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大学生创新创业项目:中医药知识图谱的构建及笔记与代码分享

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简介:
本项目致力于构建中医药知识图谱,通过整理和分析传统医学文献,创建易于访问的知识库,并公开笔记与代码以促进学术交流和创新研究。 本大创项目主要关注中医药知识图谱的构建。通过采用先进的数据挖掘和自然语言处理技术,对大量中医药文献和数据进行深度分析与整合,我们将建立一个全面且精准的知识图谱。该项目适合于那些对中医药及人工智能技术感兴趣的群体,包括但不限于计算机科学、数据科学以及中医药相关专业的学生和研究者。 该知识图谱的应用场景广泛,涵盖中医药的研究、教学及临床等多个领域。通过学习并使用这个知识图谱,研究人员可以更快更深入地理解中医药理论与实践;教师能够更有效地开展教学活动;医生则能提供更加精准的诊疗服务。此外,它还为推动中医药创新与发展提供了强有力的数据支持。 我们的最终目标是借助构建这一中医药知识图谱来促进中医药现代化和国际化的进程。

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客服
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    本项目致力于构建中医药知识图谱,通过整理和分析传统医学文献,创建易于访问的知识库,并公开笔记与代码以促进学术交流和创新研究。 本大创项目主要关注中医药知识图谱的构建。通过采用先进的数据挖掘和自然语言处理技术,对大量中医药文献和数据进行深度分析与整合,我们将建立一个全面且精准的知识图谱。该项目适合于那些对中医药及人工智能技术感兴趣的群体,包括但不限于计算机科学、数据科学以及中医药相关专业的学生和研究者。 该知识图谱的应用场景广泛,涵盖中医药的研究、教学及临床等多个领域。通过学习并使用这个知识图谱,研究人员可以更快更深入地理解中医药理论与实践;教师能够更有效地开展教学活动;医生则能提供更加精准的诊疗服务。此外,它还为推动中医药创新与发展提供了强有力的数据支持。 我们的最终目标是借助构建这一中医药知识图谱来促进中医药现代化和国际化的进程。
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    本项目致力于构建中医药知识图谱,旨在通过现代信息技术手段系统整理和深度挖掘中医药典籍中的宝贵资源,推动传统医学与现代科技的融合创新。 目前的进展如下: 1. 使用Python的scrapy框架爬取了网上公开药材网站的数据。 2. 通过pandas库对数据进行了清洗和其他初步处理,并确认了一些基本实体及它们之间的关系,可以将现有数据导入到neo4j数据库中形成基础图谱。 接下来的目标是: 1. 利用TensorFlow建立训练模型来进一步提取【来源】、【用法用量】、【主治功能】和【性味】等包含大量文字的实体信息,并尽量确保能够准确地抽取相关词语。 2. 采用远程监督或其他方法,对实体之间的关系进行更详细的抽离。
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    本项目旨在构建一个全面系统的中医药知识图谱,通过整合传统中医文献与现代研究成果,为中医药的学习、研究和应用提供强有力的数据支持。 在本项目“中医药知识图谱构建”中,我们致力于将信息技术与传统中医药领域相结合进行创新实践。知识图谱作为一种结构化的知识表示形式,在展示实体、概念及其关系方面具有独特优势,有助于理解和分析复杂信息。 在中医药领域应用知识图谱可以整理和整合海量文献资料,提高对理论及临床实践的理解。构建中医药知识图谱主要包括以下几个步骤: 1. 数据收集:这是第一步,需要从权威书籍、古籍、医学论文等来源获取药材信息、药方、疾病治疗方法以及经络穴位等相关数据。 2. 预处理与清洗:此阶段需去除噪声和不一致的数据,并统一命名规范。此外还需解决格式问题以确保数据适合作为知识图谱的输入。 3. 知识抽取:利用自然语言处理技术如实体识别、关系提取等从原始文本中提取关键信息,构建出实体(药材、疾病)、属性及它们之间的联系。 4. 图谱构建:将所获得的信息组织成图形结构,并用节点代表实体,边表示其关联。可使用图数据库来存储和管理知识图谱。 5. 验证与更新:完成后的知识图谱需通过专家评审或自动验证方法进行质量检查并定期根据新数据或研究成果加以更新。 6. 应用开发:该图谱可用于中医药信息查询、智能推荐系统及临床决策支持等场景。例如,医生可通过此工具快速了解疾病治疗方案;患者则可获得个性化健康建议。 项目文件中包含用于预处理、知识抽取的脚本以及构建和应用开发的相关代码。通过学习这些源码可以深入了解如何利用现代信息技术管理并传播中医药知识,并锻炼编程技能以应对大数据时代带来的挑战。“大创”计划参与者将从中受益,不仅提升专业能力还培养创新思维与团队合作精神。
  • 基于.zip
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    本项目旨在通过整理和分析中医药文献及数据资源,建立中医药知识图谱。此图谱不仅有助于深入研究中医理论,还能够促进现代信息技术与传统医学结合,为中医药教学、科研提供有力工具。 基于大创项目的中医药知识图谱构建研究 本项目旨在通过大创(大学生创新训练)计划来探索和发展中医药领域的知识图谱技术。这一过程中,我们致力于收集、整理与分析大量的传统医学文献及数据资源,并将其转化为结构化和可机读的形式。 具体而言,我们将重点挖掘中药学中关于药材性味归经、功效主治等方面的知识点以及它们之间的关联关系;同时关注方剂配伍原则及其临床应用案例等信息。通过这些工作,构建出一个全面覆盖中医药核心概念及相互联系的图谱系统。 该知识图谱将为后续开展的相关研究提供坚实的数据基础,并有助于推进传统医学现代化进程中的理论创新和技术进步。
  • 基于 Python
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    本项目旨在利用Python技术搭建中医药知识图谱,通过数据挖掘和分析,增强中医文献资源的有效管理和智能化应用。 通过使用pandas库对数据进行清洗和其他初步处理后,可以确认基本实体及其实体关系,并将现有数据导入neo4j数据库以形成基础的图谱。 接下来的目标是: 1. 使用TensorFlow建立训练模型来进一步抽取【来源】、【用法用量】、【主治功能】和【性味】等包含大量文字信息的实体,力求准确提取其中的关键词语。 2. 采用远程监督方法(或其他方式)进行实体关系抽取。目前所使用的具体技术工具尚未确定。 该内容适用于不同技术水平的学习者,无论是初学者还是进阶学习者;也可作为毕业设计项目、课程作业或大作业的一部分,在工程实训和初期项目的立项中提供帮助。
  • 集合
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    本项目集合了众多由在校大学生发起并实施的创意和创业计划,旨在鼓励学生发挥创新能力,促进学术成果向市场应用转化。 这段文字描述了多种项目类型,包括养老项目、休闲咖啡项目、生活服务项目、电商项目、互联网项目以及家政服务项目等等。
  • 申请书
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    本项目申请书聚焦于促进高校学生创新精神和创业能力的发展,汇集了各类创意提案及商业计划,旨在为有志青年提供实践平台和支持。 xxx大学生创新创业训练计划项目立项申请表 推荐学院:电气信息工程学院 项 目 名 称:微型自行车车灯据行驶光照亮度调节传感器的设计与制作 项目申报类别:创新训练 所属一级学科名称:电气工程 申 请 人: 所在年级: 指 导 教 师: 单位和职称: 填 表 日 期: Xxx大学教务处 制