【摘 要】
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近年来,随着互联网技术的迅猛发展,大量的专业领域知识通过各种方式涌入到互联网中,用户如何从中获取有效信息也变得越来越具有挑战性。问答系统通过语义信息分析用户问题,做出更简洁的回答,渐渐变成信息检索的新方式。本文以医疗领域为例,分析构建领域问答系统的相关技术,并且深入研究知识抽取和语义解析方面的技术,对模型和算法进行了改良,最终构建出基于知识图谱的医疗问答系统。本文主要研究工作包括以下几个方面:（1
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近年来,随着互联网技术的迅猛发展,大量的专业领域知识通过各种方式涌入到互联网中,用户如何从中获取有效信息也变得越来越具有挑战性。问答系统通过语义信息分析用户问题,做出更简洁的回答,渐渐变成信息检索的新方式。本文以医疗领域为例,分析构建领域问答系统的相关技术,并且深入研究知识抽取和语义解析方面的技术,对模型和算法进行了改良,最终构建出基于知识图谱的医疗问答系统。本文主要研究工作包括以下几个方面:（1）提出了基于Ro BERTa-wwm和全局指针的联合抽取模型RBLGP,目的是把领域数据中的有效信息提炼成知识。模型采用了实体关系联合抽取的方式取代传统管道式的抽取方式,减少了误差累积并提高了信息利用率;引入Ro BERTawwm预训练模型和Bi LSTM来提取文本特征,提高了模型整体的语言理解能力;采用全局指针完成三元组标记任务,有效避免了实体重叠和三元组重叠的影响。（2）对智能问答方法中所使用的语义解析模型进行了改进,针对实体识别,提出了基于Ro BERTa-wwm-Bi GRU-Global Pointer模型RBGGP;针对文本分类,提出了基于Ro BERTa-wwm-Text RCNN-Text CNN模型RTT;同时,基于改进后的语义解析模型,设计并实现了基于语义解析的智能问答方法。（3）构建了基于知识图谱的领域问答系统。采用爬虫技术从互联网络信息网站中抽取知识构建知识图谱,利用联合抽取模型获取领域文献中的知识来对图谱进行补充,再通过文本相似度和语义相似度相结合的计算方法来进行知识融合,再通过Neo4j数据库完成知识存储,构建出领域知识图谱;在知识图谱的支撑下,使用改进的基于语义解析的智能问答方法构建领域问答服务;最后,采用前后端分离与微服务相结合的架构,基于Vue和Spring Boot分别构建前后端,搭建出医疗领域问答系统。
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