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瑞金医院MMC利用人工智能技术,构建了知识数据源,并以此构建知识图谱SPO。

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简介:
瑞金医院MMC致力于利用人工智能技术,全面构建一个知识数据源。具体而言,该医院通过开发知识图谱构建SPO系统,以及进一步的知识图谱构建SPO项目,以实现这一目标。

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客服
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  • MMC辅助SPO
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    本项目介绍瑞金医院MMC采用AI技术构建医学知识图谱SPO的过程与成果,着重于医学知识的数据来源及整合方法。 瑞金医院MMC利用人工智能辅助构建知识数据源:通过知识图谱构建SPO。
  • MMC辅助代码
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    简介:上海交通大学医学院附属瑞金医院MMC通过采用人工智能技术,有效提升了糖尿病等代谢疾病管理的知识编码和数据分析能力,为精准医疗提供了有力支持。 瑞金医院MMC利用人工智能辅助构建知识代码。
  • MMC辅助大赛初赛(RuiJin Round 1)
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    简介:瑞金医院MMC举办的人工智能辅助知识图谱构建大赛初赛,即“RuiJin Round 1”,旨在利用AI技术优化医疗知识管理与应用。 瑞金医院MMC人工智能辅助内置知识图谱大赛(第一赛季):由于可能存在的版权问题,请自行联系大赛主办方索要数据。 本次大赛逐步通过糖尿病相关的教科书、研究论文进行糖尿病文献挖掘和发展糖尿病知识图谱。初赛任务是在学术论文和临床指南的基础上,对实体进行标注。共有十五类实体类别: - 疾病名称:如I型糖尿病 - 病因原因:疾病的成因、危险因素及机制。例如,“糖尿病是由于胰岛素抵抗导致”,其中胰岛素抵抗即为病因
  • ——Protégé
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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。
  • 优质
    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。
  • 优质
    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。
  • 优质
    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。
  • 的综述
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    本文为读者概述了当前知识图谱构建领域的关键技术与方法,分析了各种表示、获取和融合知识的技术,并探讨了未来的发展趋势。 知识图谱构造技术综述 刘 峤 李 杨 段 宏 刘 瑶 秦志光 著
  • 项目实战(一):MMCAI辅助——初赛实体别【1】代码指南。推荐使BiLSTM+CRF模型
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    本文为“知识图谱项目实战”系列的第一部分,介绍瑞金医院MMC如何运用AI技术,特别是通过BiLSTM+CRF模型进行实体识别,以辅助构建医学领域的知识图谱。 本地代码推荐使用BiLSTM+CRF模型(经过调试效果良好):瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱--初赛实体识别【1】码源。
  • 与应
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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。