随着互联网技术的快速发展,基于传统搜索引擎技术的信息获取方式已很难满足人们对于知识获取的需求,使用者仍然需要抽出额外的时间对搜索到的网页链接进行筛选,以确保得到最满意的信息。因此,能够快速精准地获取到有用的信息一直是人们愿望。智能问答系统的出现弥补了这一缺点,它可以通过用户的自然语言问题理解并分析出用户的意图,进而给出最直接的答案。另一方面,知识图谱的相关技术问题又是人工智能方向的不可缺少的一部分,它作为高质量的答案的来源,能够为问答服务提供精准的数据支撑,被广泛的应用在智能问答系统中。由于我国的医疗健康服务平台的体系还不够成熟,在实际调研活动中,发现人们对于医疗健康领域的知识获取的需求非常大,本文选择以医疗健康领域为实例进行研究。在上述背景下,本文设计并实现了一个基于知识图谱的医疗智慧问答系统,为用户提供优质的知识问答服务。在基于知识图谱的智能问答系统设计与实现的过程中,本文主要围绕知识图谱的构建与智能问答的应用这两大部分展开工作。本文的主要研究方向包含如下的几点:(1)研究如何构建医疗健康领域的知识图谱。主要的步骤包括:知识的抽取、融合和存储。其中,知识的抽取针对不同数据来源分别采用不同的抽取方法,主要采用网络爬虫技术、基于Bi-LSTM-CRF的命名实体识别模型等相关技术实现实体抽取,以及在双向LSTM的基础上加上attention注意力机制实现关系抽取工作,采用实体关系属性相似度的实体对齐方法实现知识融合工作,采用图形数据库Neo4j对提取到的实体属性关系等元素实现数据的储存。(2)研究如何去完成基于知识图谱的医疗智能领域的问答。主要包括了语义搜索和智能问答两个部分的工作,采用基于SVM的分类器对用户所陈述的语句的意图完成分类工作,余弦相似度匹配可以计算出实体间的相似度返回最相似结果,采用Stanford Core NLP工具对问句进行依存句法分析,获取用户问题的意图,采用知识图谱图数据库Neo4j自带的查询语言Cypher进行关键字匹配查找,最后采用微信公众号的平台作为交互界面,搭建一个集医疗健康问诊服务和闲聊功能的智能问答服务的平台。综合上述算法和模型的研究,本文完成了基于知识图谱的医疗健康领域智慧问答系统,通过相关的实验测试于结果分析,本系统的相关测试情况是良好的,可以实现并符合用户的实际需求的医疗健康相关问诊的功能,可以对使用者的自然语言问题进行快速精确的回答,可以给用户带来良好的实际体验感。因此,本文所设计的这个基于知识图谱的医疗智慧问答的系统是具备实际意义和价值的。