利用知识图谱构建医疗问答

1、准备数据集

数据集下载地址：https://github.com/wangle1218/QASystemOnMedicalKG/blob/master/data/medical.json

2、导入相关包

from py2neo import Graph,Node,Relationship
# 在cmd中，输入neo4j.bat console并回车
import pandas as pd

3、连接Neo4j

neo_graph = Graph(host="127.0.0.1",
            # http_port='7474',
            user='neo4j',
            password='xxxx')
neo_graph

4、构建知识图谱

from py2neo import Graph
import os
from tqdm import tqdm
import json
import datetime

class CreateKG():

    def __init__(self, kg_host, kg_port, kg_user, kg_password, data_path):
        self.graph = Graph(
            host=kg_host,
            # http_port=kg_port,
            user=kg_user,
            password=kg_password)

        if not data_path or data_path == '':
            raise Exception("数据集地址为空")
        if not os.path.exists(data_path):
            raise Exception("数据集不存在")
        self.data_path = data_path
        
# 创建节点及关系的语句
# CREATE (n:Person { name: 'Andres', title: 'Developer' }) return n;
# CREATE (n:Person { name: 'Vic', title: 'Developer' }) return n;
# match(n:Person{name:"Vic"}),(m:Person{name:"Andres"}) create (n)-[r:Friend]->(m) return r;
# match(n:Person{name:"Vic"}),(m:Person{name:"Andres"}) create (n)<-[r:Friend]-(m) return r;



    def saveEntity(self, label, data):
        print("\n写入实体：", label)
        for item in tqdm(data, ncols=80):
            try:
                property = []
                for key, value in item.items():
                    value = value.replace("'", "")
                    property.append(key + ":" + "'" + value + "'")
                if len(property) == 0:
                    continue
                cql = "MERGE(n:" + label + "{" + ",".join(property) + "})"
                self.graph.run(cql)
            except Exception as e:
                pass
    def saveRelation(self, s_label, e_label, label, data):
        print("\n写入关系：", label)
        for item in tqdm(data, ncols=80):
            try:
                s_name = item["s_name"]
                e_name = item["e_name"]
                cql = "MATCH(p:" + s_label + "),(q:" + e_label + ") WHERE p.name='" + s_name + "' AND q.name='" + e_name + "' MERGE (p)-[r:" + label + "]->(q)"
                self.graph.run(cql)
            except Exception as e:
                pass
    def getValue(self, key, data):
        if key in data:
            return data[key]
        return ""

    def init(self):
        # 实体
        # 疾病
        diseases = []
        # 科室
        departments = []
        # 疾病症状
        symptoms = []
        # 治疗方式
        cureWays = []
        # 检查项目
        checks = []
        # 药物
        drugs = []
        # 易感染人群
        crowds = []
        # 食物
        foods = []

        # 关系
        # 疾病科室
        diseaseDepartmentRelations = []
        # 疾病症状
        diseaseSymptomRelations = []
        # 疾病治疗
        diseaseCureWayRelations = []
        # 疾病检查
        diseaseCheckRelations = []
        # 疾病用药
        diseaseDrugRelations = []
        # 疾病易感染人群
        diseaseCrowdRelations = []
        # 疾病宜吃食物
        diseaseSuitableFoodRelations = []
        # 疾病忌吃食物
        diseaseTabooFoodRelations = []
        # 疾病并发症
        diseaseDiseaseRelations = []

        print("====数据抽取======")
        with open(self.data_path, 'r', encoding='utf8') as f:
            for line in tqdm(f.readlines(), ncols=80):
                data = json.loads(line)
                # 疾病实体
                disease = {
                    "name": data["name"],
                    "desc": self.getValue("desc", data),
                    "prevent": self.getValue("prevent", data),
                    "cause": self.getValue("cause", data),
                    "get_prob": self.getValue("get_prob", data),
                    "get_way": self.getValue("get_way", data),
                    "cure_lasttime": self.getValue("cure_lasttime", data),
                    "cured_prob": self.getValue("cured_prob", data),
                    "cost_money": self.getValue("cost_money", data),
                }
                diseases.append(disease)
                # 科室
                if "cure_department" in data:
                    for department in data["cure_department"]:
                        # 疾病科室关系
                        diseaseDepartmentRelations.append({
                            "s_name": data["name"],
                            "e_name": department
                        })
                        # 科室实体
                        property = {
                            "name": department
                        }
                        if property not in departments:
                            departments.append(property)
                # 症状
                if "symptom" in data:
                    for symptom in data["symptom"]:
                        # 疾病科室关系
                        diseaseSymptomRelations.append({
                            "s_name": data["name"],
                            "e_name": symptom
                        })
                        # 症状实体
                        property = {
                            "name": symptom
                        }
                        if property not in symptoms:
                            symptoms.append(property)
                # 治疗方式
                if "cure_way" in data:
                    for cure_way in data["cure_way"]:
                        # 疾病科室关系
                        diseaseCureWayRelations.append({
                            "s_name": data["name"],
                            "e_name": cure_way
                        })
                        # 治疗方式实体
                        property = {
                            "name": cure_way
                        }
                        if property not in cureWays:
                            cureWays.append(property)
                # 检查项目
                if "check" in data:
                    for check in data["check"]:
                        # 疾病科室关系
                        diseaseCheckRelations.append({
                            "s_name": data["name"],
                            "e_name": check
                        })
                        # 检查项目实体
                        property = {
                            "name": check
                        }
                        if property not in checks:
                            checks.append(property)
                # 一般用药
                if "common_drug" in data:
                    for common_drug in data["common_drug"]:
                        # 疾病科室关系
                        diseaseDrugRelations.append({
                            "s_name": data["name"],
                            "e_name": common_drug
                        })
                        # 用药实体
                        property = {
                            "name": common_drug
                        }
                        if property not in drugs:
                            drugs.append(property)

                # 易感染人群
                if "easy_get" in data:
                    easy_get = data["easy_get"]
                    # 疾病科室关系
                    diseaseCrowdRelations.append({
                        "s_name": data["name"],
                        "e_name": easy_get
                    })
                    # 易感染人群实体
                    property = {
                        "name": easy_get
                    }
                    if property not in crowds:
                        crowds.append(property)
                # 宜吃食物
                if "recommand_eat" in data:
                    for recommand_eat in data["recommand_eat"]:
                        # 疾病科室关系
                        diseaseSuitableFoodRelations.append({
                            "s_name": data["name"],
                            "e_name": recommand_eat
                        })
                        # 食物实体
                        property = {
                            "name": recommand_eat
                        }
                        if property not in foods:
                            foods.append(property)

                # 忌吃食物
                if "not_eat" in data:
                    for not_eat in data["not_eat"]:
                        # 疾病科室关系
                        diseaseTabooFoodRelations.append({
                            "s_name": data["name"],
                            "e_name": not_eat
                        })
                        # 食物实体
                        property = {
                            "name": not_eat
                        }
                        if property not in foods:
                            foods.append(property)
                # 并发症
                if "acompany" in data:
                    for acompany in data["acompany"]:
                        # 疾病科室关系
                        diseaseDiseaseRelations.append({
                            "s_name": data["name"],
                            "e_name": acompany
                        })

        # 疾病
        self.saveEntity("disease", diseases)
        # 科室
        self.saveEntity("department", departments)
        # 疾病症状
        self.saveEntity("symptom", symptoms)
        # 治疗方式
        self.saveEntity("cureWay", cureWays)
        # 检查项目
        self.saveEntity("check", checks)
        # 药物
        self.saveEntity("drug", drugs)
        # 易感染人群
        self.saveEntity("crowd", crowds)
        # 食物
        self.saveEntity("food", foods)

        # 关系
        # 疾病科室
        self.saveRelation("disease", "department", "diseaseDepartmentRelations", diseaseDepartmentRelations)
        # 疾病症状
        self.saveRelation("disease", "symptom", "diseaseSymptomRelation", diseaseSymptomRelations)
        # 疾病治疗
        self.saveRelation("disease", "cureWay", "diseaseCureWayRelation", diseaseCureWayRelations)
        # 疾病检查
        self.saveRelation("disease", "check", "diseaseCheckRelation", diseaseCheckRelations)
        # 疾病用药
        self.saveRelation("disease", "drug", "diseaseDrugRelation", diseaseDrugRelations)
        # 疾病易感染人群
        self.saveRelation("disease", "crowd", "diseaseCrowdRelation", diseaseCrowdRelations)
        # 疾病宜吃食物
        self.saveRelation("disease", "food", "diseaseSuitableFoodRelation", diseaseSuitableFoodRelations)
        # 疾病忌吃食物
        self.saveRelation("disease", "food", "diseaseTabooFoodRelation", diseaseTabooFoodRelations)
        # 疾病并发症
        self.saveRelation("disease", "disease", "diseaseDiseaseRelation", diseaseDiseaseRelations)

if __name__ == '__main__':
    start = datetime.datetime.now()
    kg_host = "127.0.0.1"
    kg_port = 7474
    kg_user = "neo4j"
    kg_password = "960418.hmx"
    data_path = "dataset/知识图谱/medical.json"
    kg = CreateKG(kg_host, kg_port, kg_user, kg_password, data_path)
    kg.init()
    end = datetime.datetime.now()
    
    print("共耗时：{}".format(end - start))

5、实验结果

构建的知识图谱

构建的知识图谱

鼻炎的病症描述：
match (n:disease) where n.name = ‘鼻炎’ return n.descol

请添加图片描述

鼻炎所属的科室：
match (n:disease)-[e:diseaseDepartmentRelations]->(n1:department) where n.name = ‘鼻炎’ return n,n1

请添加图片描述

鼻炎的症状：
match (n:disease)-[e:diseaseSymptomRelation]->(n1:symptom) where n.name = ‘鼻炎’ return n,n1

请添加图片描述

鼻炎的治疗方式：
match (n:disease)-[e:diseaseCureWayRelation]->(n1:cureWay) where n.name = ‘鼻炎’ return n,n1

请添加图片描述

鼻炎应该用什么药：
match (n:disease)-[e:diseaseDrugRelation]->(n1:drug) where n.name = ‘鼻炎’ return n,n1

请添加图片描述

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：/a/386827.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

（免费领源码）Java#MySql#hadoop高校固定资产管理系统74965-计算机毕业设计项目选题推荐

（免费领源码）Java#MySql#hadoop高校固定资产管理系统74965-计算机毕业设计项目选题推荐

摘 要 在信息飞速发展的今天&#xff0c;网络已成为人们重要的信息交流平台。高校部门每天都有大量的信息需要通过网络发布&#xff0c;为此&#xff0c;高校固定资产管理系统开发的必然性&#xff0c;所以本人开发了一个基于Tomcat&#xff08;服务器&#xff09;模式的高校固…
阅读更多...
四、OpenAI之文本生成模型(Text Generation)

四、OpenAI之文本生成模型(Text Generation)

文本生成模型 OpenAI的文本生成模型(也叫做生成预训练的转换器(Generative pre-trained transformers)或大语言模型)已经被训练成可以理解自然语言、代码和图片的模型。模型提供文本的输出作为输入的响应。对这些模型的输入内容也被称作“提示词”。设计提示词的本质是你如何对…
阅读更多...
【数据结构】链表OJ面试题5《链表的深度拷贝》(题库+解析)

【数据结构】链表OJ面试题5《链表的深度拷贝》(题库+解析)

1.前言 前五题在这http://t.csdnimg.cn/UeggB 后三题在这http://t.csdnimg.cn/gbohQ 给定一个链表&#xff0c;判断链表中是否有环。http://t.csdnimg.cn/Rcdyc 给定一个链表&#xff0c;返回链表开始入环的第一个结点。 如果链表无环&#xff0c;则返回 NULLhttp://t.cs…
阅读更多...
23种计模式之Python/Go实现

23种计模式之Python/Go实现

目录 设计模式what?why?设计模式&#xff1a;设计模式也衍生出了很多的新的种类&#xff0c;不局限于这23种创建类设计模式&#xff08;5种&#xff09;结构类设计模式&#xff08;7种&#xff09;行为类设计模式&#xff08;11种&#xff09; 六大设计原则开闭原则里氏替换原…
阅读更多...
springboot(eureka)

springboot(eureka)

把resttemplate注入容器,通过此对象在java代码中发起http请求,用id查询对应的user数据,拿到对应的json,再自动json反序列化成对应对象 这样就实现不同数据库不同访问接口服务器的接口调用(跨服务的远程调用) 集群时候如何做,一个业务模块多个服务器的集群 注册 保存 拉取 eure…
阅读更多...
2.14数据结构与算法学习日记

2.14数据结构与算法学习日记

洛谷P1934 封印 题目背景 很久以前&#xff0c;魔界大旱&#xff0c;水井全部干涸&#xff0c;温度也越来越高。为了拯救居民&#xff0c;夜叉族国王龙溟希望能打破神魔之井&#xff0c;进入人界“窃取”水灵珠&#xff0c;以修复大地水脉。可是六界之间皆有封印&#xff0c;…
阅读更多...
Leetcode 236.二叉树的最近公共祖先

Leetcode 236.二叉树的最近公共祖先

题目描述 给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。 最近公共祖先的定义为&#xff1a;“对于有根树 T 的两个节点 p、q&#xff0c;最近公共祖先表示为一个节点 x&#xff0c;满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大&#xff08;一个节点也可以是它自己的…
阅读更多...
遇到太多的Windows问题怎么办？这里提供几个修复工具

遇到太多的Windows问题怎么办？这里提供几个修复工具

“部署映像服务和管理”工具（DISM）是一个有用且高级的工具，用于扫描、更改和修复任何Windows系统问题。许多操作系统问题，如性能差、启动问题或特定崩溃，都可以归结为损坏的系统文件，而此命令工具能够解决这些问题。 如何检查文件系统 在运行DISM修复之前，重要的是运行…
阅读更多...
2024.2.7

2024.2.7

1、二叉树的操作 #include<stdio.h> #include<string.h> #include<stdlib.h> typedef char datatype; typedef struct Node {//数据域datatype data;//左孩子指针struct Node *lchild;//右孩子指针struct Node *rchild; }*Btree; Btree create_node() {Btre…
阅读更多...
【碎片知识点】安装Linux系统 VMware与kali

【碎片知识点】安装Linux系统 VMware与kali

天命&#xff1a;VMware就是可以运行操作系统的载体&#xff0c;kali就是Linux的其中一个分支 天命&#xff1a;Linux有两个分支版本&#xff1a;centos与ubuntu&#xff0c;kali底层就是ubuntu&#xff08;所有Linux用起来都差不多&#xff0c;没啥区别&#xff09; 天命&…
阅读更多...
Ubuntu 23.10通过APT安装Open vSwitch

Ubuntu 23.10通过APT安装Open vSwitch

正文共&#xff1a;888 字 8 图&#xff0c;预估阅读时间&#xff1a;1 分钟 先拜年&#xff01;祝各位龙年行大运&#xff0c;腾跃展宏图&#xff01; 之前在介绍OpenStack的时候介绍过&#xff08;什么是OpenStack&#xff1f;&#xff09;&#xff0c;OpenStack是一个开源的…
阅读更多...
MATLAB知识点：factorial函数（★★★☆☆）计算阶乘

MATLAB知识点：factorial函数（★★★☆☆）计算阶乘

​讲解视频&#xff1a;可以在bilibili搜索《MATLAB教程新手入门篇——数学建模清风主讲》。​ MATLAB教程新手入门篇&#xff08;数学建模清风主讲&#xff0c;适合零基础同学观看&#xff09;_哔哩哔哩_bilibili 节选自第3章&#xff1a;课后习题讲解中拓展的函数 在讲解第…
阅读更多...
《小强升职记：时间管理故事书》阅读笔记

《小强升职记：时间管理故事书》阅读笔记

目录 前言 一、你的时间都去哪儿了 1.1 你真的很忙吗 1.2 如何记录和分析时间日志 1.3 如何找到自己的价值观 二、无压工作法 2.1 传说中的“四象限法则 2.2 衣柜整理法 三、行动时遇到问题怎么办&#xff1f; 3.1 臣服与拖延 3.2 如何做到要事第一&#xff1f; 3.…
阅读更多...
第二十九回 施恩三入死囚牢 武松大闹飞云浦-分布式版本控制系统Git使用

第二十九回 施恩三入死囚牢 武松大闹飞云浦-分布式版本控制系统Git使用

武松要蒋门神答应三件事&#xff1a;离开快活林、东西都归还施恩&#xff0c;公开对施恩赔礼道歉&#xff0c;不许在孟州住。蒋门神不得已都答应了&#xff0c;灰溜溜地离开了孟州城。 一个月之后&#xff0c;天气转凉&#xff0c;张都监调武松到孟州城&#xff0c;做了他的亲…
阅读更多...
耳机壳UV树脂制作私模定制耳塞需要哪些工具和材料呢？

耳机壳UV树脂制作私模定制耳塞需要哪些工具和材料呢？

制作私模定制耳塞需要使用到一些工具和材料&#xff0c;包括但不限于以下内容&#xff1a; UV树脂&#xff1a;用于制作耳塞的主体部分&#xff0c;具有高硬度、耐磨、耐高温、环保等优点。耳模材料&#xff1a;用于获取用户的耳型&#xff0c;通常是一些快速固化的材料&#…
阅读更多...
Kafka(三)（集成SpringBoot）

Kafka(三)（集成SpringBoot）

第三章 Kafka集成 SpringBoot SpringBoot 是一个在 JavaEE 开发中非常常用的组件。可以用于 Kafka 的生产者&#xff0c;也可以 用于 SpringBoot 的消费者。 在初始化springboot环境的时候要勾选kafka依赖 <dependency><groupId>org.springframework.kafka</gr…
阅读更多...
代码随想录刷题笔记 DAY 25 | 组合问题 No.77 | 组合求和III No.216 | 电话号码的字母组合 No.17

代码随想录刷题笔记 DAY 25 | 组合问题 No.77 | 组合求和III No.216 | 电话号码的字母组合 No.17

文章目录 Day 2501. 组合问题&#xff08;No. 77&#xff09;2.1 题目2.2 笔记2.3 代码 02. 组合求和III&#xff08;No. 216&#xff09;2.1 题目2.2 笔记2.3 代码 03. 电话号码的字母组合&#xff08;No. 17&#xff09;3.1 题目3.2 笔记3.3 代码3.4 补充 Day 25 01. 组合问…
阅读更多...
uniapp前端手机获取安全区域css值 防止按键不能被点击

uniapp前端手机获取安全区域css值 防止按键不能被点击

引入 再编写小程序和移动端的时候可能会出现这种情况&#xff0c;页面中的按键刚好才手机中按不到的位置 如下 这是苹果手机的home按键 如果刚好我们的按钮再这个位置,用户是点击不到的 我们就需要一个办法,能够自动的让我们的按键移动到安全可点击的区域 解决 我们可以使用…
阅读更多...
【开源图床】使用Typora+PicGo+Gitee搭建个人博客图床

【开源图床】使用Typora+PicGo+Gitee搭建个人博客图床

准备工作&#xff1a; 首先电脑得提前完成安装如下&#xff1a; 1. nodejs环境(node ,npm):【安装指南】nodejs下载、安装与配置详细教程 2. Picgo:【安装指南】图床神器之Picgo下载、安装与配置详细教程 3. Typora:【安装指南】markdown神器之Typora下载、安装与无限使用详细教…
阅读更多...
nvm 安装nodejs教程【详细】

nvm 安装nodejs教程【详细】

目录 一、安装nvm 二、配置镜像 三、安装nodejs 安装 查看正在用的nodejs版本 切换版本 一、安装nvm 双击安装包&#xff1a; 无脑下一步即可&#xff0c;当然你可以自定义你自己的安装目录。 安装完后&#xff0c;打开环境变量&#xff0c;你会发现nvm为我们自动配置好…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023