| @@ -1,81 +1,81 @@ | |||
| #### 项目简介 | |||
| COVID-19KG是从各省市权威网站摘取的新冠肺炎疫情病例数据,利用BERT+BILSTM+CRF模型对数据进行分词以及命名实体识别任务,后续利用neo4j+python构建新冠肺炎疫情病例的知识图谱,并搭建知识图谱可视化和智能问答等应用的网站,对新冠肺炎疫情进行数据挖掘、数据预测等。 | |||
| #### 安装 | |||
| ```bash | |||
| pip install -r requirements.txt | |||
| ``` | |||
| #### 使用 | |||
| ```bash | |||
| Run python3 run.py , Run python3 main.py,Run SmartKG-master | |||
| ``` | |||
| #### 从命令行创建一个新的仓库 | |||
| ```bash | |||
| touch README.md | |||
| git init | |||
| git add README.md | |||
| git commit -m "first commit" | |||
| git remote add origin https://git.trustie.net/pomk2rwnf/COVID-19KG.git | |||
| git push -u origin master | |||
| ``` | |||
| #### 从命令行推送已经创建的仓库 | |||
| ```bash | |||
| git remote add origin https://git.trustie.net/pomk2rwnf/COVID-19KG.git | |||
| git push -u origin master | |||
| ``` | |||
| #### 项目设计 | |||
| <center> | |||
| <img src="https://i.loli.net/2021/10/25/ZoJAMLRu6Bnx7Nz.jpg?raw=true"> | |||
| </center> | |||
| <center> | |||
| 模型原理图 | |||
| </center> | |||
| <center> | |||
| <img src="https://i.loli.net/2021/11/20/fC3XDIcl2TQBmW4.png?raw=true"> | |||
| </center> | |||
| <center> | |||
| 模型测试结果图 | |||
| </center> | |||
| 本项目的知识图谱构建流程主要包括8个环节:数据获取、创建本体、信息抽取、知识映射、知识融合、知识加工、知识存储及知识更新。项目流程图如下图所示。 | |||
| <center> | |||
| <img src="https://i.loli.net/2021/11/20/Q72yVoe1wSrs5Yb.png?raw=true"> | |||
| </center> | |||
| <center> | |||
| 项目流程图 | |||
| </center> | |||
| #### 项目结果展示 | |||
| 本团队抓取各省市权威网站上新冠肺炎疫情病例真实的流调信息,部分源数据如下图所示。 | |||
| <center> | |||
| <img src="https://i.loli.net/2021/10/25/NL4O6RjDSP7E3GQ.png?raw=true"> | |||
| </center> | |||
| <center> | |||
| 部分原始数据 | |||
| </center> | |||
| 通过对以上数据的清洗、处理、模型构建等操作,最终得到如下图所示的新冠肺炎疫情病例流调信息知识图谱。 | |||
| <center> | |||
| <img src="https://i.loli.net/2021/10/25/oHK2V5cMnpmJRvF.png?raw=true"> | |||
| </center> | |||
| <center> | |||
| 新冠肺炎疫情病例流调信息知识图谱 | |||
| </center> | |||
| <center> | |||
| <img src="https://s3.bmp.ovh/imgs/2021/11/17f53d3e9500c832.png?raw=true"> | |||
| </center> | |||
| <center> | |||
| 智能问答系统 | |||
| #### 项目简介 | |||
| 在COVID-19KG是从各省市权威网站摘取的新冠肺炎疫情病例数据,利用BERT+BILSTM+CRF模型对数据进行分词以及命名实体识别任务,后续利用neo4j+python构建新冠肺炎疫情病例的知识图谱,并搭建知识图谱可视化和智能问答等应用的网站,对新冠肺炎疫情进行数据挖掘、数据预测等。 | |||
| #### 安装 | |||
| ```bash | |||
| pip install -r requirements.txt | |||
| ``` | |||
| #### 使用 | |||
| ```bash | |||
| Run python3 run.py , Run python3 main.py,Run SmartKG-master | |||
| ``` | |||
| #### 从命令行创建一个新的仓库 | |||
| ```bash | |||
| touch README.md | |||
| git init | |||
| git add README.md | |||
| git commit -m "first commit" | |||
| git remote add origin https://git.trustie.net/pomk2rwnf/COVID-19KG.git | |||
| git push -u origin master | |||
| ``` | |||
| #### 从命令行推送已经创建的仓库 | |||
| ```bash | |||
| git remote add origin https://git.trustie.net/pomk2rwnf/COVID-19KG.git | |||
| git push -u origin master | |||
| ``` | |||
| #### 项目设计 | |||
| <center> | |||
| <img src="https://i.loli.net/2021/10/25/ZoJAMLRu6Bnx7Nz.jpg?raw=true"> | |||
| </center> | |||
| <center> | |||
| 模型原理图 | |||
| </center> | |||
| <center> | |||
| <img src="https://i.loli.net/2021/11/20/fC3XDIcl2TQBmW4.png?raw=true"> | |||
| </center> | |||
| <center> | |||
| 模型测试结果图 | |||
| </center> | |||
| 本项目的知识图谱构建流程主要包括8个环节:数据获取、创建本体、信息抽取、知识映射、知识融合、知识加工、知识存储及知识更新。项目流程图如下图所示。 | |||
| <center> | |||
| <img src="https://i.loli.net/2021/11/20/Q72yVoe1wSrs5Yb.png?raw=true"> | |||
| </center> | |||
| <center> | |||
| 项目流程图 | |||
| </center> | |||
| #### 项目结果展示 | |||
| 本团队抓取各省市权威网站上新冠肺炎疫情病例真实的流调信息,部分源数据如下图所示。 | |||
| <center> | |||
| <img src="https://i.loli.net/2021/10/25/NL4O6RjDSP7E3GQ.png?raw=true"> | |||
| </center> | |||
| <center> | |||
| 部分原始数据 | |||
| </center> | |||
| 通过对以上数据的清洗、处理、模型构建等操作,最终得到如下图所示的新冠肺炎疫情病例流调信息知识图谱。 | |||
| <center> | |||
| <img src="https://i.loli.net/2021/10/25/oHK2V5cMnpmJRvF.png?raw=true"> | |||
| </center> | |||
| <center> | |||
| 新冠肺炎疫情病例流调信息知识图谱 | |||
| </center> | |||
| <center> | |||
| <img src="https://s3.bmp.ovh/imgs/2021/11/17f53d3e9500c832.png?raw=true"> | |||
| </center> | |||
| <center> | |||
| 智能问答系统 | |||
| </center> | |||