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liuhuanyong 2018-10-05 00:07:13 +08:00 committed by GitHub
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@ -3,11 +3,7 @@ self-implement of disease centered Medical graph from zero to full and sever as
# 项目介绍 # 项目介绍
知识图谱是目前自然语言处理的一个热门方向，本人有幸参加了ckks2018会议，并得到一些收获，可以查看我的ccks2018参会总结(https://github.com/liuhuanyong/CCKS2018Summary)。 知识图谱是目前自然语言处理的一个热门方向，本人参加了ccks2018会议，并得到一些收获，可以查看我的ccks2018参会总结(https://github.com/liuhuanyong/CCKS2018Summary )。
与知识图谱相关的另一种形态，即事理图谱，本人在这方面也尝试性地积累了一些工作，可参考：(https://github.com/liuhuanyong/ComplexEventExtraction)
关于知识图谱概念性的介绍就不在此赘述。目前知识图谱在各个领域全面开花，如教育、医疗、司法、金融等。本项目立足医药领域，以垂直型医药网站为数据来源，以疾病为核心，构建起一个包含7类规模为4.4万的知识实体，11类规模约30万的知识图谱。
知识图谱是目前自然语言处理的一个热门方向，本人有幸参加了ckks2018会议，并得到一些收获，可以查看我的ccks2018参会总结(https://github.com/liuhuanyong/CCKS2018Summary )。
与知识图谱相关的另一种形态，即事理图谱，本人在这方面也尝试性地积累了一些工作，可参考：(https://github.com/liuhuanyong/ComplexEventExtraction ) 与知识图谱相关的另一种形态，即事理图谱，本人在这方面也尝试性地积累了一些工作，可参考：(https://github.com/liuhuanyong/ComplexEventExtraction )
关于知识图谱概念性的介绍就不在此赘述。目前知识图谱在各个领域全面开花，如教育、医疗、司法、金融等。本项目立足医药领域，以垂直型医药网站为数据来源，以疾病为核心，构建起一个包含7类规模为4.4万的知识实体，11类规模约30万实体关系的知识图谱。 关于知识图谱概念性的介绍就不在此赘述。目前知识图谱在各个领域全面开花，如教育、医疗、司法、金融等。本项目立足医药领域，以垂直型医药网站为数据来源，以疾病为核心，构建起一个包含7类规模为4.4万的知识实体，11类规模约30万实体关系的知识图谱。
本项目将包括以下两部分的内容： 本项目将包括以下两部分的内容：