医疗问答系统开发资源包：深度知识图谱与预训练语言模型

资源摘要信息:"基于深度知识图谱和预训练大语言模型的医疗问答系统源码+文档说明+数据.zip"是一个包含了完整的医疗问答系统开发资源的压缩包，其中包括了项目的源代码、文档说明以及相关数据。这个资源对计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工来说是一个非常好的学习材料，不仅适合作为学习进阶，也可以作为毕设项目、课程设计、作业等使用。同时，该资源也可以帮助那些对医疗问答系统感兴趣的初学者快速入门。资源中的项目代码已经过测试，并且在上传之前已经确保能够成功运行。项目代码的平均答辩评审分为96.5分，表明其质量较高。 知识点： 1. 医疗问答系统：这是一个通过计算机程序来回答关于医疗健康方面问题的系统。医疗问答系统需要具备一定的医疗知识，能够理解用户的查询，并给出准确的答复。这类系统通常被用于医疗咨询，健康咨询服务等。 2. 深度知识图谱：知识图谱是一种结构化的语义知识库，它使用图形的形式表示实体及其关系。深度知识图谱通过深度学习技术来优化和提升知识图谱的质量，使得其能够更好地进行信息检索和知识发现。 3. 预训练大语言模型：这是一种基于大规模文本数据训练的语言模型，可以理解自然语言并生成相应的文本。预训练大语言模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，例如文本生成、语音识别、机器翻译等。 4. Python编程：该项目中使用的是Python语言，Python是一种广泛应用于软件开发领域的编程语言，具有简洁明了、易于学习的特性。项目中的各个文件如entity_extractor.py、search_answer.py等，都是用Python编写。 5. 源码运行和调试：源码是程序的原始代码，只有将其编译和运行，程序才能执行。运行源码需要了解相关的编程知识，如Python语言、数据结构等。另外，还需要对项目进行调试，修复可能出现的bug，保证程序正常运行。 6. README.md文件：这是一个Markdown格式的文档，通常包含项目的介绍、安装、运行等信息。通过阅读README.md文件，可以快速了解项目的功能以及如何运行项目。 7. 商业用途：商业用途指的是将资源用于盈利目的。根据资源的描述，该资源仅供学习参考，不得用于商业用途。 8. 文件结构：资源包中的文件结构是项目开发中的重要组成部分。例如，entity_extractor.py可能用于实体抽取，search_answer.py用于搜索答案，build_graph.py用于构建知识图谱，chat_to_graph.py用于将对话信息转换为图结构等。initialization.py可能用于项目初始化，requirements.txt列出了项目运行所需的环境和库文件。 ***_tools：虽然具体的内容没有列出，但根据名称可以推测，这个文件夹可能包含了一些AI开发工具或库文件，例如用于深度学习的TensorFlow、PyTorch等。 10. 数据：数据文件夹可能包含了用于训练和测试模型的数据集，这些数据可能是医疗领域的文本数据，如常见病状描述、治疗方法、医疗术语等，这些数据对于构建医疗问答系统至关重要。