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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）。
☆318Updated 3 years ago
Alternatives and similar repositories for medical_knowledge_graph_app-master
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- 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
- 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”）☆92Updated last year
- 基于中医药领域知识图谱的智能问答系统☆31Updated 2 years ago
- 基于neo4j肝病知识图谱的问答系统☆382Updated 6 years ago
- 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☆91Updated last year
- 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
- 基于pytorch的中文三元组提取（命名实体识别+关系抽取）☆354Updated 2 years ago
- 基于医疗知识图谱的问答系统☆106Updated 4 years ago
- 电影知识图谱，主要包括实体识别、实体查询、关系查询以及智能问答等。movie knowledge graph(Entity identification, graph display, and intelligent question and answer)☆135Updated 2 years ago
- 使用bert进行关系三元组抽取。☆174Updated last year
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- 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☆81Updated 2 years ago
- 中文信息抽取，包含实体抽取、关系抽取、事件抽取☆250Updated last year
- 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…☆319Updated 6 years ago
- 毕业设计 （医疗问答系统）☆26Updated 3 years ago
- 基于民航业知识图谱的自动问答系统☆98Updated 3 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
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- 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
- 基于深度学习与Neo4j的军事装备知识图谱网页应用构建。本项目是一个军事武器知识图谱网页应用软件原型系统。该系统由数据爬虫、数据管理、数据处理、知识问答、新闻热点、词条查询和图谱展示七个功能模块组成。系统从互联网上爬取数据，并基于百度文心ERNIE 3.0模型对数据进行实体…☆130Updated 2 years ago
- ☆134Updated 2 years ago
- 知识图谱定义及可视化系统&基于可编辑知识图谱的菜肴问答系统：构建一个能通过在线编辑基本图元，以可视化的方式构建知识图谱的系统 平台，并能对构建后的知识图谱进行智能化知识图谱应用，实现知识图谱语义搜索、知识图谱智能问答等。☆123Updated 3 years ago
- 基于知识图谱的医疗问答系统和前端展示demo☆36Updated last year
- 实体关系抽取pipline方式，使用了BiLSTM+CRF+BERT☆153Updated last year
- 基于知识图谱的电影问答系统☆52Updated 2 years ago
- Using BERT+Bi-LSTM+CRF☆139Updated 3 years ago
- Knowledge Graph,Question Answering System，基于知识图谱和向量检索的医疗诊断问答系统☆1,445Updated 3 years ago
- 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
- 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☆250Updated 5 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。☆68Updated 2 years ago