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基于图数据库的医疗知识图谱构建与问答方案(组图)

军事新闻 2021-09-01 17:0172网络整理佚名

背景说明

QAonMilitaryKG,基于mongodb存储的军事知识图谱QaSystem一号站登录,不同于之前的一个,基于mongodb存储的军事领域知识图谱问答项目1号站娱乐,包括飞机、航天装备等8大类,超过100大类,共5800条军事武器知识库,项目不使用图数据库存储,通过jieba进行题解析军事知识,题实体题识别,基于查询模板完成多类题查询,主要提供题并在行业演示中回答想法。

基于知识图谱或知识库的问答 KBQA 是一种问答方法,常用于垂直领域或百科领域。本质上是结构化数据的匹配查询任务。作者在neo4g图数据库上使用医学领域的结构化知识库,讲解了基于图数据库的医学知识图谱构建和问答方案,并实现了一个简单的demo。项目见:()

技术选择是实现自动问答系统的重要环节,而这项工作与数据风格的关系尤为密切。从经验来看,对于实体类型和实体关系较多的知识库军事知识,使用图数据进行知识存储是一个更好的选择。当对应的实体类型较少、实体关系较少、实体属性较多、时序数据较多时,文档数据库mongodb是一个不错的选择。

知识军事_军事知识_2014年在职军事硕士研究生军事共同基础

军事领域是敏感度和保密系数高的领域。它的数据具有很高的价值。获取相关军事数据一号站网站注册,提供便捷的人机交互方式,具有重要的战略意义。军事装备信息、军事基地信息以及军事作战单位之间的相关信息,以地图的形式组织起来,可以在作战策略的推荐和军事人员的训练中发挥重要作用。目前,公共军事材料并不多。最全面的收藏是全球军事网络。人物、战斗、武器库、术语库等为军队提供了良好的信息平台。其中,武器库是高度结构化的数据,包括飞机、舰船等8大类武器,轰炸机等100多个子类,共计5800条武器结构化数据。这为结构化知识问答提供了一条数据,因此本项目选择该数据集作为知识库,使用mongodb进行自动问答实验。

数据说明

1、数据集类型和统计:

2014年在职军事硕士研究生军事共同基础_军事知识_知识军事

2、数据样式:

3、问题类型:

知识军事_2014年在职军事硕士研究生军事共同基础_军事知识

数据来源

问题描述

这个数据能解决什么问题?适合什么场景

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