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RSS订阅原创 专业综合实践
本文选取了“患者治疗与健康记录表”这一数据（数据链接https://tianchi.aliyun.com/dataset/156816）它包含了多个属性，用于记录患者的治疗信息和健康状况。包括如下字段 - 病人ID: 患者的唯一标识符。 - 年龄: 患者的年龄。 - 性别: 患者的性别。 - 地区: 患者所在的地区或城市。 - 就诊日期: 患者的就诊日期。 - 疾病类型: 患者患有的疾病类型，如感冒、癌症、糖尿病等。 - 诊断日期: 疾病被诊断的日期。 - 疾病严重程度: 疾病的严重程度分类，如轻度、中度、
2025-12-09 17:56:41
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原创 知识图谱中大模型工具的引入
GitHub - zhangsheng93/cMedQA2：这是中国社区医疗问答数据集的更新版本。，它来自“寻医问药网”，包含近11万个医疗问题及对应的医生专业回答，是目前公开的最大规模中文医疗问答数据集之一。下载其中的question.csv和anwser.csv两个文件，为后续数据预处理和图谱构建做准备。两个数据集的内容如下图所示为方便构建图谱，需对数据进行预处理。将两个表格通过关联起来，得到完整的“问-答对”文件cleaned_qa_pairs.csv。清洗文本，为实体抽取做准备。
2025-12-09 17:13:20
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原创 TuGraph平台知识图谱及问答系统实现
双击桌面上Docker Desktop图标（蓝底白色鲸鱼），启动后跳过注册和升级界面，至出现如下界面，正常启动并联网成功时，界面左下角绿色字显示“Engine running”在D盘新建文件夹，新建名为hqh的文件夹，用于后续文件存放和docker容器共享路径在windows命令提示符界面输入启动成功后会显示一串字符，如下图所示：打开浏览器，地址栏输入localhost:7070可以进入TuGraph平台登录界面，用默认账号admin，密码73@TuGraph可以登录。
2025-11-27 11:53:59
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原创 医疗知识图谱对话系统
本系统的核心目标是构建一个能够理解中文医疗问答的对话系统。其技术路线围绕医疗知识图谱的构建与查询展开，整体设计遵循模块化原则，主要分为数据层、解析层、查询层和交互层。数据层是整个系统的知识基石。经过对数据结构和查询需求的分析，我们选用图数据库Neo4j作为存储方案，以高效地存储和遍历医学实体间的复杂关系。：我们将医学概念抽象为节点类型，包括疾病（Disease）、症状（Symptom）、药物（Drug）等。节点间的语义关系通过有向边定义，例如（疾病有症状）、HAS_DRUG（疾病有常用药）等。
2025-11-19 21:10:04
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空空如也
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