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文章編號：10729時間：2024-09-29人氣：
構建一個穩定的財務未來是一個需要時間和努力的旅程。但是，通過遵循一些關鍵
財務規劃是一項幫助你實現財務目標的持續過程。它涉及設定目標、創建預算、投資以及管理風險。通過進行財務規劃，你可以增加達到財務穩定的機會。
沖動購買會破壞你的財務計劃。在購買任何東西之前三思而后行。問自己，你真的需要這個東西嗎？你能負擔得起嗎？通過避免沖動購買，你可以省錢并實現你的財務目標。
你的財務狀況會隨著時間的推移而變化。這就是定期審查你的財務狀況非常重要的原因。通過定期審查，你可以做出必要的調整，以確保你走在實現財務穩定的正確軌道上。
遵循這些步驟，你可以增加從零開始構建穩定財務未來的機會。記住，這是一段旅程，需要時間和努力。但是，通過堅持不懈，最終你將實現你的財務目標。
本文介紹的核心是醫渡云如何通過整合醫院EMR、HIS、LIS、RIS等系統數據，以及醫學文獻和臨床指南等資源，構建出真實世界醫療知識圖譜和臨床事件圖譜。 這些圖譜旨在提升醫療效率，支持醫學研究、決策支持等場景。
醫渡云通過自主研發的基礎設施處理大量異構數據，構建疾病領域模型。 數據治理是關鍵步驟，包括數據聚合、脫敏、標準化等，以確保數據質量。 構建的知識圖譜應用于CDSS、病歷搜索、智能問診和深度學習結合等，形成疾病維度和患者維度的事件圖譜，如腫瘤?？埔晥D和智能病歷生成。
在構建過程中，使用了實體抽取、標準化、關系抽取和屬性計算等技術，如實體特異度和PSR指標，以優化模型的預測效果。 圖嵌入技術使得圖譜中的實體和關系可表示為向量，便于語義計算。 這些圖譜不僅用于疾病診斷和智能問診，還能加速藥物推薦和臨床試驗招募等。
臨床事件圖譜則聚焦于患者診療過程中的事件，如發病、就診、治療等，通過腫瘤?？茣r間軸展示了具體應用，如治療方案推理和病情追蹤。 這些技術在提高醫生工作效率的同時，也推動了醫療行業的數據驅動決策和智能化管理。
構建一個有效的知識圖譜需要遵循以下步驟：
1.確定領域和范圍：首先，你需要確定知識圖譜的主題和領域。 這將幫助你專注于相關的實體、概念和屬性。
2.收集數據：從各種來源收集數據，如數據庫、文件、網站等。 確保數據質量和準確性，以便在知識圖譜中提供準確的信息。
3.實體識別和鏈接：識別出數據中的實體，并將它們鏈接到其他相關實體。 這可以通過命名實體識別（NER）等技術實現。
4.關系抽取：識別實體之間的關系，如“屬于”、“包含”、“導致”等。 這些關系將幫助你構建知識圖譜的結構和語義。
5.屬性抽?。簽閷嶓w添加屬性，以提供更多關于它們的信息。 屬性可以包括類別、描述、位置等。
6.構建本體：使用本體（Ontology）來定義知識圖譜中的概念、實體和關系。 本體是一種表示知識的形式，可以幫助你組織和理解知識圖譜中的信息。
7.驗證和更新知識圖譜：確保知識圖譜的準確性和一致性。 隨著新數據的收集和知識的更新，定期更新知識圖譜。
8.應用知識圖譜：將知識圖譜應用于實際場景，如智能問答、推薦系統、自然語言處理等。 這將幫助你更好地利用知識圖譜中的信息。
9.可視化和分析：通過可視化工具展示知識圖譜的結構、關系和屬性。 這有助于更好地理解知識圖譜，并為進一步的分析提供支持。
10.持續優化：根據實際應用中的需求和反饋，不斷優化知識圖譜的結構和內容，提高其準確性和實用性。
知識圖譜，通過一組節點和邊構成的三元組，旨在從文本中挖掘信息。 節點A和B代表不同的實體，邊則連接它們，表示實體之間的關系。 例如，普京與俄羅斯的關系是“是總統”，普京在克格勃工作過，俄羅斯是APEC組織成員。 識別實體和關系并非難事，但大規模數據集的標注需要大量投入。 初學者可通過NLP技術，如句子分割、依賴解析、詞性標注和實體識別，實現實體識別、關系抽取和知識圖譜構建。 句子分割是第一步，選取包含主語和賓語的句子。 實體識別則通過詞性標記和依賴解析器來提取。 關系抽取關注句子的動詞，以確定實體間的聯系。 構建知識圖譜涉及多個步驟：文本處理、實體識別、關系抽取、知識圖構建。 首先，利用文本處理技術將文檔分割為句子，然后通過詞性標注和依賴解析器提取實體。 關系抽取關注句子中的動詞，以確定實體之間的聯系。 最后，使用實體和關系構建知識圖譜，可視化的展示實體間的聯系。 在實踐中，通過從維基百科文章中提取的電影句子構建知識圖譜。 這涉及到導入相關庫、讀取文本數據、抽取主語-賓語對、關系抽取和最終構建知識圖譜。 關系抽取通過找到句子中的動詞來確定實體之間的聯系。 最后，通過可視化展示實體之間的聯系，形成知識圖譜。 總結，通過三元組形式從文本中提取信息，構建知識圖譜。 即使只使用兩個實體的句子，也能夠構建有用的知識圖譜。 想象知識圖譜在海量非結構化文本中的潛力，它們能從文本中挖掘出各種事實和信息，展示文本的內在聯系。
文章總結：作者徐阿衡，卡耐基梅隆大學碩士，專注于QA系統，分享了構建知識圖譜的實踐經驗，包括從零開始和基于CN-DBpedia的兩種方法。 構建過程涉及數據獲取、存儲、融合、驗證和應用等步驟，使用MySQL、PostgreSQL、Neo4j等數據庫。 重點介紹了CN-DBpedia的構建流程，從數據支持層（知識獲取與存儲）到知識融合層，涉及數據清洗、三元組抽取、融合及驗證，以確保知識的一致性和準確性。 在實踐中，作者強調了數據標準化、數據庫選擇、Schema設計以及知識融合中的難點，如復雜表數據處理、數據對齊、包裝器定義和準確性。 知識圖譜還涉及到知識計算和應用，如智能推薦、語義搜索等。 作者提供了兩個小demo，一個從零開始，一個基于CN-DBpedia的增量型知識圖譜示例。 數據獲取階段，關鍵在于明確所需知識類型和數據源，例如爬取上市公司和高管信息。 存儲方面，設計了多張表處理一詞多義問題，確保數據的一致性和唯一性。 最后，通過Flask和d3實現了可視化展示，而從CN-DBpedia出發則展示了知識圖譜的補充和擴展性局限。
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