医药领域知识图谱快速及医药问答项目_self-implement of disease centered medical graph f

QABasedOnMedicaKnowledgeGraph

self-implement of disease centered Medical graph from zero to full and sever as question answering base. 从无到有搭建一个以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。

项目介绍

本项目地址：https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG
知识图谱是目前自然语言处理的一个热门方向，关于较全面的参考资料，可以查看我的ccks2018参会总结(https://github.com/liuhuanyong/CCKS2018Summary )。
与知识图谱相关的另一种形态，即事理图谱，本人在这方面也尝试性地积累了一些工作，可参考：(https://github.com/liuhuanyong/ComplexEventExtraction )
关于知识图谱概念性的介绍就不在此赘述。目前知识图谱在各个领域全面开花，如教育、医疗、司法、金融等。本项目立足医药领域，以垂直型医药网站为数据来源，以疾病为核心，构建起一个包含7类规模为4.4万的知识实体，11类规模约30万实体关系的知识图谱。
本项目将包括以下两部分的内容：

1. 基于垂直网站数据的医药知识图谱构建
2. 基于医药知识图谱的自动问答

项目最终效果

话不多少，直接上图。以下两图是实际问答运行过程中的截图：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gCtskNaJ-1620385989174)(https://github.com/liuhuanyong/QABasedOnMedicalKnowledgeGraph/blob/master/img/chat1.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ogmT9tiF-1620385989175)(https://github.com/liuhuanyong/QABasedOnMedicalKnowledgeGraph/blob/master/img/chat2.png)]

项目运行方式

1、配置要求：要求配置neo4j数据库及相应的python依赖包。neo4j数据库用户名密码记住，并修改相应文件。
2、知识图谱数据导入：python build_medicalgraph.py，导入的数据较多，估计需要几个小时。
3、启动问答：python chat_graph.py

以下介绍详细方案

一、医疗知识图谱构建

1.1 业务驱动的知识图谱构建框架

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-71hQ7Es9-1620385989176)(https://github.com/liuhuanyong/QABasedOnMedicalKnowledgeGraph/blob/master/img/kg_route.png)]

1.2 脚本目录

prepare_data/datasoider.py：网络资讯采集脚本
prepare_data/datasoider.py：网络资讯采集脚本
prepare_data/max_cut.py：基于词典的最大向前/向后切分脚本
build_medicalgraph.py：知识图谱入库脚本

1.3 医药领域知识图谱规模

1.3.1 neo4j图数据库存储规模
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-VF6K2vDa-1620385989178)(https://github.com/liuhuanyong/QABasedOnMedicalKnowledgeGraph/blob/master/img/graph_summary.png)]

1.3.2 知识图谱实体类型