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【摘要】：云時代的到來極大地改變了人們的生活,隨著信息技術與人工智能的蓬勃發(fā)展,人們的醫(yī)療健康需求也在不斷提升。因此,如何構建一個簡單實用且大眾化的疾病診療系統為百姓的醫(yī)療健康造福成為智慧醫(yī)療研究與應用的關鍵。傳統的醫(yī)療搜索引擎技術通過關鍵詞索引相關網頁,效率低下,需要人工智能來改變現狀。知識圖譜作為人工智能的分支,起步較晚,而問答系統作為知識圖譜的應用方向,其發(fā)展尚不夠完善,因而使得智能化醫(yī)療研究工作復雜且難以開展。本文由此出發(fā),設想收集并整理大量醫(yī)學領域數據,構建一個可維護的大規(guī)模醫(yī)療知識圖譜,同時研究總結知識圖譜和問答系統的關鍵技術,將其整合優(yōu)化,設計并實現一個輔助醫(yī)療產品,即基于醫(yī)療知識圖譜的自動問答系統,并將其作為第一道防線來守護人們的健康生活。本文的研究工作主要包括:(1)針對復雜分散的醫(yī)療領域信息數據,著重研究如何獲取、處理、融合、存儲多源數據集,將海量的醫(yī)療數據集整合優(yōu)化,來構建一個可靠的醫(yī)療知識圖譜為系統所用。設計了交替結合法來預先定義實體、關系及屬性,并將本體思想引入數據模式構建,使得知識圖譜的構建變得更為便捷。提出基于混合數據庫的存儲方案來提供知識圖譜的高效率存儲,描述知識圖譜的構建全過程。(2)針對人們復雜多樣的醫(yī)療問題,提出適用于醫(yī)療服務的問答系統解決方案,首先設計系統工作流程,主要包括問題解析和答案查詢構造方案。接著設計了基于模板匹配的問題模型與解析方法,并提出由編輯距離、字符重疊系數和詞向量構成的語義相似度計算方法,設計改進方案醫(yī)療智能問答系統,該方法經過實驗證實可有效抽取詞典外語義近似的疾病與癥狀實體。考慮到數據庫查詢目標問題,設計了意圖識別的多分類模型方法醫(yī)療智能問答系統,在測試實驗中,該多分類模型的最佳F1值達到了0.95,說明該多分類器對于解決用戶輸入信息的查詢意圖具有很好的效果。(3)針對當前服務于醫(yī)療問答的搜索引擎技術落后的問題,將醫(yī)療知識圖譜與問答技術整合優(yōu)化,進行智能醫(yī)療問答系統的搭建與實現,最后進行系統的響應時間和性能測試與分析,證明本文研究并實現的自動問答系統適用可行,且具有一定應用價值。