后期配合neo4j实现图谱构造与实体搜索。☆55Updated 6 years ago
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- 基于知识图谱的问答系统☆72Updated 6 years ago
- 基于知识图谱的智能问答机器人☆219Updated 7 years ago
- 基于开源保险产品数据构建的保险知识图谱及简易问答系统☆39Updated 5 years ago
- 面向中文电子病历的命名实体识别☆186Updated 5 years ago
- 瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱大赛复赛☆181Updated 6 years ago
- CCKS2019中文命名实体识别任务。从医疗文本中识别疾病和诊断、解剖部位、影像检查、实验室检验、手术和药物6种命名实体。现已实现基于jieba和AC自动机的baseline构建、基于BiLSTM和CRF的序列标住模型构建。bert的部分代码主要源于https://gith…☆354Updated 2 years ago
- 知识图谱车音工作项目☆251Updated 7 years ago
- A tutorial and implement of disease centered Medical knowledge graph and qa system based on it。知识图谱构建，自动问答，基于kg的自动问答。以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱…☆317Updated 6 years ago
- 基于医疗知识图谱的问答系统☆104Updated 4 years ago
- 中文电子病历命名实体识别☆60Updated 5 years ago
- 汽车知识图谱☆81Updated 4 years ago