Python+Flask实现医疗问句实体识别算法

知识点概览: 1. Python 编程语言 2. Flask 框架 3. 医疗信息学与自然语言处理 4. 实体识别算法 5. 数据库使用与管理 6. 毕业设计相关知识 详细知识点介绍： 1. Python 编程语言 Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而著称。Python 语言易于学习和使用，特别适合初学者进行软件开发和快速原型设计。Python的“Batteries included”哲学意味着它具有丰富的内置库，可以轻松处理多种任务，如网络编程、多线程、数据库接口、图形用户界面等。对于数据科学、机器学习、人工智能等领域，Python提供了强大的工具和库，如NumPy、Pandas、SciPy、Scikit-learn等，极大地方便了数据处理和算法的实现。 2. Flask 框架 Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架，其设计目标是保持核心简单但易于扩展。Flask被广泛用于构建Web服务和微服务架构，它是基于Werkzeug WSGI工具集和Jinja2模板引擎的。Flask提供了基本的Web服务功能，比如请求路由、静态文件服务、模板渲染等，并且具备灵活的扩展机制，可以通过添加各种扩展来扩展其功能，如数据库交互、表单处理、认证授权等。Flask因其轻量级和易用性，成为了许多Web开发者和创业公司的首选框架。 3. 医疗信息学与自然语言处理 医疗信息学是一门集医学、信息学、管理学和计算机科学于一体的交叉学科，主要研究医疗领域内信息的收集、存储、检索、处理和利用。自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能与语言学相结合的交叉学科领域，目的是使计算机能够理解和处理人类的自然语言。在医疗领域，自然语言处理技术可以用来从大量的临床文本资料中提取有用信息，辅助医疗决策，实现医疗问句中的实体识别便是应用之一。 4. 实体识别算法 实体识别（Named Entity Recognition, NER），也称为“命名实体识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名、时间表达式、数值表达式等。在医疗问句的实体识别中，特别关注的是与医疗相关的专业术语和概念，如疾病名称、症状、药物名称等。实体识别算法可以帮助自动分析和理解患者提出的问题，从而实现更加精确的医疗问答服务和信息检索。 5. 数据库使用与管理 数据库是存储、管理和检索数据的系统。在医疗问句中的实体识别算法中，数据库的使用涉及存储问句数据、实体标注结果、模型训练数据等。常见的数据库系统包括关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数据库（如MongoDB）。数据库管理包括数据的增删改查操作、事务管理、性能优化、备份与恢复等。对于医疗问句的实体识别项目，使用数据库可以确保数据的安全性、完整性和高效访问。 6. 毕业设计相关知识 毕业设计是高校本科教育的重要环节，它是学生综合运用所学知识解决实际问题的能力体现。毕业设计通常包括选题、开题报告、中期检查、实验研究、撰写论文和答辩等步骤。在这个过程中，学生需要运用专业知识和技能，通过项目开发、实验研究、数据分析等方式完成既定的目标。毕业设计对于提高学生的创新能力和工程实践能力具有重要意义。 项目描述中提及的“医疗问句中的实体识别算法源码数据库”可能包含以下内容： - 使用Python语言开发的实体识别算法源代码。 - 基于Flask框架搭建的Web应用，用于实现用户界面与后端数据处理的交互。 - 用于存储医疗问句数据和实体识别结果的数据库文件和结构设计。 - 可能包含的用户手册和开发文档，指导如何部署和使用系统。 - 毕业设计文档，详述了项目的背景、目的、设计思路、实现过程、测试结果和结论。