BERT+CRF+BiLSTM构建医生推荐系统及知识图谱

资源摘要信息:"基于BERT+CRF+BiLSTM知识图谱实现的医生推荐系统包含了一套完整的软件资源，旨在通过人工智能技术为患者提供疾病自诊和医生推荐服务。该项目的核心技术包括BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、CRF（Conditional Random Field）和BiLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）的结合使用，以实现医疗实体识别和知识图谱构建。 BERT是一种预训练语言表示的方法，能够为机器学习模型提供更加丰富的上下文信息。CRF是一种序列标注模型，擅长处理标签序列的条件概率，常用于命名实体识别、词性标注等自然语言处理任务。BiLSTM则是一种双向的循环神经网络，能够捕捉序列数据的前后依赖关系。这三种技术的结合，为医生推荐系统提供了强有力的文本分析能力，使得系统能够更准确地理解患者的问诊信息，并提供相关的疾病初诊和医生匹配服务。 项目中还包括了医生服务指标评价体系的构建，该体系可以对医生的服务质量进行量化评估，为患者选择合适的医生提供参考依据。系统通过爬虫脚本收集医生信息，整合到知识图谱中，从而实现更加全面的医生推荐。 提供的资源包括： 1. 完整的Python源码：包含疾病自诊和医生推荐的所有功能实现代码。 2. 文档说明：对源码和整个项目流程进行详细的解释和说明，方便用户理解和使用。 3. 数据集：用于训练和测试模型的数据集，是构建医疗实体识别和知识图谱的基础。 4. 可执行程序：为了方便非专业用户使用，提供了编译后的可执行文件。 5. 模型：包含预训练好的BERT模型和已经训练好的CRF、BiLSTM模型参数文件。 6. 爬虫脚本：用于收集和更新医生信息的爬虫程序，确保知识图谱信息的时效性和完整性。 该资源适用于多个计算机相关专业领域的学习和研究，包括计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等。在校学生、老师、企业员工和编程初学者都可以通过此资源来学习和进阶。由于项目代码经过了测试并证明运行有效，因此用户可以信任资源的可靠性和实用性。 在使用资源时，用户应该首先阅读README.md文件（如果存在），以获取如何使用资源的指南。开发者也提醒用户，这些资源仅供学习和研究使用，不应用于任何商业目的。对于任何不懂的地方，用户可以通过私聊的方式与开发者联系，甚至可以获取远程教学服务。此外，开发者也鼓励有能力的用户在此基础上进行扩展和创新，以实现更多功能或作为个人项目的一部分。"