Alternatives and similar repositories for QASystemOnMedicalKG

Users that are interested in QASystemOnMedicalKG are comparing it to the libraries listed below

• xhw205 / GlobalPointer_torch
  CMeEE/CBLUE/NER实体识别
  ☆131Updated 3 years ago
• xhw205 / GPLinker_torch
  CMeIE/CBLUE/CHIP/实体关系抽取/SPO抽取
  ☆231Updated 3 years ago
• taishan1994 / OneRel_chinese
  OneRel在中文关系抽取中的使用
  ☆126Updated 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
• WangShengguang / ccks-2020
  CCKS 2020：新冠知识图谱构建与问答评测（四）新冠知识图谱问答评测
  ☆217Updated 4 years ago
• hquzhuguofeng / KBQA-BERT-CRF
  基于知识图谱的问答系统
  ☆136Updated 5 years ago
• XavierWww / Chinese-Medical-Entity-Recognition
  Using BERT+Bi-LSTM+CRF
  ☆139Updated 3 years ago
• hy-struggle / ccks_ner
  ccks2020 NER competitions
  ☆118Updated 4 years ago
• Xie-Minghui / EntityRelationExtraction
  实体关系抽取pipline方式，使用了BiLSTM+CRF+BERT
  ☆151Updated last year
• f-window / 2021CCKS-QA-Task
  A solution to 2021-CCKS-QA-Task(https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531904/introduction)
  ☆49Updated 3 years ago
• DeqianBai / KBQA-study
  基于医疗知识图谱的问答系统
  ☆104Updated 4 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）
  ☆349Updated 2 years ago
• Bureaux-Tao / chip2020_relation_extraction
  CHIP 2020 中文医学文本实体关系抽取
  ☆92Updated 2 years ago
• vivianLL / QASystemOnHepatopathyKG
  基于neo4j肝病知识图谱的问答系统
  ☆377Updated 6 years ago
• 997261095 / bert-kbqa
  基于bert的kbqa系统
  ☆151Updated 3 years ago
• percent4 / knowledge_graph_demo
  本项目用于展示三元组抽取后形成的知识图谱，包括几本小说的实体关系，以及README.md，介绍这方面的一篇文章。
  ☆198Updated 5 years ago
• taishan1994 / PointerNet_Chinese_Information_Extraction
  利用指针网络进行信息抽取，包含命名实体识别、关系抽取、事件抽取。
  ☆126Updated 2 years ago
• Onion12138 / CasRelPyTorch
  Reimplement CasRel model in PyTorch.使用PyTorch对吉林大学CasRel模型进行复现，并在百度关系抽取数据集上训练测试。
  ☆192Updated 2 years ago
• CLOVEXCWZ / NER_DEMO
  中文命名实体识别NER。用keras实现BILSTM+CRF、IDCNN+CRF、BERT+BILSTM+CRF进行实体识别。结果当然是BERT+BILSTM+CRF最好啦。
  ☆291Updated 5 years ago
• kangyishuai / CHINESE-MEDICINE-QUESTION-GENERATION
  “万创杯”中医药天池大数据竞赛——中医文献问题生成挑战 决赛 第一名方案
  ☆135Updated 4 years ago
• yangjianxin1 / LEBERT-NER-Chinese
  基于词汇信息融合的中文NER模型
  ☆169Updated 3 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
  ☆246Updated last year
• bojone / GPLinker
  基于GlobalPointer的实体/关系/事件抽取
  ☆148Updated 3 years ago
• liuhuanyong / CCKS2018Summary
  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
  ☆243Updated 6 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
• saiwaiyanyu / knowledge-graph-nlp-in-action
  从模型训练到部署，实战知识图谱(Knowledge Graph)&自然语言处理(NLP)。涉及 Tensorflow, Bert+Bi-LSTM+CRF,Neo4j等 涵盖 Named Entity Recognition,Text Classify,Informatio…
  ☆90Updated 5 years ago
• Bureaux-Tao / ccksyidu4k-ner
  CCKS2019医渡云4k电子病历数据集命名实体识别
  ☆47Updated 2 years ago
• pumpkinduo / KnowledgeGraph_NER
  中文医学知识图谱命名实体识别，包括bi-LSTM+CRF，transformer+CRF等模型
  ☆246Updated 6 years ago
• wzzzd / lm_ner
  基于Pytorch的命名实体识别框架，支持LSTM+CRF、Bert+CRF、RoBerta+CRF等框架
  ☆87Updated 2 years ago
• nocoolsandwich / iamQA
  中文wiki百科QA阅读理解问答系统，使用了CCKS2016数据的NER模型和CMRC2018的阅读理解模型，还有W2V词向量搜索,使用torchserve部署
  ☆91Updated 4 years ago