温馨提示:文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片!
温馨提示:文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片!
温馨提示:文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片!
信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读,所有源码均一手开发!
感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人
介绍资料
Python + DeepSeek-R1大模型医疗问答系统与知识图谱健康膳食推荐系统技术说明
一、系统概述
本系统结合Python强大的数据处理与开发能力、DeepSeek-R1大模型卓越的自然语言理解和推理能力,以及知识图谱对医疗和膳食知识的结构化整合,构建了一个集医疗问答与健康膳食推荐于一体的智能系统。旨在为用户提供准确、个性化的医疗信息解答和膳食建议,提升用户的健康管理水平。
二、核心技术组件
(一)Python技术栈
- 数据处理与分析:使用
pandas
库高效处理医疗数据和膳食数据,进行数据清洗、转换和聚合操作;NumPy
用于数值计算,支持大规模数据的高效运算。 - 自然语言处理:
spaCy
库提供分词、词性标注、命名实体识别等功能,辅助对用户输入的自然语言问题进行预处理;NLTK
库则提供了丰富的文本处理工具和语料库,可用于更复杂的自然语言分析任务。 - Web开发:采用
Flask
或Django
框架构建系统的Web应用,实现用户界面与后端逻辑的交互,提供便捷的用户访问接口。 - 数据库操作:
SQLAlchemy
作为ORM工具,方便与MySQL等关系型数据库进行交互,存储和管理用户信息、医疗问答记录等数据;py2neo
库用于与Neo4j图数据库进行通信,操作知识图谱数据。
(二)DeepSeek-R1大模型
DeepSeek-R1大模型基于先进的深度学习架构,具备强大的语义理解和推理能力。在医疗问答场景中,它能够理解用户提出的复杂医疗问题,结合上下文信息进行推理,并生成准确、详细的回答。该模型通过大规模医疗文本数据的预训练,掌握了丰富的医学知识,能够处理各种医疗领域的常见问题和疑难病症咨询。
(三)知识图谱
- 医疗知识图谱:整合了疾病、症状、治疗方法、药物等医疗实体及其之间的关系。例如,疾病与症状之间存在“表现”关系,疾病与治疗方法之间存在“治疗”关系等。通过构建医疗知识图谱,系统能够快速定位与用户问题相关的知识,提高问答的准确性和效率。
- 健康膳食知识图谱:包含食材、营养成分、烹饪方法、饮食禁忌等实体及其关联。食材与营养成分之间存在“富含”关系,不同食材之间可能存在“搭配”或“相克”关系等。健康膳食知识图谱为膳食推荐提供了丰富的知识支持,确保推荐结果的科学性和合理性。
三、系统架构设计
(一)整体架构
系统采用分层架构,分为数据层、知识图谱层、处理层和应用层。数据层负责存储各类原始数据,包括医疗数据、膳食数据和用户信息;知识图谱层构建和维护医疗与健康膳食知识图谱;处理层包含自然语言处理模块、DeepSeek-R1大模型推理模块和推荐算法模块,分别处理用户问题、生成医疗回答和膳食推荐;应用层提供用户界面,实现用户与系统的交互。
(二)医疗问答子系统架构
- 用户输入处理:用户通过Web界面输入医疗问题,前端将问题发送至后端处理层。
- 自然语言预处理:使用
spaCy
等工具对用户问题进行分词、词性标注、命名实体识别等操作,将自然语言转化为结构化信息,便于后续处理。 - 知识图谱查询:根据预处理后的信息,在医疗知识图谱中进行查询,获取与问题相关的实体和关系。
- DeepSeek-R1推理:将知识图谱查询结果与用户问题一同输入DeepSeek-R1大模型,模型进行推理和生成回答。
- 结果返回:将生成的回答返回给用户界面进行展示。
(三)健康膳食推荐子系统架构
- 用户信息收集:用户注册登录时,系统收集用户的基本信息(如年龄、性别、身高、体重)、健康状况(如疾病史、过敏史)和饮食偏好(如口味偏好、食材禁忌)等数据。
- 知识图谱关联:根据用户信息,在健康膳食知识图谱中查找相关的食材、营养成分和烹饪方法等实体。
- 推荐算法计算:采用协同过滤、基于内容的推荐或混合推荐算法,结合用户的历史行为数据和当前信息,计算适合用户的膳食推荐结果。
- 结果展示:将推荐结果以列表或卡片的形式展示在用户界面,包括食材名称、烹饪方法、营养成分等信息。
四、关键技术实现步骤
(一)数据收集与预处理
- 数据收集:从权威的医疗数据库、医学文献、在线医疗平台收集医疗数据;从食品数据库、营养学文献、食谱网站收集膳食数据。
- 数据清洗:使用
pandas
去除数据中的噪声、重复值和缺失值,对数据进行标准化处理,确保数据的一致性和准确性。 - 数据标注:对于医疗问答数据,进行人工标注,为问题提供准确的答案,用于后续DeepSeek-R1大模型的微调。
(二)知识图谱构建
- 实体识别与关系抽取:利用BiLSTM-CRF模型对医疗文本和膳食文本进行实体识别和关系抽取,提取出疾病、症状、食材、营养成分等实体及其之间的关系。
- 知识融合:将抽取到的实体和关系进行融合,消除重复和冲突的信息,确保知识图谱的质量。
- 图谱存储:使用Neo4j图数据库存储知识图谱数据,定义实体和关系的类型,建立索引以提高查询效率。
(三)DeepSeek-R1大模型微调
- 数据准备:将收集到的医疗问答数据集进行预处理,转换为适合DeepSeek-R1大模型输入的格式。
- 模型微调:使用Hugging Face的Transformers库加载DeepSeek-R1大模型,采用监督学习的方法,在医疗问答数据集上进行微调,调整模型的参数,提高模型在医疗问答任务上的性能。
- 模型评估:使用测试集对微调后的模型进行评估,计算准确率、召回率、F1值等指标,根据评估结果进一步优化模型。
(四)推荐算法实现
- 协同过滤算法实现:使用Scikit-learn库实现基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法,计算用户之间的相似度和物品之间的相似度,为用户推荐相似的膳食。
- 基于内容的推荐算法实现:提取食材和膳食的特征向量,计算用户偏好与膳食特征之间的相似度,为用户推荐符合其偏好的膳食。
- 混合推荐算法实现:将协同过滤算法和基于内容的推荐算法进行结合,根据不同的场景和用户需求,动态调整两种算法的权重,提高推荐的准确性和多样性。
五、系统优势与应用场景
(一)系统优势
- 准确性高:结合DeepSeek-R1大模型的强大推理能力和知识图谱的结构化知识,能够为用户提供准确、可靠的医疗信息和膳食建议。
- 个性化强:根据用户的个人信息、健康状况和饮食偏好,为用户提供个性化的服务,满足不同用户的需求。
- 可扩展性好:系统采用分层架构和模块化设计,便于添加新的功能和数据源,具有良好的可扩展性。
(二)应用场景
- 在线医疗咨询平台:为用户提供24小时不间断的医疗问答服务,解答用户的常见疾病问题、用药咨询等。
- 健康管理APP:结合用户的健康数据,为用户提供个性化的膳食推荐和健康管理方案,帮助用户改善饮食习惯,预防和控制慢性疾病。
- 医院内部系统:辅助医生进行诊断和治疗决策,为医生提供疾病的相关信息和治疗方案建议。
六、系统维护与优化
(一)数据更新
定期更新医疗数据和膳食数据,确保知识图谱中的信息始终保持最新。同时,收集用户的反馈信息,对数据和模型进行持续优化。
(二)模型优化
根据新的数据和用户需求,对DeepSeek-R1大模型进行进一步的微调和优化,提高模型的性能和泛化能力。
(三)性能监控
建立系统性能监控机制,实时监测系统的响应时间、吞吐量等指标,及时发现和解决系统性能问题。
通过以上技术说明,本系统充分利用了Python、DeepSeek-R1大模型和知识图谱的优势,构建了一个高效、准确、个性化的医疗问答与健康膳食推荐系统,为用户提供了便捷、可靠的健康服务。
运行截图
推荐项目
上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)
项目案例
优势
1-项目均为博主学习开发自研,适合新手入门和学习使用
2-所有源码均一手开发,不是模版!不容易跟班里人重复!
🍅✌感兴趣的可以先收藏起来,点赞关注不迷路,想学习更多项目可以查看主页,大家在毕设选题,项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望可以帮助同学们顺利毕业!🍅✌
源码获取方式
🍅由于篇幅限制,获取完整文章或源码、代做项目的,拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅
点赞、收藏、关注,不迷路,下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻