【知识图谱】基于neo4j构建医疗领域知识图谱

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分类专栏： 知识图谱 文章标签： 知识图谱 neo4j 人工智能 健康医疗
于 2024-04-30 16:54:42 首次发布
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【知识图谱】基于neo4j构建医疗领域知识图谱

  • 知识图谱本体建模
    • 1.知识图谱实体类型
    • 2. 知识图谱实体关系类型
    • 3. 知识图谱实体属性类型
  • 构建neo4j知识图谱
    • 创建并启动医疗领域知识图谱
    • 图谱创建python脚本介绍
      • 1.Python连接Node4j数据库
      • 2.创建图对象
      • 3.增加node节点:
      • 4.创建实体关系:
      • 5.两个节点新加关系：
    • 运行创建图谱
      • 医疗实体数据导入
      • 医疗实体关系数据导入
    • 医疗领域知识图谱可视化

前文中我们通过爬虫收集医疗领域结构化数据medical.json，数据中包含实体规模4.4112万，实体关系24万。
medical.json资源链接:https://download.youkuaiyun.com/download/chenghao1012/89246979

医疗知识图谱的数据库迁移参考教程：https://editor.youkuaiyun.com/md/?articleId=137857310
医疗知识图谱dump文件资源链接: https://download.youkuaiyun.com/download/chenghao1012/89217606

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知识图谱本体建模

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基于知识图谱+flask的KBQA医疗可视化查询及问答系统，以neo4j作为存储，基于python+pycharm进行系统开发，前端HTML+JavaScript+CSS，利用echarts进行图谱可视化展示。使用爬虫算法和MongoDB数据库进行数据获取处理。
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本文介绍了知识图谱及其存储工具Neo4j的基本概念、特点、安装步骤及使用方法。知识图谱以图的形式存储数据，节点表示实体，边表示关系，适合处理关系密集型数据。Neo4j作为领先的图数据库，具有高性能、灵活的数据模型、支持Cypher查询语言、事务特性和扩展性等优势。文章详细讲解了Neo4j的安装过程，并通过Cypher语言演示了如何创建、查询节点和关系，以及如何执行高级查询。Neo4j在知识图谱构建和复杂关系查询中表现出色，适合大数据和人工智能领域的应用。
BigDL-LLM实践（6）：noe4j图数据库检索问答
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以node4j为例，BigDL-LLM结合LangChain可以实现对图数据库的检索问答。
医疗知识图谱构建
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上篇文章中笔者已经实现了对实体关系的抽取，形成了对应的三元组，这篇主要讲如何根据抽取的三元组去生成对应的医疗知识图谱。 前述部分 知识图谱构建的方式有很多，有基于Protege去构建，它是一个使用本体去一层层构建，手动定义一层一层关系，最终的结果是RDF或者OWL文件保存。具体的参考流程可以查看：Protege本体构建，另一种方法可以使用工业界比较常用的Neo4j图数据库管理工具，它操作简单，分为桌面版，社区版本。具体的可以根据用户需要去自行下载。笔者就是基于Neo4j去实现数据的批量读取最终生成医疗知识
基于neo4j的简易医疗问答知识图谱
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基于neo4j的简易医疗问答知识图谱，数据从ask120中爬取得到
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利用Neo4j构建知识图谱
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构建知识图谱的过程通常包括数据抽取、知识融合、实体识别、关系抽取等多个步骤，涉及到自然语言处理、机器学习、数据库技术等多种技术手段。知识图谱的不断完善有助于实现从海量信息中挖掘深层次、有价值的知识，...
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总结来说，“QASystemOnHepatopathyKG”项目展示了如何利用Neo4j构建肝病知识图谱，并基于此开发问答系统，以解决实际的医疗咨询问题。通过开源，该项目不仅提供了一种实用的工具，也为医疗信息领域的研究和发展提供...
毕业设计——基于医疗大数据及neo4j构建知识图谱实现智慧医疗问诊系统
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实体抽取：从医疗文本中识别出重要的医疗实体，如疾病名称（如感冒、肺炎等）、症状（如发热、咳嗽等）、药物名称（如阿莫西林、布洛芬等）等。它具有高效的图查询能力，能够快速根据节点和边的关系在知识图谱中找到所需的知识路径，支持复杂的查询操作，适合医疗诊断问答中频繁的知识检索需求。当整合来自不同数据源的医疗知识时，需要处理知识的重复、冲突等问题。利用图数据库（如 Neo4j 等）来存储知识图谱，其中节点表示医疗实体（如疾病、症状、药物等），边表示实体之间的关系（如疾病与症状的关联、药物与疾病的治疗关系等）。
基于Neo4j的医疗知识图谱展示系统——毕业设计绝佳选择
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本系统依托Neo4j构建，专注于医疗知识图谱展示。Neo4j是一款图数据库，非常适合处理复杂的关系数据，而在医疗领域，处理医学术语、病因与疾病间的关系显得尤为关键。系统自带一份医疗数据，用户可以通过一个简单但功能强大的Web界面展示和查询各类医疗知识图谱。
知识图谱系列（二）：构建一个医疗知识图谱
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之前我们简单介绍了怎么构建一个知识图谱，这次就来看看一个完整的构筑流程，以QASystemOnMedicalKG作为参考，主要想展示一下从最初收集非结构化的数据、到一步步处理并通过知识图谱展示的简单流程。 具体的爬虫过程可以看看这个博客的文章，我主要想快速过一遍这个流程，看看最后知识图谱是如何辅助对话系统的。 首先，我们的数据来源是寻医问药，随便打开一个疾病，可以看到基本的信息： 需要爬取的信息包括疾病名、所属目录、症状、治疗方案等等，都可以从页面上获取， 得到了这些信息，我们就可以构建知识图谱，思路上
Neo4j 构建文本类型的知识图谱
GDHBFTGGG的博客
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使用 Neo4j 构建文本类型的知识图谱的核心步骤包括文本数据的预处理、实体和关系的提取、将数据导入图数据库，以及利用 Cypher 进行查询和分析。通过结合 NLP 技术，能够从文本中自动提取出有价值的信息，并构建一个高效的图结构，以支持复杂的查询和知识发现。
基于neo4j知识图谱+flask的大数据医疗领域知识问答系统（完整源码+全源码解析+开发文档+视频讲解等资料）
qq_63981678的博客
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本项目基于医疗方面知识的问答，通过搭建一个医疗领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。本项目以neo4j作为存储，基于传统规则的方式完成了知识问答，并最终以关键词执行cypher查询，并返回相应结果查询语句作为问答。后面我又设计了一个简单的基于 Flask 的聊天机器人应用，医疗AI助手会根据用户的问题返回结果，用户输入和系统返回的输出结果都会一起自动存储到sql数据库，项目整体的代码逻辑和页面效果都是很不错的！也方便了一些小伙伴的云平台部署和开发。
知识图谱-Neo4j-开始构建知识图谱-01
寓教于乐。教己助人
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关系（Relationships）：连接两个节点，具有方向（→ 或 ←）和类型（Type），可附加属性。 属性（Properties）：键值对，存储节点或关系的详细信息（如 , ）。 (2) Cypher 查询语言 直观语法：通过模式匹配直接描述图结构。 高效遍历：支持复杂关系路径查询（如最短路径、模式匹配）。 3. 核心优势 (1) 原生图存储 物理存储优化：数据以图结构直接存储，避免传统数据库的“表连接”开销。 高效遍历：通过指针直接访问相邻节点，时间复杂度接近 O(1)。 (2) 高性
neo4j 构建知识图谱
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Neo4j是一个开源的图形数据库，可以被用来构建知识图谱。使用Neo4j构建知识图谱主要是通过以下几个步骤： 1. 安装Neo4j并启动服务。 2. 创建节点和关系，可以使用Cypher语言来建立节点和关系。 3. 将数据导入到Neo4j中，可以使用Neo4j提供的批量导入API或者通过Cypher语言逐条导入数据。 4. 对于大规模的知识图谱，可以考虑将Neo4j与其他工具（如Elasticsearch）进行集成，以获得更好的性能和扩展性。 在构建知识图谱过程中，需要注意以下几点： 1. 定义好节点和关系的类型和属性。 2. 设计好查询语句和索引以便快速检索数据。 3. 需要定期维护和更新知识图谱，以保证数据的及时性和准确性。 --相关问题--:
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