该数据集主要是中医药领域相关的数据集，可用于命名实体识别等自然语言处理任务；划分训练集、验证集和测试集共约6000条标注数据。命名实体识别可以作为一项独立的信息抽取任务，在许多语言处理技术大型应用系统中扮演了关键的角色，如信息检索、自动文本摘要、问答系统、机器翻译等。 中医药命名实体提取数据集是一个专门为中医药领域设计的数据集，其主要作用是为命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）等自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）任务提供支持。命名实体识别技术在信息抽取过程中占有重要地位，能够从大量非结构化的文本信息中识别出有意义的实体，比如人名、地名、机构名以及专业领域的特定术语等。 该数据集包含了约6000条经过仔细标注的文本数据，数据集被严格地划分为训练集、验证集和测试集三个部分。这样的划分有利于开发者在训练模型时使用训练集和验证集来优化模型参数，在最终评估模型性能时使用测试集得到更客观的评价。每一个数据样本都经过了人工或半人工的方式标注，确保了标注的准确性和质量，这对于后续的模型训练和评估有着至关重要的作用。 命名实体识别（NER）是自然语言处理技术中的一个基础且关键的技术。这项技术不仅仅局限于中医药领域，它在多个领域都有广泛的应用。例如，在信息检索中，通过命名实体识别可以快速定位到含有特定人物、地点或事件的文本；在自动文本摘要任务中，命名实体可以帮助系统理解文档的核心内容，并提炼出摘要；在问答系统中，命名实体识别可以用于理解用户的问题中关键信息点；在机器翻译中，正确的命名实体识别是保证翻译质量的一个重要因素。 中医药作为一个与人们生活密切相关的领域，拥有悠久的历史和丰富的知识体系。在中医学中，涉及大量的专业术语和概念，这使得中医药领域的命名实体识别具有一定的复杂性。因此，构建一个高质量的中医药命名实体提取数据集对于促进相关自然语言处理技术的研究和应用具有重要的意义。 此外，中医药命名实体提取数据集的开发和应用，不仅能够推动中医药信息化的发展，还能够促进中医药知识的传播和普及。通过深入分析中医药文献和资源，挖掘出有效的知识，对中医药的学术研究、临床实践和教育培训等方面都能带来积极的影响。 值得一提的是，中医药命名实体提取数据集的构建和应用，也是中医学与现代信息技术相结合的一个典范。随着人工智能技术的不断进步，中医药领域的信息化、智能化水平将会得到进一步的提升，这不仅有助于中医药的现代化进程，也为传统医学与现代科技的融合提供了新的思路和方向。

中医药管理系统后台是一个专门为中医药行业设计的计算机软件系统，它以满足中医药管理的特殊性为出发点，集成了现代信息技术和传统中医药知识，旨在提升中医药服务、管理和研究的效率与质量。该系统通常包含若干个功能模块，如药材管理、方剂配比、诊疗记录、中医药知识库、中医药教学培训、患者信息管理以及远程医疗咨询等。中医药管理系统后台的开发和应用，对于加强中医药资源的合理配置，推动中医药现代化进程，具有重要的现实意义。 后台管理系统的构建往往依托于数据库技术，通过对大量数据的存储、检索和分析，实现中医药信息的有效管理。具体到“zzyglxt-main”这一子目录结构，可以推测这是该系统的主要代码库或功能模块集合，它可能包含了系统的核心运行逻辑和数据处理规则。在这一模块中，开发者可能使用了多种编程语言和技术栈来实现各种业务逻辑，例如Java、Python或PHP等，同时结合了数据库系统如MySQL、PostgreSQL或MongoDB等，确保系统能够处理大量的药材、方剂和病患信息。 此外，中医药管理系统的后台还可能集成了数据可视化工具，通过图形化界面展示中医药数据的统计分析结果，帮助管理者和研究人员直观理解数据背后的意义，辅助决策。同时，为了保证系统安全，后台还可能实现了权限控制机制，确保只有授权用户才能访问敏感数据和进行操作。 中医药管理系统的后台设计需遵循中医药的特点，考虑到中药品种繁多，药理作用复杂，因此在设计上要有足够的灵活性和扩展性。系统应能支持药材和方剂的不断增加和更新，同时保持信息的准确性和标准化。在诊疗记录模块中，系统应能够详细记录患者病情变化和治疗过程，为医生提供参考，并为临床研究积累数据。 中医药管理系统后台的开发和应用，对于促进中医药知识的传播、保障中药质量安全、提高中医医疗服务质量等方面都具有重要意义。随着信息技术的不断进步，该系统也将不断地完善和优化，以满足中医药现代化和信息化发展的需要。

通过利用pandas库对数据清洗等初步处理后以实现基本实体及实体关系的确认，可实现将现有数据导入neo4j数据库形成基本的图谱 接下来目标： 1.利用TensorFlow建立训练模型对【来源】，【用法用量】，【主治功能】，【性味】等存在大段文字的实体进行进一步的抽取，争取做到抽出准确词语。 2.利用远程监督的方式（或者是其他的方式），对实体关系进行抽取，目前要使用的技术工具还未知。 适用人群：学习不同技术领域的小白或进阶学习者；可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。

TCMBank非商业中医药数据库作为目前规模最大的非商业中医药数据库，于2023年正式发布，并且提供了一个免费下载的平台。该数据库是TCM Database @Taiwan项目的扩展版本，后者自2011年起开始提供服务。通过TCMBank，研究人员和专业人士可以获取大量关于中医药的宝贵信息。 数据库中的数据内容涵盖了中医药的多个关键方面，包括药材、疾病、成分以及基因等信息。具体而言，数据库包含了以下几个重要的文件： 1. ingredient_all.xlsx：这个文件包含了中医药所有药材的相关信息，可能包括药材的名称、分类、药性、药效、适应症等详细信息。这将为研究者提供一个全面的视角，理解中药的成分及其作用机制。 2. disease_all.xlsx：此文件详细列出了中医药研究中涉及的各种疾病，可能涵盖了疾病的中西医名称对照、描述、病因、病理、临床表现等。这些数据对于了解中医药治疗的适应范围及效果具有重要意义。 3. gene_all.xlsx：该文件记录了与中医药相关的基因信息，可能包括药物靶基因、疾病相关基因等。这为从分子水平探索中医药的作用机理提供了重要的数据支持，对于研究中草药与基因表达间的关系尤为关键。 4. herb_all.xlsx：此文件聚焦于中药材的描述，包含了各种中药的来源、炮制方法、应用历史等。它有助于研究者对中药使用的传统知识进行系统化整理，并且为现代中药研究提供宝贵的传统经验资源。 TCMBank非商业中医药数据库的出现，无疑为中医药的研究和应用提供了极为丰富的资源。由于它具有免费下载的特点，使得更多的研究者和机构能够获取这些数据，进一步推动中医药的科学研究和临床应用。它不仅有助于加深对中医药传统知识的理解，而且对于促进中医药的国际化与现代化发展具有重要价值。 TCMBank非商业中医药数据库的构建，体现了开放数据共享的理念，它有助于整合和优化全球中医药研究资源，加强研究者之间的交流合作。随着数据库内容的不断更新和扩充，它将逐步成为一个不可或缺的中医药研究工具，为中医药领域的知识创新和实践应用提供强大支持。此外，它还可能推动跨学科的研究，结合现代科技手段，例如人工智能、大数据分析等，对中医药的药理和临床效果进行更深入的挖掘和研究。 TCMBank非商业中医药数据库的发布，标志着中医药研究领域进入了一个新的发展阶段。它不仅为中医药的科学研究提供了坚实的数据基础，也为促进中医药的国际传播和广泛应用奠定了坚实的基础。通过对该数据库的有效利用，未来中医药的研究和应用有望实现新的突破和进步。

在本项目中，"大创项目：中医药知识图谱构建"是一个聚焦于信息技术与传统中医药领域结合的创新实践。知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它能够将复杂的实体、概念及其关系以图形的方式清晰地展示出来，便于理解和分析。在中医药领域，知识图谱的应用有助于整理和整合海量的中医药文献资料，提升对中医药理论和临床实践的理解。 中医药知识图谱的构建通常包括以下几个关键步骤： 1. 数据收集：这是构建知识图谱的第一步，涉及收集各种中医药相关的数据，如药材信息、药方、疾病、治疗方法、经络穴位等。数据来源可以是权威的中医药书籍、古籍、医学论文、数据库等。 2. 预处理与清洗：数据收集后，需要进行预处理，去除噪声和不一致的数据，如纠正错别字、统一命名规范等。此外，还需处理数据格式问题，确保数据适合作为知识图谱的输入。 3. 知识抽取：这个阶段主要是从原始文本中提取出关键信息，构建实体（如药材、疾病）、属性（如药性、功效）和关系（如药方中的药材组合、疾病对应的治疗方法）。这通常涉及到自然语言处理（NLP）技术，如命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）等。 4. 图谱构建：将抽取的实体和关系组织成图结构，每个节点代表一个实体，每条边代表实体间的关系。可以使用图数据库（如Neo4j、OrientDB）来存储和管理知识图谱。 5. 验证与更新：构建完成的知识图谱需要通过专家评审或者自动化的验证方法进行质量检查，并根据新的数据或研究成果定期更新。 6. 应用开发：知识图谱可以应用于多个场景，如中医药信息查询、智能推荐系统、临床决策支持等。例如，医生可以通过查询知识图谱快速了解某种疾病的中医治疗方案，患者则能获取个性化的健康建议。 在提供的压缩包“大创项目：中医药知识图谱构建”中，包含了项目源码，这可能包括用于数据预处理、知识抽取的脚本，以及图谱构建和应用开发的相关代码。通过学习和研究这些源码，可以深入理解如何将现代信息技术应用于中医药知识的管理和传播，同时也能锻炼编程技能，提高在大数据时代解决复杂问题的能力。对于参与“大创”（大学生创新创业训练计划）的学生而言，这样的项目不仅有助于提升专业技能，也有助于培养创新思维和团队协作精神。

基于Unity2D的中医药博物馆科普创新游戏

推进中医药健康服务发展实施方案.pdf

安全技术-网络信息-香港中医药公共医疗结构模式的研究中医药医疗立体网络建议蓝图.pdf

安全技术-网络信息-香港中医药公共医疗结构模式的研究——中医药医疗立体网络建议蓝

评价中医药方剂的相似度的常用方法是基于方剂的功效和主治功能进行相似度分析，但存在相似度无法定量化的问题，并且没有考虑中医方剂组成成分的影响。提出了利用LDA主题模型发掘“方剂—证型—组成成分”的隐含关系的方法，将“方剂—组成成分”转换成“方剂—证型”和“证型—组成成分”两个概率分布，并利用KL距离来计算相似度。实验结果表明基于LDA主题模型的方法能够更好地计算方剂间的相似度，并且能较好地反映中医辩证论治。