深度学习实战61-基于知识图谱与BiLSTM网络实现疾病相关智能问答系统，并支持数据扩展_bilstm 实战

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战61-深度学习在医疗领域的应用：疾病相关智能问答系统，并支持数据扩展。本文将详细介绍如何使用Py2neo这个Python库来构建一个医疗领域知识图谱，并将数据导入Neo4j图数据库。我们将提供一些医疗领域的数据样例，并展示如何用代码实现知识图谱的创建和查询。同时，利用pytorch框架搭建BiLSTM网络实现疾病相关智能问答系统。

文章目录：

1. 介绍
2. 环境准备
3. 医疗领域数据样例
4. 创建Neo4j图数据库
5. 使用Py2neo导入数据
6. 查询知识图谱
7. BiLSTM循环神经网络训练
8. 总结
   

1. 介绍

本项目中应用知识图谱与BiLSTM项目实现医疗知识问答，知识图谱是一种用于存储和表示实体之间关系的图形数据结构。在医疗领域，知识图谱可以帮助我们更好地组织和理解大量的医学知识，包括疾病、症状、治疗方法、药物等之间的关联。构建一个医疗领域的知识图谱可以有助于医疗专业人员、研究人员和患者更好地理解和分析医学数据。通过将医学知识以图的形式进行建模，我们可以利用图数据库来查询和探索不同实体之间的关系，从而获取更深入的洞察和知识。在构建医疗知识图谱时，常用的工具是Py2neo库和Neo4j图数据库。Py2neo是一个Python库，用于与Neo4j图数据库进行交互。Neo4j是一种高性能的图数据库，专门设计用于存储、查询和处理图形数据。Py2neo库提供了一组简单易用的API，可以方便地创建节点、关系以及执行查询操作。

除了知识图谱的构建&