用于阿尔茨海默症中药研发的知识图谱数据集

1.知识抽取阶段：在阿尔茨海默症中医知识图谱构建过程中，知识抽取阶段采用深度学习方法系统化处理多源异构数据。运用大语言模型对中医古籍进行语义解析，精准提取"病-证-症"诊断三元组实体关系。
2.知识融合处理流程：面对中医药领域多源数据存在的术语差异和标准不统一问题，建立了严格的知识融合体系。首先依据ICD11国际标准构建中医术语映射词典，对来自古籍、方剂库和现代文献的12万余条专业术语,通过方剂，证候，中药材等相关的国标进行标准化对齐。针对不同来源方剂数据的配伍冲突，开发了基于置信度加权的冲突消解算法，建立多维度的可信度评估模型，有效解决不同典籍间方剂组成差异问题。
经上述算法规则处理的数据集，能为中医药研究阿尔茨海默症中药研发的提供精准的知识数据，涵盖中成药、方剂、功效、证候和症状等知识数据。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个针对阿尔茨海默症中药研发的知识图谱，包含633万条结构化数据，涵盖证候、方剂、基因等18个字段，每年更新。它适用于中药企业、科研机构等进行新药发现、机理研究和临床辅助诊断，通过深度学习算法整合多源数据，解决中医药研发中的机理不清晰和效率问题。