大数据知识图谱——基于知识图谱+深度学习的医疗知识问答可视化系统
项目简介
本项目是一个基于知识图谱和深度学习的大数据NLP医疗知识问答可视化系统。通过构建医疗领域的知识图谱，结合深度学习技术，实现了自动问答与分析服务。系统以Neo4j作为存储，使用Flask框架搭建，支持多种医疗知识的查询和问答。
项目特点
- 知识图谱建模：使用最大向前匹配算法进行分词策略，构建医疗领域的知识图谱。
- 深度学习模型：封装了基于BERT+LSTM+CRF的深度学习识别模型，提高问答系统的准确性。
- 可视化系统：设计了用户友好的前端界面，支持医疗知识的可视化展示和查询。
- 多模式匹配：采用Aho-Corasick算法进行多模式匹配，提高系统的查询效率。
项目结构
- 数据抓取与存储：通过爬虫技术从寻医问药网等医疗网站抓取数据，并存储到MongoDB数据库中。
- 数据清洗与处理：对抓取的数据进行清洗和处理，确保数据的准确性和完整性。
- 知识图谱构建：基于贪心算法进行分词策略，定义实体类型、关系类型和属性类型，构建知识图谱。
- 问答系统实现：设计基于Flask的聊天机器人AI助手，支持用户输入和系统输出记录自动存储到SQL数据库。
使用说明
- 环境配置：配置所需的环境（JDK、Neo4j、PyCharm、Python等）。
- 数据抓取：运行爬虫脚本，抓取医疗数据并存储到MongoDB。
- 数据处理：对抓取的数据进行清洗和处理，生成知识图谱所需的数据。
- 知识图谱构建：运行知识图谱构建脚本，生成医疗领域的知识图谱。
- 系统启动：启动Flask应用，访问前端界面进行医疗知识的查询和问答。
注意事项
- 本项目依赖于Neo4j、MongoDB等数据库，请确保相关数据库已正确安装和配置。
- 项目中的深度学习模型需要GPU支持，建议在具备GPU的环境下运行。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展，如有任何问题或建议，请提交Issue或Pull Request。
许可证
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