介绍一下刘焕勇老师在github上的开源项目：基于知识图谱的医疗问答系统

刘焕勇老师在 GitHub 上的开源项目是一种基于知识图谱的医疗问答系统，它能够回答医学领域的问题。该项目使用了自然语言处理和知识图谱技术，能够将用户提出的问题转化为语义表示，并从知识图谱中找到最佳答案。

该项目的主要特点是，它使用了开源的医学知识图谱，并将其与问答系统相结合。该知识图谱包含了大量的医学实体和概念，并且具有良好的结构和层次关系。这样，系统可以根据用户提出的问题，快速地定位到相关的实体和概念，并针对性地进行答案推荐。

该项目还使用了多种技术来实现问答系统的功能，包括自然语言处理、实体识别、关系抽取、问题匹配等。通过这些技术的应用，系统可以处理各种复杂的医学问题，并提供准确的答案。

总的来说，刘焕勇老师在 GitHub 上的开源项目是一种非常有用的医疗问答系统，它将知识图谱和自然语言处理技术相结合，能够帮助医学领域的专业人士和患者解决各种问题。

相关问题

刘焕勇基于医疗知识图谱的智能问答系统项目在哪里看原码

刘焕勇基于医疗知识图谱的智能问答系统项目的原码可以在Github上找到，该项目的Github地址为https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG。你可以在该地址上找到项目的所有源代码和相关文档，包括系统的前端代码、后端代码、知识图谱的构建代码等等。

开源知识图谱问答系统

开源知识图谱问答系统是一种基于知识图谱的问答系统，它利用知识图谱中的实体、关系和属性来回答用户的问题。以下是两个开源知识图谱问答系统的介绍：

1. KBQA-BERT-CRF: 基于知识图谱的问答系统，该系统结合了BERT的命名实体识别和句子相似度计算。它使用BERT模型来识别问题中的命名实体，并使用句子相似度计算来匹配问题和知识图谱中的实体和关系。通过融合这两个模块，KBQA-BERT-CRF能够提供准确的答案。该系统是开源的，你可以在GitHub上找到相关的代码和文档。

2. CEQA: 知识图谱问答系统，该系统专注于中文领域的知识图谱问答。它利用知识图谱的发展，通过对中文口语语义表达形式的理解，提供了一个智能化的问答系统。CEQA的目标是提高专业领域服务的智能化程度。该系统也是开源的，你可以在GitHub上找到相关的代码和文档。