随笔分类 - AI
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摘要:目录Trie 字典树双数组Trie树 构建字符编码计算规则构建 Base Array、Check Array处理字典首字处理字典二层字处理字典三层字处理字典四层字叶子节点处理核心代码完整代码 学习HanLP时,碰到了 双数组字典树(Double-Array Trie)的概念,网上找了好多贴子,花了好
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摘要:目录构建服务层接口路由层PostMan 调用 采用 Fast API 搭建服务接口: https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17684079.html Fast API 文档:https://fastapi.tiangolo.com/zh/ 构建服务层 qa_servi
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摘要:目录查出节点拼接节点属性测试结果问答演示 通过节点关系,找出对应的节点,获取节点属性值,并拼接成想要的结果。 接上节生成的CQL # 输入 question_class = {'args': {'看东西有时候清楚有时候不清楚': ['symptom']}, 'question_types': ['s
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摘要:目录构建节点字典构建Cypher CQL语句Test 这边只是为了测试,演示效果和思路,实际应用中,可以通过NLP构建CQL 接上一篇的问题分类 question = "请问最近看东西有时候清楚有时候不清楚是怎么回事" # 最终输出 data = {'args': {'看东西有时候清楚有时候不清楚'
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摘要:目录构建字典数据构建 Trie 字典树按实体组装字典问题分析 将问题进行分析,和系统已有的分类进行关联 构建字典数据 将构建的知识图片字典化, 用于后面对问题的解析,下图为症状的字典,其它字典同理 构建 Trie 字典树 将建字典数据,组装集合 cur_dir = '/'.join(os.path.
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摘要:敏感词过滤在社区发帖、网站检索、短信发送等场景下是很常见的需求,尤其是在高并发场景下如何实现敏感词过滤,都对过滤算法提出了更高的性能要求,Ahocorasick算法能够实现毫秒级的万字过滤匹配,能够很好的满足各种场景下的敏感词过滤需求。 Aho-Corasick算法通过将模式串预处理为确定有限状态自
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摘要:Aho-Corasick 算法 AC自动机实现:https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17722761.html 双数组Trie树 (Double-array Trie):https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17774393.html T
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摘要:目录关系:症状-检查关系:疾病-症状代码重构 relationship_data.csv 症状,检查,疾病,药品,宜吃,忌吃 "上下楼梯疼,不能久站,感觉有点肿","膝关节核磁","右膝髌上囊及关节腔少量积液","扶他林","西红柿,香蕉","辣椒,大蒜" "眼睛胀痛,干涩,畏光,眼胀,眼痛,看东西
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摘要:目录饮食数据创建节点 根据疾病、症状,判断出哪些饮食不能吃,哪些建议多吃 饮食数据 foods_data.csv 建议值用“”引起来。避免中间有,号造成误识别 饮食 "辣椒" "大蒜" "芥末" "海鲜" "胡萝卜" "核桃仁" "菠菜" "西红柿" "香蕉" 创建节点 重构代码,将 def exe
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摘要:目录疾病数据创建节点 根据检查结果、医生的临床经验得出疾病 疾病数据 disease_data.csv 建议值用“”引起来。避免中间有,号造成误识别 疾病 "干眼" "右膝髌上囊及关节腔少量积液" 创建节点 import logging import pandas as pd from utils.
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摘要:目录检查数据创建节点 根据不同的症状,会建议做些相对应的检验、检查 检查数据 examine_data.csv 建议值用“”引起来。避免中间有,号造成误识别 检查 "膝关节核磁" "眼睛酸胀" "视力" "砂眼" "辨色力" "角膜" "眼底" 创建节点 参考 创建药品 节点。 import log
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摘要:目录症状数据创建节点附学习 电子病历中,患者主诉对应的相关检查,得出的诊断以及最后的用药情况。症状一般可以从主诉中提取。 症状数据 symptom_data.csv CSV 中,没有直接一行一个症状,主要想后面将 症状 => 疾病 做关联,最后会在一个 Excel 中表达 所以每行实际对应一个症病,
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摘要:目录前提条件创建节点 Demo准备数据创建药品标签节点 在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建节点 Neo4j 节点的标签可以理解为 Java 中的实体。 根据常规流程:首先有什么症状,做哪些对应的检查,根据检查诊断什么疾病,需要用什么药物治疗,服药期间要注意哪些饮食,需要做哪
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摘要:### 前提条件 - 先往Neo4j 里,准备数据 参考:https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17631347.html#%E5%88%9B%E5%BB%BA%E4%BC%A0%E6%89%BF%E4%BA%BA - 搭建 FastAPI 项目:https://www
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摘要:py2neo 目前不支持 neo4j 5.X,Neo4j Driver for Python是官方提供的驱动程序,提供了与Neo4j数据库进行通信的基本功能,如果你更倾向于底层的控制,或者你的项目对性能要求较高。而py2neo则提供了更多的功能和便利性,以简化与Neo4j数据库的交互,更高级的抽象和便利性,以及一些附加的功能。选择哪个库取决于您的具体需求和偏好。
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摘要:数据基于: [知识图谱(Knowledge Graph)- Neo4j 5.10.0 使用 - CQL - 太极拳传承谱系表](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17631347.html) 这是一个非常简单的web应用程序,它使用我们的Movie图形数据集来提供列
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摘要:上一篇使用了 CQL 实现了太极拳传承谱,这次使用JAVA SpringBoot 实现,只演示获取信息,源码连接在文章最后 三要素 在知识图谱中,通过三元组 集合的形式来描述事物之间的关系: - 实体:又叫作本体,指客观存在并可相互区别的事物,可以是具体的人、事、物,也可以是抽象的概念或联系,实体是
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摘要:The allocation of an extra 4.0 MiB would use more than the limit 2.0 GiB. Currently using 2.0 GiB. dbms.memory.transaction.total.max threshold reached
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摘要:``` #输入查看数据库连接 neo4j$ :server status ```  添加 远程连接,输入连接地址 !
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摘要:下载地址:https://neo4j.com/download/ ## 安装  下载时会产生激活码(保存下来)
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