Real-TomHy / novel-coronavirus-pneumoniaKGLinks
基于openkg开源数据代建知识图谱,并实现查询可视化
☆22Updated 5 years ago
Alternatives and similar repositories for novel-coronavirus-pneumoniaKG
Users that are interested in novel-coronavirus-pneumoniaKG are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 基于中医药领域知识图谱的智能问答系统☆30Updated 2 years ago
- 基于医疗知识图谱的问答系统☆104Updated 3 years ago
- 基于知识图谱的问答系统☆136Updated 5 years ago
- 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
- 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
- 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☆123Updated last year
- 知识图谱 neo4j 答案查找 + 机器学习 分类模型 问题分析 = 电影知识库问答机器人☆89Updated last year
- 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”)☆90Updated last year
- 基于人文领域知识图谱的实体查询,关系查询及智能问答系统☆13Updated 6 years ago
- 实体关系抽取pipline方式,使用了BiLSTM+CRF+BERT☆150Updated last year
- 基于知识图谱的疾病知识问答系统☆29Updated 4 years ago
- 基于知识图谱的电影问答系统☆51Updated 2 years ago
- 利用python语言借助于知识图谱搭建电影知识问答系统☆48Updated 3 years ago
- 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☆121Updated 2 years ago
- 基于知识图谱的医疗问答系统和前端展示demo☆36Updated 11 months 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
- 使用bert进行关系三元组抽取。☆165Updated last year
- 基于neo4j肝病知识图谱的问答系统☆377Updated 6 years ago
- 爬取去哪网热门景点信息,抽取三元组信息,构建中文知识图谱☆12Updated 4 years ago
- 基于BERT事件抽取构建活动知识图谱☆12Updated last year
- 基于民航业知识图谱的自动问答系统☆97Updated 2 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
- 利用BERT+BILSTM/DGCNN+ATTENTION+CRF 解决中文NER任务☆35Updated 2 years ago
- 农业知识图谱(AgriKG):农业领域的信息检索,命名实体识别,关系抽取,智能问答,辅助决策☆12Updated 6 years ago
- 毕业设计,基于事理图谱的事件推理系统☆70Updated 5 years ago
- 使用Bert+CRF、Bert+BiLSTM+CRF、Bert+BiGRU+CRF、Bert+BiGRU+self-atttention+CRF、AlBert+CRF、AlBert+BiLSTM+CRF、AlBert+BiGRU+CRF、AlBert+BiGRU+self-…☆46Updated 4 years ago
- 基于pytorch的中文三元组提取(命名实体识别+关系抽取)☆349Updated 2 years ago
- 自然语言处理的基础知识,术语抽取与关键词提取、知识图谱与图嵌入、检索与推荐等☆44Updated 2 years ago
- 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)。☆308Updated 3 years ago
- 爬取金融数据,利用neo4j构建金融知识图谱,进而搭建金融问答系统。☆67Updated 2 years ago