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摘要：知识图谱在医疗健康领域的构建和应用近期吸引了越来越多来自学术界及工业界的目光。医疗知识图谱的构建即可以基于指南，书籍，文献等做知识抽取，也可以基于领域专家对知识的编辑。还有重要的一类知识来源是基于真实世界数据的知识挖掘。我们这次报告的重点是基于以临床电子病历为代表的真实世界数据医疗知识图谱构建中的主要问题，挑战极其解决办法。我们将从临床电子病历的数据质量问题谈起，介绍如何通过构建医学常识知识库等方法保证知识来源的质量。接下来介绍实体识别及实体标准化在医疗文本上的技术特殊性与挑战，并以案例介绍实践中更高效的解决办法。接下来会简单介绍真实世界医疗数据挖掘在落地过程中的其它挑战及对应算法框架。最后将进行一些应用案例的分享。
2021-03-09 10:16:44
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Neo4j+springboot+vue+d3.js知识图谱构建和可视化
2021-03-07 17:01:48
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知识图谱PPT 事件抽取与金融事件图谱构建 1300+页
知识图谱PPT，同时包含事件抽取与金融事件图谱构建实例PPT
2021-03-02 10:44:45
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知识图谱的概念由谷歌于2012年提出,随后逐渐成为人工智能领域的一个研究热点,已在信息搜索、自动问答、决策分析等应用中发挥作用。
2021-03-01 13:06:35
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该文档是上海复旦大学肖仰华教授2018年在苏州大学的讲义，大规模概念图谱构建与应用，现在分享给大家，一起学习知识图谱。
2020-02-15 03:04:54
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