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【摘要】：現(xiàn)今人們對(duì)醫(yī)療健康的關(guān)注度持續(xù)增長(zhǎng),許多人會(huì)更加傾向于通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)搜索醫(yī)療健康相關(guān)的知識(shí)信息。通常情況下,人們?cè)谒阉骷膊〗】档认嚓P(guān)內(nèi)容的時(shí)候,搜索引擎所返回的結(jié)果太多且沒(méi)有真正理解用戶的意圖,而醫(yī)療類網(wǎng)站往往又過(guò)于專業(yè)繁雜,普通用戶需要耗費(fèi)大量時(shí)間和精力去篩選尋找所需信息,無(wú)法快速準(zhǔn)確的得到真正關(guān)心的信息。因此,為了能夠處理上述問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)了基于知識(shí)圖譜的醫(yī)療問(wèn)答系統(tǒng)。論文中的主要工作首先是構(gòu)建了一個(gè)醫(yī)療知識(shí)圖譜,通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上醫(yī)療類網(wǎng)站中的知識(shí)進(jìn)行獲取,采用基于規(guī)則詞典的方法進(jìn)行醫(yī)療類實(shí)體及其之間關(guān)系屬性的提取智能醫(yī)療問(wèn)答系統(tǒng),通過(guò)Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)醫(yī)療知識(shí)進(jìn)行組織和存儲(chǔ),包含了與疾病、癥狀、飲食等相關(guān)的多類實(shí)體及關(guān)系屬性,最后組織構(gòu)建了一個(gè)醫(yī)療知識(shí)圖譜。其次是結(jié)合構(gòu)建的醫(yī)療知識(shí)圖譜,以其作為知識(shí)基礎(chǔ),對(duì)醫(yī)療問(wèn)答系統(tǒng)算法進(jìn)行設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn),使用了實(shí)體識(shí)別以及基于長(zhǎng)短期記憶(LSTM)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的屬性鏈接算法來(lái)計(jì)算問(wèn)題意圖和相關(guān)關(guān)系屬性之間的對(duì)應(yīng)程度,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明準(zhǔn)確率達(dá)到了 87.3%,同時(shí)結(jié)合醫(yī)療知識(shí)圖譜搜索智能醫(yī)療問(wèn)答系統(tǒng),可應(yīng)用于問(wèn)答模塊流程當(dāng)中。最后基于上述構(gòu)建的醫(yī)療知識(shí)圖譜以及相關(guān)算法,本文開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)了基于知識(shí)圖譜的醫(yī)療問(wèn)答系統(tǒng),包含用戶醫(yī)療問(wèn)答服務(wù)以及醫(yī)療知識(shí)圖譜可視化應(yīng)用等模塊。目前面向大眾的即時(shí)醫(yī)療問(wèn)答系統(tǒng)十分少見(jiàn),因此本文所構(gòu)建的系統(tǒng)能夠?yàn)榇蟊娞峁┍憬莸尼t(yī)療問(wèn)答服務(wù)從而緩解上述困境,具有重要應(yīng)用價(jià)值。其次現(xiàn)今在中文領(lǐng)域的醫(yī)療健康類知識(shí)圖譜實(shí)屬罕見(jiàn),因此本文所構(gòu)建的醫(yī)療知識(shí)圖譜,可以作為智能問(wèn)答或者搜索等應(yīng)用的知識(shí)基礎(chǔ),且方便擴(kuò)展和遷移,具有廣泛的應(yīng)用前景。