医疗问句实体识别：Python深度学习算法研究

资源摘要信息:"本文针对医疗问句中的实体识别算法进行了深入研究，并基于Python编程语言开发了相应的识别系统。实体识别是自然语言处理（NLP）领域的重要任务之一，特别是在医疗行业，准确识别出问句中的关键实体（如病症名称、药物名称、人体部位等）对于提高服务质量、辅助医疗诊断具有重大意义。 本研究着重于利用Python语言实现的医疗问句实体识别系统，它涉及多个技术领域，包括但不限于Python语言特性、Django框架、MySQL数据库管理等。Django框架用于快速构建Web应用，提供了一个高性能和轻量级的数据库后端支持，而MySQL数据库则用于存储用户信息、问句数据及实体识别结果等。 实体识别算法的研究和实现通常需要依赖于知识图谱技术。知识图谱是一种结构化的语义知识库，它将实体之间的关系以图的形式组织起来，便于进行信息检索和知识发现。在本项目中，知识图谱技术被用于辅助系统对医疗问句进行实体识别，帮助系统更准确地判断出问句中的实体类型和关系。 系统的主要功能包括： 1. 登录功能：用户可以通过该功能进入系统，进行后续操作。 2. 首页：展示系统的基本信息及快速入口。 3. 问句识别：用户可以输入医疗相关的问句，系统通过知识图谱辅助技术对问句中的实体进行识别。 4. 问句管理：管理员可以对问句库进行管理，包括问句的增加、删除、修改和查询等操作。 5. 个人信息：用户可以查看和修改自己的个人信息。 6. 修改密码：用户可以对自己的登录密码进行修改，以保证账户安全。 标签中提到了毕业设计、深度学习、Python源码和人工智能，这表明本研究项目不仅是一份学术成果，也涉及到了深度学习算法的应用。Python源码可能指的是本项目的所有代码文件，它们都是使用Python语言编写的。人工智能作为当今科技发展的前沿方向，其在自然语言处理和医疗健康领域的应用越来越广泛，本研究正是在这一背景下展开的。 文件名称列表显示，当前提供的压缩包文件仅包含标题所指的资源，因此无法提供更多关于文件内部结构或具体代码实现的信息。不过，考虑到文件名称，可以推测压缩包内包含有项目的主要代码文件、数据库模型设计、实体识别算法的具体实现代码，以及可能包括的用户界面设计文件。 在深度学习领域，卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）和最近更流行的Transformer结构等算法被广泛用于解决NLP问题，包括实体识别。本研究项目很可能会使用到这些先进的深度学习模型来提高识别的准确性和效率。 本研究对于有兴趣深入医疗健康信息化、自然语言处理或人工智能领域的学生和开发者来说，是一个很好的实践案例。通过理解和分析源码，他们可以更深入地掌握Python编程、深度学习算法应用以及Web应用开发等多方面的技能。"