中文电子病例命名实体识别:Python+BERT与Neo4j的毕业设计

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0 下载量 14 浏览量 更新于2024-12-13 收藏 6.08MB ZIP 举报
资源摘要信息:"基于Python BERT和知识图谱(Neo4j)的中文电子病例医学命名实体识别" 本项目是一项高分毕业设计,使用Python编程语言,并结合了BERT模型和Neo4j知识图谱技术,旨在实现中文电子病例中的医学命名实体识别。实体识别是自然语言处理(NLP)中的一个重要应用领域,尤其在医疗行业有着广泛的应用价值。具体而言,本项目的目标是开发出一个能够准确识别电子病例文档中的医学术语、病症、药名等关键信息的系统。 知识点涵盖如下: 1. Python编程语言:作为目前最流行的编程语言之一,Python以其简洁的语法和强大的库支持而广受欢迎。在这个项目中,Python被用来编写源码,完成与BERT模型和Neo4j知识图谱的交互。 2. sklearn库:scikit-learn是一个开源的机器学习库,提供了大量简单有效的工具用于数据挖掘和数据分析。在本项目中,sklearn可能被用于数据预处理、特征提取或模型评估等环节。 3. BERT模型:BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言表示模型。它的双向训练方式使得模型能够更好地理解语言的上下文关系,从而在各种NLP任务中表现出色。本项目中,BERT模型被用于提取和理解电子病例中的文本特征。 4. 知识图谱:知识图谱是一种表示实体间关系的数据结构,常用于构建和维护知识库。在这个项目中,Neo4j作为一个图数据库,被用来构建医学知识图谱,并与BERT模型结合,以实现更精准的医学实体识别。 5. 中文电子病例处理:中文电子病例通常包含大量专业医学术语和病历描述,处理这些数据需要专业的医学知识和自然语言处理技术。本项目针对这一特定应用场景,提供了相应的解决方案。 6. 机器学习与深度学习:BERT的训练和应用涉及到深度学习技术,而命名实体识别本身就是一个典型的机器学习任务。本项目展示了如何结合最新的深度学习技术与传统的机器学习方法来解决实际问题。 7. 毕业设计与项目实践:该项目是为计算机相关专业的学生设计的,旨在作为毕业设计、课程设计或作业的一部分。它不仅可以直接用于学术目的,还可以作为进一步研究和开发的基础。 8. 系统开发与测试:项目代码经过在macOS和Windows多个版本上的测试运行,说明开发团队对软件开发流程有充分的考虑,包括代码编写、功能测试和系统集成。 资源中还包含了一系列的文件,其中包括源码文件、文档说明和全部数据资料。源码文件“KBERT-editedbywxx-master”可能包含了BERT模型的具体应用和修改代码,而“171265889347208773632.zip”文件则可能包含了项目的所有相关数据和文档。用户可以下载这些资源进行学习、研究或者在现有项目基础上进一步开发新的功能。 由于本项目已经获得了导师的认可并取得了高分,因此它不仅是一个学习资源,也是一个质量保证的参考项目,特别适合那些希望深入了解医疗领域NLP应用的学生和专业人员。