【摘 要】
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智能问答系统是将无序语料信息,进行有序和科学的整理提取,建立基于知识的分类模型并用于人机交互问答。智能问答系统在医疗领域的应用能为患者提供医疗及健康咨询,从而有效缓解医疗资源紧张。针对医疗知识涉及大量专业词汇,一般患者无法较好理解等问题,知识图谱是直观表达知识间多维关联的有效方法,因此对基于知识图谱的问答系统进行研究和应用在医疗领域有重要的学术意义和应用价值。本文针对医疗问答语料信息存在的关系类别
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智能问答系统是将无序语料信息,进行有序和科学的整理提取,建立基于知识的分类模型并用于人机交互问答。智能问答系统在医疗领域的应用能为患者提供医疗及健康咨询,从而有效缓解医疗资源紧张。针对医疗知识涉及大量专业词汇,一般患者无法较好理解等问题,知识图谱是直观表达知识间多维关联的有效方法,因此对基于知识图谱的问答系统进行研究和应用在医疗领域有重要的学术意义和应用价值。本文针对医疗问答语料信息存在的关系类别相对具体且数量有限等问题,提出一种多粒度融合的深度学习模型来实现对问答预料信息的有效分类,并进一步构建脑卒中问答知识库,设计并实现了一个基于知识图谱的脑卒中知识问答原型系统。本文主要内容包括:（1）将问句的关系抽取问题转换为一个多分类问题,提出一种基于多粒度特征融合的问句分类深度学习模型（Multi-granularity fusion neural network model,Mgf-Network）。该模型融合词粒度和字粒度特征提取,包含序列编码模块、词向量重组模块和语义特征提取模块。序列编码模块在BERT-base模型上进行微调得到文本的字粒度向量,词向量重组模块通过对问句文本进行分词并根据分词结果和字粒度向量生成问句的词粒度向量;特征提取模块由双通道Bi-GRU和Attention机制对多粒度融合向量进行特征学习。实验结果表明,和相关典型模型对比,Mgf-Network模型有较高分类性能。（2）设计并实现了一个基于知识图谱的脑卒中知识问答系统。首先,通过实体识别、关系抽取等操作构建了一个脑卒中问答知识库,预料信息来自医疗网站和医学文献,共包含2440个实体、9767个三元组,图数据库为gStore;其次,在对问句的实体识别和关系抽取中,分别采用Bert+Bi-LSTM+CRF模型和本文提出的Mgf-Network;进而将抽取到的实体和关系映射为SPARQL查询语句在gStore数据库中查询三元组。本文给出了系统的原型实现。
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