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- [发明专利]一种基于深度学习的医药知识图谱构建方法及系统-CN202010767903.8在审
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汪礼君
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汪礼君
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2020-08-03
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2020-11-10
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G16H50/70
- 本发明涉及一种知识图谱的技术领域,揭露了一种基于深度学习的医药知识图谱构建方法,包括:获取医药网站中的相关医药知识信息,并对医药网站内容进行解析;完成对解析内容的数据清洗;利用基于词典的切分算法对解析内容进行切分处理;设计医药知识图谱实体关系,并进行基于医药知识图谱的语义表示;基于注意力机制进行知识图谱网络的构建,并进行基于知识图谱的医药问答;将基于知识图谱的医药问答过程建模为排序问题,采用逐点训练的方式进行计算,得到问答之间的匹配分数,并根据匹配分数的分布特征进行参数精调,实现少样本下的知识图谱训练。本发明还提供了一种基于深度学习的医药知识图谱构建系统。本发明实现了知识图谱的构建。
- 一种基于深度学习医药知识图谱构建方法系统
- [发明专利]基于PDF文件解析的图谱数据还原方法-CN202110364526.8在审
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刘羽;王贺;王辉;李姜晖;刘永;付俐
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刘羽
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2021-04-06
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2021-05-28
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G06K9/00
- 本发明公开了基于PDF文件解析的图谱数据还原方法,该方法包括:通过解析文件获得图谱位置范围;依据图谱中各类相关对象的位置属性,识别分类不同功能的数据及相对坐标;通过数据间的相互关系,获得图谱中的特定点的相对坐标和绝对坐标,并进一步获得相对坐标和绝对坐标所对应的横坐标校正系数和纵坐标校正系数;通过对所获得的相对坐标数据的换算,得到构建图谱的绝对坐标数据,从而实现对PDF图谱数据的还原。将PDF格式的图谱内容转换为反映图谱特征的、数值与原始数据接近、可操作可检索的数据,使图谱数据的使用脱离原专用系统、工作站、工作程序的限制,提升图谱数据的交换、查询、比对的便利性,方便进行数据的统一管理
- 基于pdf文件解析图谱数据还原方法
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