Python基于Flask的医疗问句中的实体识别算法的研究（附源码，文档说明）

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第一章 绪论

Python基于Flask的医疗问句中的实体识别算法的研究，旨在利用信息化手段精准识别医疗文本中的实体边界，并有效判定其所属类别。常见的医疗实体类别包括疾病名称、身体部位、药品信息、检查或检验项目以及症状等。通过这一信息化流程，我们致力于构建一套专属的健康管理系统，以提升医疗信息处理的准确性和效率。

第二章 系统演示视频

第三章 技术栈

前端：html、css、js

后端：Django

数据库：MySQL

知识图谱

第四章 系统总体设计

4.1 系统开发架构设计

系统的开发架构图主要描述的是在系统实现过程中我们所能做的开发架构，开发架构不仅仅简单，只是几张技术图表以及可扩展性的描述即可。他从开发的最低层基础层的基础技术体系进行一个罗列介绍，最终通过数据将数据呈现给用户作为介绍。那么此次涉及的开发架构当然是从需求调研的业务领域进行一个总体设计，通过数据架构和功能架构的整体罗列分析，将系统架构整体规律选出所使用的技术手段，以及在不同设计阶段所接触的技术路线。只有将系统的技术架构一一呈现给清楚明了，那么才能进行一个有效的后续开发，才能让我们的开发更具有实际的意义性。

4.2 系统功能模块设计

根据以上的需求现将医疗问句中的实体识别算法研究的总体功能模块图整理如下：

第五章 系统实现

5.1 登录页面

在医疗问句系统当中为了能够提供更好的后台管理功能，在后台管理入口处也进行了相关的管理员登录，通过账号、密码以及不同的管理权限来进行登录，风格上还是按照简洁的风格进行设计调整，这样一来我们就可以和应用相对保持统一。在UI风格上也是从一个应用中分离出来的登录页面。如下图所示：

5.2 后台页面

后台页面也是通过UI设计来进行的，如下图所示：

5.3 问句识别管理页面

医疗问句识别最重要的功能就是可以通过用户的输入来进行相关病情的识别，如下图所示：

5.4 问句识别查询页面

医疗问句识别查询是把所有的识别语言进行有效的查询，如下图所示：

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第七章 源码获取：

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