#### 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、数据预测等的。 

#### 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
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<img src="https://i.loli.net/2021/10/25/ZoJAMLRu6Bnx7Nz.jpg?raw=true">
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模型原理图
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<img src="https://i.loli.net/2021/11/20/fC3XDIcl2TQBmW4.png?raw=true">
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模型测试结果图
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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。
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<img src="https://i.loli.net/2021/11/20/Q72yVoe1wSrs5Yb.png?raw=true">
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项目流程图
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#### 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。
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<img src="https://i.loli.net/2021/10/25/NL4O6RjDSP7E3GQ.png?raw=true">
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部分原始数据
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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。
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<img src="https://i.loli.net/2021/10/25/oHK2V5cMnpmJRvF.png?raw=true">
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新冠肺炎疫情病例流调信息知识图谱
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<img src="https://s3.bmp.ovh/imgs/2021/11/17f53d3e9500c832.png?raw=true">
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智能问答系统
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