基于Neo4j、BERT和PyVis的医疗知识图谱构建与问答系统实战

已于 2025-02-26 15:09:27 修改
阅读量1.2k 收藏 13
点赞数 32
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： “智元启示录“ - AI发展的深度思考与未来展望 文章标签： neo4j bert 知识图谱 问答系统 医疗
于 2025-02-23 10:53:36 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liu1983robin/article/details/145802977

目录

  1. 一、知识图谱在医疗领域的应用价值
  2. 二、医疗知识图谱构建流程
  3. 三、医疗知识图谱构建实战
  4. 四、实现问答系统
  5. 五、知识图谱可视化
  6. 六、系统架构
  7. 七、总结与展望

在人工智能浪潮的推动下，知识图谱（Knowledge Graph，KG）作为一种结构化的知识表示方法，已广泛应用于搜索引擎、推荐系统和智能问答等领域。在医疗领域，知识图谱的应用尤为重要，它能将复杂的医学知识以直观的方式呈现，并为医生和患者提供有效的辅助支持。

本文将详细介绍如何构建一个基于Neo4j、BERT和PyVis的医疗知识图谱，并实现一个智能问答系统。我们将从数据爬取、知识抽取、图谱构建到问答系统实现，结合实际代码与示例，为您提供一份详尽的实战指南。

一、知识图谱在医疗领域的应用价值

1.1 医疗知识图谱的优势

医疗信息具有复杂性、多样性和异构性的特点。知识图谱的引入解决了以下问题：

    了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
    AI人工智能领域知识图谱的技术演进历程
    AI智能探索者的博客
    05-11 993
    本文旨在系统性地梳理人工智能领域知识图谱的技术演进历程，分析其核心技术原理和应用实践。研究范围涵盖从20世纪60年代的语义网络到21世纪的知识图谱系统，重点关注技术架构、构建方法和应用场景的演变。本文首先介绍知识图谱的发展背景和基本概念，然后深入分析其技术原理和构建方法，接着通过实际案例展示应用实践，最后探讨未来发展趋势。全文采用技术演进的时间线为线索，系统性地呈现知识图谱技术的发展全貌。知识图谱(Knowledge Graph): 一种结构化的语义网络，用于描述现实世界中的实体及其相互关系。
    生物医药文献智能解析实战：基于深度学习的知识抽取全流程详解（附完整代码)
    理论都是虚的，代码才是王道。
    02-27 74
    在生物医药研究领域，每天新增的科研文献超过4000篇，传统人工阅读方式已无法应对海量信息的处理需求。本文基于DeepSeek-R1框架，结合生物医学专用预训练模型，详细解析从文献解析到知识图谱构建的完整技术路径。
    大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm
    2401_84181145的博客
    05-01 1609
    Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。用于创建模型的对象关系映射为最终用户设计的完美管理界面一流的 URL 设计设计者友好的模板语言缓存系统。在Django中，控制器接受用户输入的部分由框架自行处理，所以 Django 里更关注的是模型（Model）、模板(Template)和视图（Views），称为 MTV模式。层次模型（Model），即数据存取层模板(Template)，即表现层。
    解锁Neo4j：图数据库的超凡魅力与实战指南
    2302_80643506的博客
    02-16 2877
    Neo4j 作为图数据库的杰出代表，以其独特的节点、关系和属性数据模型，为处理复杂关系数据提供了高效且灵活的解决方案。其在处理复杂关系时展现出的卓越性能，远优于传统关系型数据库，能够快速挖掘数据之间的潜在联系。灵活的数据模型使其无需预先定义严格模式，可轻松适应不断变化的业务需求。强大的 Cypher 查询语言则以简洁直观的语法，实现了复杂的图查询和分析操作。Neo4j 的应用场景极为广泛，在社交网络分析中，它助力平台深入了解用户关系和行为，实现精准的好友推荐和影响力评估；
    neo4j图数据库：结构化数据流水线、非结构化数据流水线
    あずにゃん梓喵的博客
    07-15 1541
    日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 4.1 离线部分简要分析 学习目标: 了解离线部分的数据流水线以及组成部分. 了解各个组成部分的作用. 离线部分架构图: 离线部分架构展开图: 离线部分简要分析: 根据架构展开图图，离线部分可分为两条数据流水线，分别用于处理结构化数据和非结构化数据. 这里称它们为结构化数据流水线和非结构化数据流水线. 结构化数据流水线的组成部分: .
    毕设之旅
    phacpf123
    05-09 307
    参考博客 链接: Sampler. 链接: DataLoader. DataLoader() DataLoader本质上就是一个iterable（跟python的内置类型list等一样），并利用多进程来加速batch data的处理，使用yield来使用有限的内存
    【AI落地应用实战】构建基于知识图谱的知识问答系统
    python1234567_的博客
    12-18 2390
    知识图谱（Knowledge Graph）是一种结构化的语义知识库，它以图形的方式组织和整合信息，使得数据之间的关系变得直观和易于理解。知识图谱的概念融合了计算机科学、数据科学、人工智能等多个领域的技术，旨在通过关联分析揭示数据背后的深层次关系。本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取。
    基于知识图谱的医疗问答系统 docker-compose
    xdpcxq1029的博客
    12-18 1056
    self.food_qwds = ['饮食', '饮用', '吃', '食', '伙食', '膳食', '喝', '菜' ,'忌口', '补品', '保健品', '食谱', '菜谱', '食用', '食物','补品']'.join(list(set(desc))[:self.num_limit]))self.prevent_qwds = ['预防', '防范', '抵制', '抵御', '防止','躲避','逃避','避开','免得','逃开','避开','避掉','躲开','躲掉','绕开',
    bat大牛带你深度剖析android 十大开源框架_请收好！5大领域，21个必知的机器学习开源工具...
    weixin_39535752的博客
    11-02 246
    全文共3744字，预计学习时长7分钟· 本文将介绍21个你可能没使用过的机器学习开源工具。· 每个开源工具都为数据科学家处理数据库提供了不同角度。· 本文将重点介绍五种机器学习的工具——面向非程序员的工具(Ludwig、Orange、KNIME)、模型部署(CoreML、Tensorflow.js)、大数据(Hadoop、Spark)、计算机视觉(SimpleCV)、NLP(StanfordNLP...
    BERT模型
    云计算、数据库、大数据、容器、微服务、深度学习、NLP、Python
    05-30 1320
    BERT模型是2018年的10月Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，提到的BERT模型刷新了自然语言处理的11项记录 模型架构 ELMO(Embedding from Language Models),采用的双向的Bi-LSTM实现的，图中左端的前向双层LSTM代表正方向编码器，输入的是从左到右顺序的除了预测单词外的上文Context，右端的逆向双层LSTM代表反方向
    neo4j建立知识图谱-快乐家族
    摆渡者
    09-08 1万+
    最近在研究知识图谱的东西，也在之前的博客中介绍过直接使用cypher进行建立知识图谱，今天又实践了一下怎样在python中使用cypher语言进行知识图谱的构建，网上这方面的资料也比较少，特此分享给大家，内容比较简单哦 原则： 1）cypher用于数据的更新和查询 2）一个cypher语句不能同时查询和更新 3）label没有属性 4）relationship：有方向、有类型 命名规范： 1）实...
    NLP精选10个实现项目推荐-涉及预训练、知识图谱、智能问答、机器翻译、对话等...
    weixin_36896856的博客
    10-25 3603
    自然语言处理技术近几年发展非常快，像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中。今年大厂的NLP面试中对项目方面的考察深度也随之提升了很多，经常会被面试官揪着细...
    Neo4j --- 高效率的图遍历操作
    谁怕平生太急
    08-31 2786
    为什么图数据库搜索关系速度会很快? 1 Neo4j存储设计 存储管理层的任务是 将属性图编码表示为在磁盘上存储的数据格式. 虽然不同图数据库的具体存储方案各有差异, 但一般认为具有 "无索引邻接" 特性的图数据库才称为 原生图数据库. 1.1 无索引邻接 对于实现了"无索引邻接"的图数据库中, 每个节点 维护着 指向其邻接节点的 直接引用. ==> 这相当于每个节点都可看作是...
    BERT中文实战（文本相似度）
    热门推荐
    小岁月太着急
    12-07 8万+
    个人 github BERT本质上是一个两段式的NLP模型。第一个阶段叫做：Pre-training，跟WordEmbedding类似，利用现有无标记的语料训练一个语言模型。第二个阶段叫做：Fine-tuning，利用预训练好的语言模型，完成具体的NLP下游任务。 Google已经投入了大规模的语料和昂贵的机器帮我们完成了Pre-training过程 附上中文预训练bert链接：...
    BERT中文实战---命名实体识别
    摆渡者
    12-17 3万+
    我一直做的是有关实体识别的任务，BERT已经火了有一段时间，也研究过一点，今天将自己对bert对识别实体的简单认识记录下来，希望与大家进行来讨论 BERT官方Github地址：https://github.com/google-research/bert，其中对BERT模型进行了详细的介绍，更详细的可以查阅原文献：https://arxiv.org/abs/1810.04805 bert可...
    BERT模型的输出
    摆渡者
    06-14 2万+
    0、概述 想要获取获取bert模型的输出非常简单，使用 model.get_sequence_output()和model.get_pooled_output() 两个方法，但这两种方法针对NLP的任务需要进行一个选择 1、output_layer = model.get_sequence_output() 这个获取每个token的output 输出[batch_size, seq_length...
    Neo4j 中存储和查询数组数据的完整指南
    2501_91537388的博客
    06-22 744
    Neo4j 中存储和查询数组数据的完整指南
    Neo4j.5.X社区版创建数据库和切换数据库
    最新发布
    qq_31943653的博客
    06-23 271
    这篇文章旨在帮助Neo4j社区版用户解决无法直接通过命令创建数据库的问题，提供了一种通过配置文件创建新数据库的实用方法。
    [neo4j]介绍4个开源的知识图谱项目
    henku449141932的博客
    06-21 204
    项目主要介绍几个开源项目：QASystemOnMedicalKG：医疗知识图谱问答https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKGAgriculture_KnowledgeGraph：农业知识图谱Financial-Knowledge-Graphs：小型金融知识图谱stock-knowledge-graph：小型的证券知识图谱https://github.com/lemonhu/stock-knowledge-graph
    知识图谱构建实战neo4j代码
    03-28
    ### 使用 Neo4j 构建知识图谱的实际操作代码 Neo4j 是一种流行的图形数据库，广泛用于构建和管理知识图谱。以下是基于 Graph Store 的定义以及实际应用中的代码示例。 #### 创建节点和关系 在 Neo4j 中，可以通过 Cypher 查询语言创建节点和关系。以下是一个简单的例子： ```cypher // 创建两个节点并建立关系 CREATE (person1:Person {name: 'Alice', age: 30}), (person2:Person {name: 'Bob', age: 25}), (person1)-[:KNOWS]->(person2); ``` 上述代码片段展示了如何通过 `CREATE` 关键字来定义两个具有属性的节点，并使用 `-[:RELATIONSHIP_TYPE]->` 来指定它们之间的关系[^1]。 #### 加载外部数据到 Neo4j 为了更高效地处理大规模数据集，可以利用 CSV 文件加载数据至 Neo4j 数据库中。下面是一段脚本，展示如何导入包含人员及其联系信息的数据文件： ```cypher // 假设有一个名为 people.csv 和 relationships.csv 的文件 LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///people.csv' AS row CREATE (:Person {id: toInteger(row.id), name: row.name, age: toInteger(row.age)}); LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///relationships.csv' AS relRow MATCH (a:Person {id: toInteger(relRow.from_id)}) MATCH (b:Person {id: toInteger(relRow.to_id)}) CREATE (a)-[:KNOWS {since: toInteger(relRow.since)}]->(b); ``` 此部分说明了如何借助 `LOAD CSV` 功能读取结构化数据源，并将其映射成图模型的一部分。 #### 执行路径查询 一旦完成了基本的知识表示存储之后，则可执行复杂的模式匹配查找特定条件下的连接情况或者统计分析等功能。例如计算两个人之间最短距离: ```cypher MATCH path = shortestPath((p1:Person{name:'Alice'})-[*..15]-(p2:Person{name:'Charlie'})) RETURN path; ``` 这里运用到了 `shortestPath()` 函数去发现任意两位个体间的最小跳数关联链路。 ---
    评论
    添加红包

    请填写红包祝福语或标题

    个

    红包个数最小为10个

    元

    红包金额最低5元

    当前余额3.43元 前往充值 >
    需支付：10.00元
    成就一亿技术人!
    领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
    hope_wisdom
    发出的红包

    打赏作者

    海棠AI实验室

    你的鼓励将是我创作的最大动力

    ¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
    扫码支付：¥1
    获取中
    扫码支付

    您的余额不足，请更换扫码支付或充值

    打赏作者

    实付元
    使用余额支付
    点击重新获取
    扫码支付
    钱包余额 0

    抵扣说明：

    1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
    2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

    余额充值