Python实现医药知识图谱问答系统源码与项目说明

资源摘要信息:"Python基于Bert-crf医药知识图谱的自动问答系统源码+项目说明.zip" 该压缩包中包含了一个完整的Python项目，其核心内容是一个利用BERT模型和条件随机场(CRF)算法构建的医药知识图谱自动问答系统。此系统的源代码已经过功能验证，确保了稳定可靠的运行。项目主要面向计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等相关专业的在校学生、专业教师以及企业员工。 项目内容包括： 1. 构建医药知识图谱：此环节涉及从网络爬虫收集的数据中提取疾病和症状信息，并构建疾病与症状之间的关系。 2. 搭建自动问答后端：后端使用BERT模型和CRF算法处理自然语言问题，并通过知识图谱检索答案。 3. 增加前端交互：为用户提供友好的界面进行交互，使得问答过程更加直观和便捷。 项目的优化点包括： - 原项目存在无法将症状信息映射到疾病的问题。新的项目版本通过爬虫技术改进了症状描述文本的收集方式，并从网站症状库中爬取症状名，形成症状名字典。 - 使用AC算法(Adaptive Computation Time Algorithm)来对症状描述文本和症状名字典进行对齐，从中提取出与症状库名匹配的症状，共计4377个症状，并利用这些信息重构了疾病名-症状-症状名三元组99492个。 - 在提及症状推理疾病（symptom to disease inference）方面进行了优化。 项目中涉及的技术和知识点包括： - Python编程语言：作为项目的开发语言，Python因其简洁、易读和广泛的支持库而被广泛应用于机器学习、数据科学和网络开发等领域。 - BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：一种基于深度学习的预训练语言表示方法，通过使用双向Transformer预训练语言模型来理解和处理自然语言文本。 - CRF（条件随机场）：一种用于标注和分割序列数据的概率模型，常用于自然语言处理中的序列建模任务，如命名实体识别、词性标注等。 - 知识图谱：是一种语义网，用于存储实体和实体间关系，是链接数据和语义网技术的结合。在医疗领域，知识图谱可以用来存储疾病、症状、治疗方法等信息，并支持复杂查询。 - 爬虫技术：网络爬虫是自动抓取万维网信息的程序或脚本，用于从互联网上收集或检索数据。 - 数据库和数据处理：涉及到的症状名字典构建以及三元组的重构表明项目中使用了数据库技术来存储和检索知识图谱数据。 该资源还包括了其他文件： - 项目说明.md：详细描述了项目的结构、功能和使用方法。 - requirement.txt：记录了项目运行所需的Python依赖包及其版本。 - 最终提交源码备份.zip：包含了项目的所有源代码文件。 - med_kg：可能是医药知识图谱的数据文件或相关模块。 - kg：知识图谱的另一个相关文件夹。 - img：可能包含了用于项目文档或演示的图片文件。 该资源非常适合想要深入了解如何使用现代机器学习技术构建知识图谱并将其应用于自动问答系统的学生、教师或开发人员。同时，它还适合那些希望利用这一技术进行二次开发或者用于教学和学术研究的用户。通过该项目，用户可以学习到如何收集数据、构建和优化知识图谱、应用BERT模型和CRF算法处理自然语言，并且可以掌握如何设计和实现自动问答系统的后端逻辑以及前端用户界面。