刘焕勇的基于医疗知识图谱的智能问答项目的问答流程是什么?
时间: 2024-02-03 15:50:48 浏览: 295
刘焕勇教授基于医疗知识图谱的智能问答项目的问答流程如下:
1. 用户输入问题:用户在系统中输入一个问题,例如“头痛怎么办?”
2. 分词处理:系统会对输入的问题进行分词处理,将问题切分成一个个词语。
3. 实体识别:系统会通过匹配医疗知识图谱中的实体,识别出问题中涉及到的医疗实体,如“头痛”。
4. 意图识别:系统会根据问题的内容及用户的意图,确定问题的类型,如“头痛”可以识别为“症状”。
5. 知识匹配:系统会根据问题中涉及到的实体和类型,从医疗知识图谱中匹配相关的知识。
6. 答案生成:系统会根据匹配到的知识,生成相应的答案,并返回给用户,例如“头痛可以吃一些止痛药缓解”。
7. 答案展示:系统将生成的答案展示给用户,用户可以根据需要继续提问或者结束本次问答。
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刘焕勇基于医疗知识图谱的智能问答系统项目在哪里看原码
刘焕勇基于医疗知识图谱的智能问答系统项目的原码可以在Github上找到,该项目的Github地址为https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG。你可以在该地址上找到项目的所有源代码和相关文档,包括系统的前端代码、后端代码、知识图谱的构建代码等等。
刘焕勇基于医疗知识图谱的智能问答系统question_classifier文件中哪些代码朴素贝叶斯
在刘焕勇基于医疗知识图谱的智能问答系统中,question_classifier文件中使用了朴素贝叶斯算法进行分类。具体来说,以下代码使用了朴素贝叶斯算法:
```python
# 训练朴素贝叶斯分类器
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
clf = MultinomialNB().fit(train_X, train_y)
# 使用分类器对测试集进行预测
predicted = clf.predict(test_X)
```
其中,`MultinomialNB()` 表示使用朴素贝叶斯分类器,`fit(train_X, train_y)` 表示对训练集进行拟合,`predict(test_X)` 表示对测试集进行预测。
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