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CMeKG（中文医学知识图谱数据集）已构建。

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简介：
该数据集运用自然语言处理（NLP）和文本挖掘技术，旨在构建中文医学知识图谱。这份用户指南文件提供相关信息。

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  • 大学生创新项目：中医药知识图谱的构建
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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。
     
  • 医疗知识图谱的构建与应用
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    《医疗知识图谱的构建与应用》旨在探讨如何通过构建全面、系统的医疗知识图谱来提高疾病诊断和治疗的效率及准确性。该书深入分析了知识图谱在医疗健康领域的具体应用场景，包括但不限于临床决策支持系统、个性化医疗服务等，并详细介绍了相关技术实现方法。 本段落将介绍医疗知识图谱的框架与构建过程，并通过应用示例来展示其实际用途。
     
  • 知识图谱2.0的数据构建.pdf
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    本PDF文档深入探讨了知识图谱2.0版本中数据构建的关键技术与方法，涵盖从数据收集到知识表示的全过程。 如今国家大力倡导数字化转型，随之而来的各种数据概念也层出不穷，如数字化转型、数据中台、智慧应用等等。面对这些高举的概念，IT工程师和数据建设者可能会感到困惑甚至苦恼。为此，帆软数据应用研究院总结了一套理论，并将其整理成《数据化建设知识图谱》以帮助相关人员更好地理解和应对当前的数据环境挑战。
     
  • 构建知识图谱
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    构建知识图谱是将分散的知识信息通过技术手段连接起来形成关联网络的过程，旨在提供结构化的数据以支持智能搜索、推荐系统及自然语言处理等应用。 本段落介绍了一种基于五元组模型的网络安全知识库及推导规则。通过机器学习技术提取实体并构建本体论以获取网络安全知识库。新规则则通过计算公式以及路径排序算法进行推理得出。此外，还使用斯坦福命名实体识别器（NER）训练了一个信息抽取工具来提取有用的信息。实验结果显示，斯坦福NER提供了许多功能，并且可以利用Gazettes参数在网络安全领域中训练一个识别器以备未来研究之用。
     
  • 构建知识图谱
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    简介：构建知识图谱是指创建一个结构化的数据模型，用于表示实体、概念以及它们之间的关系。该过程涉及数据收集、信息提取和模式设计等多个步骤，旨在为智能应用提供支持，如搜索引擎优化、问答系统及推荐引擎等。 ### 知识图谱构建与深度学习应用 #### 引言与背景 随着大数据时代的到来，数据量的急剧增加促使企业急需寻找有效的方式来管理和利用这些数据。知识图谱作为一种高效的数据组织形式，能够帮助企业在复杂的数据环境中快速找到所需信息。传统上，知识图谱主要应用于学术研究领域，但随着技术的进步，特别是深度学习的发展，它开始被广泛应用于商业领域。例如，Google和百度分别推出了自己的知识图谱产品——Google Knowledge Graph和百度知识图谱，极大地提高了信息检索的效率和质量。 #### 深度学习与知识图谱 在构建知识图谱的过程中，深度学习扮演着至关重要的角色。尤其是深度置信网络（Deep Belief Networks, DBNs），这是一种非监督学习模型，可以自动地从大量未标注数据中学习到高层次的抽象特征，这对于提取领域内隐含的知识单元极其有用。通过训练深度置信网络，研究人员能够自动识别出文本中的关键实体以及它们之间的关系，从而大大减轻了手动标注的工作负担。 #### 图数据库的应用 在存储和查询知识图谱方面，图数据库（如Neo4j）成为了首选方案。图数据库是一种专门为处理具有高度连接性的数据结构设计的数据库系统。它通过节点（代表实体）、边（代表实体间的关系）和属性来表示和存储数据，非常适合用来存储知识图谱这种结构化的数据。此外，图数据库还提供了强大的查询语言Cypher，这使得用户能够在复杂的关系网络中快速准确地定位所需的信息。 #### 构建过程详解 1. **数据预处理**：首先需要对原始数据进行清洗和格式化，确保数据的质量和一致性。这一步骤对于后续的分析至关重要。 2. **深度置信网络训练**：使用深度置信网络自动识别文本中的实体和实体间的关系。这个过程中，网络会自动学习如何从大量的非结构化文本中提取有意义的模式。 3. **实体识别与关系抽取**：深度置信网络经过训练后，可以有效地识别出文本中的实体，并确定它们之间的关系。这一过程涉及到自然语言处理技术和语义分析技术。 4. **图数据库构建**：将提取出来的实体和关系导入图数据库中进行存储。图数据库的设计使得知识图谱能够以直观的方式展现出来，并且便于后续的查询和分析。 5. **知识图谱查询与应用**：利用图数据库提供的Cypher查询语言，用户可以根据需要查询知识图谱中的特定信息。例如，可以通过查询找到某个实体的相关信息，或者探究不同实体之间的联系。 #### 结论与展望 通过结合深度学习技术和图数据库，构建知识图谱已经成为一种趋势。这种方法不仅能够提高知识图谱构建的效率，还能提升数据的利用价值。未来，随着人工智能技术的不断进步，我们可以期待更多创新的方法和技术被应用到知识图谱的构建和维护中，为企业和个人提供更多有价值的信息服务。
     
  • 知识库构建（知识图谱）
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    知识库构建是创建和维护一个包含大量结构化信息的数据集合的过程。通过知识图谱技术，可以将这些离散的知识点链接起来，形成一张网状的信息体系，便于搜索、查询及机器学习等应用，从而更好地理解和利用数据资源。 讲解知识图谱的重要资料包括视频、课件和代码等内容，由于文件较大，已上传至百度网盘，需要3个积分即可获取。
     
  • 大学生创新项目：中医药知识图谱的构建.zip
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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。
     
  • 基于真实世界数据的医疗知识图谱构建.pptx
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    本演示文稿探讨了如何利用现实世界的医疗数据来创建一个全面且实用的知识图谱，以增强医学研究和临床决策支持。通过整合海量医疗信息，我们旨在提供一个强大的工具，帮助医生做出更加精准的诊断和治疗建议，并推动个性化医疗的发展。 全国系统性地介绍了医疗知识图谱的构建及应用，并对各种应用场景进行了综合介绍。该PPT内容全面且详尽。
     
  • 中医与人工智能——利用Protégé构建知识图谱
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    本研究探讨了在中医领域应用人工智能技术的方法和前景。通过使用Protégé工具来构建医学知识图谱，以期实现中医药知识的有效管理、共享及智能化服务，促进中医学的现代化发展。 本段落介绍了中医与人工智能的结合，并详细描述了如何使用Protégé工具来构建知识图谱。通过这一方法，可以更好地利用现代技术手段促进中医药学的发展和应用。
     
  • 基于BERT、CRF和BiLSTM的实体识别构建医学知识图谱
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    本研究利用BERT、CRF及BiLSTM技术结合，优化医学文本中的命名实体识别精度，助力高效构建精准的医学知识图谱。 在构建医学知识图谱的过程中，实体识别（Entity Recognition, ER）是至关重要的一步，它涉及到从非结构化的文本中抽取出具有特定意义的实体，如疾病、症状、药物等。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是近年来自然语言处理领域的一个突破性模型，而CRF（Conditional Random Fields）和BiLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）则是序列标注任务中的常用工具。本项目将这三者结合，以提升在医学文本中进行实体识别的精度。 BERT是一种预训练语言模型，其创新之处在于利用Transformer架构实现了双向上下文的理解。在预训练阶段，BERT通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction两个任务学习到丰富的语言知识。在实体识别任务中，我们可以将BERT的预训练模型作为基础，并进行微调使其适应特定领域的文本，如医学文献。 接下来，BiLSTM是一种特殊的循环神经网络，它能够同时考虑前向和后向的信息流，从而更好地捕捉序列中的长期依赖关系。在实体识别任务中，BiLSTM可以对输入序列的每个位置进行特征提取，并为后续分类决策提供上下文信息。 CRF（条件随机场）是一种统计建模方法，在序列标注任务中有广泛应用。与简单的分类模型相比，CRF能够考虑当前预测标签及其前后标签的关系，以提高整个序列的一致性。在BERT和BiLSTM提供的特征基础上，CRF层可以优化整个序列的标签分配，并减少孤立错误标签的出现。 将这三者结合起来，我们可以构建一个高效的实体识别系统：BERT负责获取深度语义表示；BiLSTM捕捉序列信息；而CRF则优化整个序列的标签分配。这种架构在处理复杂的医学文本时能够更好地理解上下文环境、准确地识别出实体并进行合理的边界划分。 实际应用中建立医学知识图谱通常包括以下步骤： 1. 数据准备：收集相关文献和报告，对数据进行预处理（如分词、去除停用词等）。 2. 模型构建：结合BERT、BiLSTM和CRF构建实体识别模型，并对其进行训练。 3. 实体识别：利用训练好的模型从新文本中提取疾病、药物、症状等相关信息。 4. 关系抽取：进一步分析这些实体之间的关系，如疾病的症状或治疗的用药情况等。 5. 知识图谱构建：将上述提取出的信息组织成知识库的形式。 6. 应用服务：利用建立的知识图谱为医疗诊断支持、药物推荐及临床决策提供帮助。 通过这样的流程，我们可以创建一个强大的医学知识图谱，从而促进医疗健康行业的智能化发展。同时不断迭代和优化模型可以进一步提高知识图的质量与实用性。