【摘 要】
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随着互联网和人工智能的发展,设计智能化专家系统,实现网上自动寻诊,成为互联网智慧远程医院的一个发展方向。本论文的目标是设计一个基于知识图谱的医学自动问答系统,帮助人们更有效的获取以骨科康复为主的医疗健康知识。由于图数据库Neo4j的易操作、速度快、可视化等特点,我们利用Neo4j建立知识图谱。我们通过互联网采集半结构化数据、对书籍归纳整理和咨询医生三种方式采集数据,其中由于互联网采集方式速度快、数
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随着互联网和人工智能的发展,设计智能化专家系统,实现网上自动寻诊,成为互联网智慧远程医院的一个发展方向。本论文的目标是设计一个基于知识图谱的医学自动问答系统,帮助人们更有效的获取以骨科康复为主的医疗健康知识。由于图数据库Neo4j的易操作、速度快、可视化等特点,我们利用Neo4j建立知识图谱。我们通过互联网采集半结构化数据、对书籍归纳整理和咨询医生三种方式采集数据,其中由于互联网采集方式速度快、数据量大等特点,主要采取此种方式。我们用基于Scrapy框架的python网络爬虫抓取网络上的各种医学信息,特别是针对骨科康复治疗知识进行系统抓取,将这些医学数据通过数据清洗,整合成以疾病为中心的结构化知识,存入图数据库Neo4j中,该知识图谱共有七类约9.6万实体节点,十类约109万的关系量级以及九类属性类型。问答系统则以中文分词、实体识别、语义识别、关键词匹配等方式实现。同时,为减少错别字对答案查询的影响,借鉴中文分词中的双向最大匹配算法来执行模糊查询。骨科康复是各类骨伤病整体治疗方案中不可缺少的环节,对于术前准备和术后恢复相当重要,而现阶段对于此类的研究却相对较少。因此我们在知识图谱构建中,重点加入骨科康复治疗的系统化知识,形成一个以一般医学知识为背景,骨科康复治疗疾病知识为主要内容,可进行专业化深入查询的问答系统,为骨科康复的互联网远程诊疗打下基础。
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