Skip to content

ktgpw/Automatic-Rental-of-Gynecology-in-Traditional-Chinese-Medicine

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

26 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Automatic-Rental-of-Gynecology-in-Traditional-Chinese-Medicine

中医妇科自动组方相关 本项目为本人参与的中医妇科自动组方项目,这个仓库是整个项目的代码,但其中一部分模块本人并没有参与这些模块均已标注未参与,具体的项目解释在我的csdn帖子中,欢迎做相关工作的同学与我邮箱联系[email protected]

本项目结构为

  1. 数据处理
    1. 该文件夹为在本次项目中使用过的数据,具体详情见该文件夹内的readme
  2. 实体识别
    在本次项目中实体识别模块,在本次项目中使用了两种模型,一种是直接调用CRF++模型,一种是BiLstm+CRF模型
    1. CRF
      直接调用CRF的模型,这部分不是本人参与的,具体内容见该文件夹内的CRF工程文档
    2. BiLSTM+CRF
      该模块为通过BiLSTM编码器得到语义表示矩阵,将该矩阵通过CEF解码得最终的标注结果
  3. 知识图谱
    将数据通过结构化之后得到的知识图谱
    1. 同义词集
      一部分数据是从网上下载的同义词字典,一部分是我们根据字面相似度计算得到的同义词,具体解释见readme
    2. 知识图谱本体
      该本体结构是我们在医生的指导下人为定义的知识图谱本体
  4. 自动组方
    该文件夹实现了中医妇科自动组方功能,其中有两种思路,一种是基于分类的方法一种是基于统计学的聚类方法。其中分类方法分为自上而下与自下而上,本人未参与自上而下模块的开发,在此只是单纯的将其复制保存过来;在基于统计学聚类方法为本人和马泽瑞共同完成。
    1. 分类模块
      该模块的思路是通过病人的疾病归纳出病人的证型,在通过证型与疾病共同来得出所开方剂
    2. 基于互信息的聚类模块
      该模块的思路是通过基于统计的互信息计算得到病症团,通过病人的病症团对应的数据中的方剂,最终该项目采用了聚类模块作为最终的方法,关于这个模块的具体信息请关注我的csdn,后续会补上该blog

About

中医妇科自动组方

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Python 99.9%
  • Other 0.1%