关于知识图谱构建的疑问

[luweishuang]

你好，我是知识图谱的初学者，正在研究您的医疗知识图谱的构建方式，想请教您在定义实体和属性两个概念时有啥原则吗？个人比较困惑的是为什么您将“治疗方式”放在属性一栏，而把“疾病症状”放在实体一栏？个人猜测凡是可以离散表达的属性都可以定义成实体吗？

[luweishuang]

您在脚本build_medicalgraph.py里对"Disease"节点的属性的定义似乎和您在readme里面的不一致，您在build_medicalgraph.py里定义了一共9个属性，而在readme的说明里只有8个属性，少了一个“ cure_department”， 请问是以代码里的为准吗？

[ansvver]

你好，我是知识图谱的初学者，正在研究您的医疗知识图谱的构建方式，想请教您在定义实体和属性两个概念时有啥原则吗？个人比较困惑的是为什么您将“治疗方式”放在属性一栏，而把“疾病症状”放在实体一栏？个人猜测凡是可以离散表达的属性都可以定义成实体吗？

可以有自己的多种理解，并没有标准。个人理解，仅供参考。作者这里“治疗方式”与“疾病症状”的区别是，“疾病症状”这个�做到意图槽位里了，所以有必要将其抽象为实体。而“治疗方式”只当做一个属性就够了。当然如果想都定义为实体也没什么问题，只是没必要。

[lmw0320]

我也很好奇。。对于这位大佬开源的代码，我有几点不太明白的：

1. 其中的medical.json文件是已经事先处理过的么？
2. 我没有看到相关的NER模型，关系抽取模型的训练代码，这个是如何实现对内容进行实体识别，和关系抽取的？
3. 最近也在研究知识图谱的相关构建流程，感觉这个代码是将已经结构化的数据集medical.json文件中，进行信息抽取后，转成三元组格式。并没有完整的NER等相关模型训练代码？
   求指点

[pen-ho]

我也很好奇。。对于这位大佬开源的代码，我有几点不太明白的：

1. 其中的medical.json文件是已经事先处理过的么？
2. 我没有看到相关的NER模型，关系抽取模型的训练代码，这个是如何实现对内容进行实体识别，和关系抽取的？
3. 最近也在研究知识图谱的相关构建流程，感觉这个代码是将已经结构化的数据集medical.json文件中，进行信息抽取后，转成三元组格式。并没有完整的NER等相关模型训练代码？
   求指点

这里是基于规则匹配的问答，没有上深度学习模型去识别你说的实体和意图。