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利用Python与Jupyter创建医疗实体识别模型，涵盖词典及语料库标注、源代码和文档（适用于期末大作业、课程设计及项目开发）

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简介：
本项目运用Python和Jupyter平台构建医疗领域实体识别模型，包括词典和语料库的标注、编写源代码与文档撰写，适合作为课程设计或项目实践。 基于Python与Jupyter构建医疗实体识别模型的项目包括词典构造、语料库标注及源代码文档支持，适用于期末大作业、课程设计或项目开发。 **项目简介：** 本项目旨在创建一个医疗领域的实体识别系统，并提供相应的词典和数据集以供训练。整个过程基于Python语言实现。 **数据集的标注流程：** 在进行数据集的标注时，可以利用预先构建好的词典通过最大匹配算法来确定文本中的特定位置并对其进行标注。 **词典构造详情：** 目前所创建的词库包括疾病、症状和身体部位三类。具体如下： - 疾病词典从互联网上爬取了大量数据，并经过去重处理，最终包含39615条记录。 - 症状描述同样来自网络资源并进行过滤，共得到7457个独特的症状项。 - 身体部位的定义也通过类似的方法收集和清洗后整理为1929个项目。 **示例：** 疾病名称包括但不限于： - 1型糖尿病性急性牙周脓肿 - 妊娠合并系统性红斑狼疮 - 结石性胆囊炎 症状有例如： - 胀痛 - 睡觉流口水 - 鼻塞 身体部位如： - 鼻唇沟 - 鼻孔

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  • 利用Python与Jupyter创建医疗实体识别模型，涵盖词典及语料库标注、源代码和文档（适用于期末大作业、课程设计及项目开发）
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    本项目运用Python和Jupyter平台构建医疗领域实体识别模型，包括词典和语料库的标注、编写源代码与文档撰写，适合作为课程设计或项目实践。 基于Python与Jupyter构建医疗实体识别模型的项目包括词典构造、语料库标注及源代码文档支持，适用于期末大作业、课程设计或项目开发。 **项目简介：** 本项目旨在创建一个医疗领域的实体识别系统，并提供相应的词典和数据集以供训练。整个过程基于Python语言实现。 **数据集的标注流程：** 在进行数据集的标注时，可以利用预先构建好的词典通过最大匹配算法来确定文本中的特定位置并对其进行标注。 **词典构造详情：** 目前所创建的词库包括疾病、症状和身体部位三类。具体如下： - 疾病词典从互联网上爬取了大量数据，并经过去重处理，最终包含39615条记录。 - 症状描述同样来自网络资源并进行过滤，共得到7457个独特的症状项。 - 身体部位的定义也通过类似的方法收集和清洗后整理为1929个项目。 **示例：** 疾病名称包括但不限于： - 1型糖尿病性急性牙周脓肿 - 妊娠合并系统性红斑狼疮 - 结石性胆囊炎 症状有例如： - 胀痛 - 睡觉流口水 - 鼻塞 身体部位如： - 鼻唇沟 - 鼻孔
  • 利用Python与Jupyter创建医疗实体识别系统，涵盖词典及语料库标注+源代码+文档（适用于期末大作业、课程设计及项目开发）
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    本项目提供了一个基于Python和Jupyter Notebook的医疗实体识别系统的构建方案，包含详细的词典标注、语料库处理以及完整源代码和文档指导。适合用于学术项目、课程实践或个人技术提升。 基于Python与Jupyter构建的医疗实体识别模型包括词典及语料库标注，并提供源代码和文档支持，适合用作期末大作业、课程设计或项目开发参考。 **项目简介：** 该项目旨在通过Python语言搭建一个用于医学文本中提取关键信息（如疾病名称、症状描述等）的自动识别系统。整个流程包括数据集准备与预处理阶段以及模型训练过程。 在词典构建方面，我们已创建了三个主要类别： - 疾病词典：汇集自互联网的各种疾病名词及其别称，并依据ICD10标准收录相关条目；经过筛选去重后最终包含39615项记录。 - 症状词典：同样来源于网络资源的常见症状描述，经整理过滤得到7457个独立的症状表述。 - 身体部位词典：涵盖广泛的身体区域名称及具体位置标识，共计收纳了1929条独特信息。 示例内容如下： - 疾病实例：1型糖尿病性急性牙周脓肿、妊娠合并系统性红斑狼疮等； - 症状样本：胀痛、耳后长包以及“孕妇气喘”等等； - 身体部位例子：包括“鼻唇沟”， “鼻子尖”及“鼻窦软骨”。
  • 基于OpenCV和Python的瓶口缺陷检测源码及开发文档（适用于期末大作业、课程设计与项目开发）
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    本资源提供基于OpenCV和Python的瓶口缺陷检测完整代码及详尽开发文档，专为学生期末大作业、课程设计以及开发者项目需求打造。 基于OpenCV与Python的瓶口缺陷检测项目源码及开发文档适合用于期末大作业、课程设计或实际项目开发。该项目经过严格测试，您可以放心参考，并在此基础上进行扩展使用。 **项目简介：** 本项目为一个利用OpenCV和Python实现的瓶口缺陷检测小应用，包括完整源代码及相关说明文档。 **项目详情：** - `bottle_create.py`: 用于对框中瓶子图像进行预处理与检查。 - `bottle_mouth.py`: 实现了针对瓶口区域的缺陷检测算法。 - 图像文件夹： - `./bottles` : 包含待检测的原始图片。 - `./bottle` : 存放经过缺陷检测后的图像结果。
  • 利用Python和机器学习进行金融反欺诈检测的源代码及开发文档（适用于期末大作业、课程设计与项目开发）
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    本资源提供基于Python及机器学习技术的金融反欺诈检测系统完整源码与详尽开发文档，适宜用作高校学生期终项目、课程设计或个人开发实践。 项目简介： 本项目利用Python及机器学习技术开发金融反欺诈检测系统，旨在为学生期末作业、课程设计以及实际项目提供参考与实践机会。 主要内容包括： - 数据预处理：涵盖缺失值填补、特征选择及数据标准化等步骤。 - 不平衡数据解决策略：采用SMOTE（合成少数类过采样技术）进行样本重抽样。 - 模型构建：基于stacking的集成学习方法，提升模型预测性能。
  • 基于QT的医院挂号叫号系统源码及文档（含实验报告，适用于期末大作业、课程设计和项目开发）
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  • 基于Python、OpenCV和RCNN的深度学习缺陷及小目标检测系统（含源码和文档，适用于期末大作业、课程设计及项目开发）
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    本系统为一款基于Python与OpenCV的深度学习平台，采用RCNN技术实现高效精准的缺陷及微小目标检测。配套详尽文档与源代码，适合期末项目、课程实验或实际应用开发使用。 基于Python+OpenCV+RCNN深度学习的缺陷检测与小目标检测项目包含源码及详细文档，非常适合用于期末大作业、课程设计或实际项目的开发工作。该项目的代码已经过严格测试，可以放心参考，并在此基础上进行扩展使用。 **项目简介：** 本项目旨在解决小目标异常点检测问题，这超出了我对神经网络在现实应用中的理解范围。 - **code文件夹** 包含数据预处理的相关代码； - **FasterRCNN文件夹** 存放模型的实现代码； - **draft目录** 则是用于草稿和实验性编码。 使用时请注意调整项目路径与数据路径以确保顺利运行。
  • 基于Python和Yolov5的钢材表面缺陷检测系统及源代码（适用于期末大作业、课程设计与项目开发）
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    本作品提供了一套基于Python语言和YOLOv5框架的钢材表面缺陷检测解决方案，附带完整源代码，适合用于大学期末大作业、课程设计以及个人项目开发。 基于Python与YOLOv5的钢材表面缺陷检测程序及其源码非常适合用于期末大作业、课程设计或项目开发。该项目的代码已经过严格的测试验证，您可以放心参考并在此基础上进行扩展使用。
  • 基于QT和C++开发的高仿QQ聊天软件源码及项目说明（适用于期末大作业、课程设计与项目开发）
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    本资源提供一个基于QT框架和C++语言编写的高仿真QQ聊天应用程序源代码，适合用于大学课程设计、期末项目或个人开发学习。 基于QT和C++开发的高仿QQ聊天软件提供源码及项目说明文档，非常适合用于期末大作业、课程设计或实际项目的开发工作。该软件已经过严格测试验证，您可以放心参考，并在此基础上进行进一步的功能扩展与优化。
  • 利用Python和PyTorch进行LSTM股票价格预测的实现+源代码+开发文档（适用于毕业设计、课程设计及项目开发）
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    本项目运用Python与PyTorch框架实施基于LSTM模型的股票价格预测，提供详尽源代码及开发文档，适合作为毕业设计、课程作业或个人项目的参考。 使用Python与PyTorch框架结合长短期记忆网络（LSTM）进行股票价格预测的项目包含源代码及开发文档，适用于毕业设计、课程作业或实际项目的开发需求。该项目已经过严格测试验证，可供参考，并且可以在现有基础上进一步扩展应用。