Python语言下使用爬虫工具从求医问药网爬取、解析相应的数据内容，经处理融合后生成结构化数据文件。 以此文件可构建起以疾病为中心的医疗知识图谱，实体规模4.4万，实体关系规模30万。 医药领域知识图谱，主要包含实体约4.4万个，其中包括Check，诊断检查项目，3353；Department，医疗科目，54；Disease，疾病，8807；Drug，药品，3828；Food，食物， 4870；Producer，在售药品，17201；Symptom，疾病症状，5,998。 关系总计约30万条，主要包括属于、疾病常用药品、疾病宜吃食物、药品在售药品、疾病所需检查、疾病忌吃食物、疾病推荐药品、疾病推荐食谱、疾病症状、疾病并发疾病等。 属性包含疾病名称、 疾病简介、疾病病因、预防措施、治疗周期、治疗方式、治愈概率、疾病易感人群等

NLP医疗保健 使用MIMIC III中的结构化和非结构化数据预测30天ICU再次入院 数据处理 结构化数据 结构化网络的ETL过程可以在结构目录中找到在structured_etl_part1.scala和structured_etl_part2.py 非结构化数据 非结构化数据的所有数据处理脚本都包含在dataproc目录中。 使用data_processing_script.py处理NOTEEVENTS以获取单词向量。 使用get_discharge_summaries.py编写放电汇总 使用build_vocab.py从放电摘要构建vocab。 使用word_embeddings.py在所有单词上训练单词嵌入。 使用extract_wvs.py中的gensim_to_embeddings方法，用我们的vocab编写经过训练的单词嵌入。 造型 结构化网络 在struc_net

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Google三大论文_中文版 （一个分布式的结构化数据存储系统）.pdf

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