随着生活水平的不断提高,人们的健康意识进一步增强,中医治未病理念日渐深入人心。然而,大量晦涩难懂的中医健康领域概念及其复杂关系,使得人们难以将相关理论知识运用到日常的健康风险防范之中。如何充分有效的整合海量中医健康知识,满足人们日常健康风险防范的知识需求,就显得尤为重要。因此,本文在对中医健康知识体系梳理的基础上,采用知识图谱技术实现中医健康领域中经络、疾病、症状、证候、经穴等实体及其间关系的表示与存储,并开展了如下研究工作。首先,以中医健康领域知识体系为指引,在借鉴中医健康领域知识图谱相关研究成果的基础上,综合考虑本知识图谱的未来应用情景,对中医健康领域内各类实体及其属性、关联关系进行定义,完成中医健康领域知识图谱Schema层构建。其次,针对中医健康领域尚无开源标注语料的现状,对多源异构的中医健康数据进行预处理,选取文本标注工具BRAT,采用领域词典预标注与多人多批次标注相结合的方式,完成面向实体识别的标注语料库构建。从语法表述与词性组合的角度,分析、归纳病症术语特征,为构建适应中医健康领域的实体识别模型奠定基础。再次,基于上述标注语料测试经典BiLSTM-CRF模型的实体识别效果。在分析该模型识别效果不佳原因的基础上,结合中医健康领域病症术语特征,从改变预训练字向量的生成方式、提取领域病症术语特征以及加快模型训练速度的角度,对BiLSTM-CRF模型进行结构改良,相应引入BERT预训练模型、词性特征（POS）及双向GRU网络,提出BERT-POS-BiGRU-CRF实体识别模型,并通过实验验证BERT-POS-BiGRU-CRF实体识别模型的效果。最后,利用BERT-POS-BiGRU-CRF模型完成领域实体识别,并通过规则模板实现实体间特定关系的抽取,采用基于别名以及属性关系相似度计算的方式完成实体对齐,选用Neo4j图数据库完成知识存储,最终实现中医健康领域知识图谱的构建。