隨著人工智能技術的不斷發展,醫學知識圖譜正在改變我們對于疾病的理解,預防和防治方式.這種新型的知識表達方式,將有望推動醫學進步,降低醫療成本,提高防治效果,讓我們來看看醫學知識圖譜的價值與應用場景.

復雜語義知識圖譜是一種用于表示和組織大規模語義信息的圖形化結構。它是基于語義網絡的概念，通過將實體、概念和關系以節點和邊的形式連接起來，形成一個復雜的網絡結構。這種圖譜可以幫助我們理解和推理語義信息，從而提高自然語言處理和人工智能領域的各種應用。

自從2012年Google推出知識圖譜（Knowledge Graph）以來，知識圖譜的概念逐漸獲得了學界以及工業界的認可和廣泛使用。相匹配的自動化信息抽取技術與之循環發展，形成了當前網絡上的各種開放或領域知識圖譜。自動化、大規模的提取手段也成為知識圖譜技術相比于上世紀70年代的專家系統而言更具有競...

在因何成立之初，Tuningfork標記平臺一直作為因何內部的數據開發平臺使用。得益于其“NLP+人工”的半自動標記流程、方便的任務發布和數據管理以及直觀便捷的交互操作，因何在早期快速積累了一大批文本數據和結構化知識內容。

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