【摘 要】
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用户检索信息的需求随着步入大数据时代也在逐日增加,传统检索方式无法快速有效的解决问题,交互问答这种更加高效、智能的检索方式符合当今社会对于信息高效获取的需求趋势。为推进智慧医疗建设的政策,更为方便快捷地对某些疾病相关知识的查询从而达到自我辅助医疗问诊的目的,本文通过构建医疗知识图谱作为数据支撑,并以医疗知识图谱问答技术为切入点进行研究。（1）研究医学领域知识图谱的构建。采用爬虫技术提取医学相关半结
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用户检索信息的需求随着步入大数据时代也在逐日增加,传统检索方式无法快速有效的解决问题,交互问答这种更加高效、智能的检索方式符合当今社会对于信息高效获取的需求趋势。为推进智慧医疗建设的政策,更为方便快捷地对某些疾病相关知识的查询从而达到自我辅助医疗问诊的目的,本文通过构建医疗知识图谱作为数据支撑,并以医疗知识图谱问答技术为切入点进行研究。（1）研究医学领域知识图谱的构建。采用爬虫技术提取医学相关半结构化网页为数据源,通过数据处理后定义医学实体、关系和属性,存入Neo4j图数据库。（2）研究基于知识图谱的问答方法。本文针对标注训练语料不足的问题,设计了两种分别适用于扩充医学实体识别和问句意图文本分类语料的自动标注生成算法,增强了模型训练的效果;针对中文词汇切分对问句语义影响的问题,引入预训练模型BERT构建基于字符的Bert-Bi LSTM-CRF的实体识别模型和Bert-Text CNN的问句意图分类模型,有效提升了实体识别和问句语义解析性能,从而提高了问答性能;设计构建语义槽位模板实现从问句意图转化为知识图谱答案检索语句的方法。（3）基于医疗领域知识图谱问答原型系统的设计与实现。整合以上研究工作,实现基于槽位继承的交互式问答和对医疗知识的可视化展示。实现用户对医疗知识的查询,满足用户对自我辅助问诊的需求。
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