【摘 要】
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医学知识图谱是人工智能技术在医学领域的研究热点之一。人们健康意识的空前提高使得当前使用因特网进行医学知识普及的趋势逐年升高。与之相对的是，当前互联网上的医学知识信息普遍存在着质量不佳的问题。随着知识图谱在医学领域的应用，使得医学知识在一般人群中普及成为可能。医学知识图谱在为人们提供直观、准确的医学知识的同时，也在一定程度上缓解了我国优质医疗资源紧缺的局面。 本文提出了一种基于文本的医学知识图谱构
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医学知识图谱是人工智能技术在医学领域的研究热点之一。人们健康意识的空前提高使得当前使用因特网进行医学知识普及的趋势逐年升高。与之相对的是，当前互联网上的医学知识信息普遍存在着质量不佳的问题。随着知识图谱在医学领域的应用，使得医学知识在一般人群中普及成为可能。医学知识图谱在为人们提供直观、准确的医学知识的同时，也在一定程度上缓解了我国优质医疗资源紧缺的局面。
本文提出了一种基于文本的医学知识图谱构建方法与实现。能够从海量的医学文献中，根据本文提出的流程，构建出知识图谱。在知识抽取这一重要环节，先对医学文献进行命名实体识别，在此基础上，通过基于规则的方法，提取出包含候选三元组的句子集合，然后进行关系抽取，提取出三元组。在命名实体识别和关系抽取任务中，本文分别构建了基于transformer结构的FB_T_CRF模型和FBO_T_ATT模型。在阿里天池的中文糖尿病数据集上，F1分值分别达到了较高的86.59和88.26，这充分说明了本文提出的模型具有较强的预测能力。
本文实现了一种基于文本的医学知识图谱系统，能够从海量医学文献中提取出医学知识，并提供知识的可视化查询。本文展示了系统的设计过程，包括角色设计、服务器部署和web程序设计，以及系统在运行过程中业务流程的部分截图，证明了该系统具有很高的实用价值，并分析了当前系统的不足之处和之后改进方向。
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