Автоматическое извлечение гиперонимической (гипонимической) связи ⚠️ В этой статье я в основном сосредоточусь на паттернах Херста, реализации и использовании для извлечения гипернимов. Однако я буду использовать распознавание именованных объектов (NER) и набор данных патентов; поэтому я рекомендую проверить мой предыдущий пост в этом цикле. Улучшение модели NER с помощью патентных текстов | SpaCy, Prodigy и немного магии 🪄 В этой статье предложен подход..

Простое пошаговое руководство о том, как связать RxNorm с извлеченными лекарствами, используя TF-IDF и косинусное сходство. https://bioportal.bioontology.org/ontologies/RXNORM Для скачивания NIH — RxNorm Files требуется лицензия ( бесплатная ). см. Эластичный поиск , чтобы узнать, как реализовать это в масштабируемом поисковом приложении. Данные import re import pandas as pd def parse_rxnorm_identifier(cls_id: str) -> str: return re.search(r'(?<=\/)(\w+)$',..

У вас должна быть учетная запись в облаке IBM, если у вас ее нет, не волнуйтесь, она бесплатна. Зарегистрируйтесь в первую очередь. После создания учетной записи создайте службу студии знаний. После создания сервиса запустите инструмент «Студия знаний». создать рабочее пространство. здесь будет находиться ваша модель. вы можете создать одну модель для каждой рабочей области Эту страницу вы увидите после входа в рабочую область. Перейдите в раздел документа..