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【摘要】：現(xiàn)今人們對醫(yī)療健康的關(guān)注度持續(xù)增長,許多人會更加傾向于通過互聯(lián)網(wǎng)搜索醫(yī)療健康相關(guān)的知識信息。通常情況下,人們在搜索疾病健康等相關(guān)內(nèi)容的時候,搜索引擎所返回的結(jié)果太多且沒有真正理解用戶的意圖,而醫(yī)療類網(wǎng)站往往又過于專業(yè)繁雜,普通用戶需要耗費大量時間和精力去篩選尋找所需信息,無法快速準確的得到真正關(guān)心的信息。因此,為了能夠處理上述問題,本文設(shè)計并開發(fā)實現(xiàn)了基于知識圖譜的醫(yī)療問答系統(tǒng)。論文中的主要工作首先是構(gòu)建了一個醫(yī)療知識圖譜,通過對互聯(lián)網(wǎng)上醫(yī)療類網(wǎng)站中的知識進行獲取,采用基于規(guī)則詞典的方法進行醫(yī)療類實體及其之間關(guān)系屬性的提取智能醫(yī)療問答系統(tǒng),通過Neo4j數(shù)據(jù)庫對醫(yī)療知識進行組織和存儲,包含了與疾病、癥狀、飲食等相關(guān)的多類實體及關(guān)系屬性,最后組織構(gòu)建了一個醫(yī)療知識圖譜。其次是結(jié)合構(gòu)建的醫(yī)療知識圖譜,以其作為知識基礎(chǔ),對醫(yī)療問答系統(tǒng)算法進行設(shè)計實現(xiàn),使用了實體識別以及基于長短期記憶(LSTM)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的屬性鏈接算法來計算問題意圖和相關(guān)關(guān)系屬性之間的對應程度,實驗結(jié)果表明準確率達到了 87.3%,同時結(jié)合醫(yī)療知識圖譜搜索智能醫(yī)療問答系統(tǒng),可應用于問答模塊流程當中。最后基于上述構(gòu)建的醫(yī)療知識圖譜以及相關(guān)算法,本文開發(fā)實現(xiàn)了基于知識圖譜的醫(yī)療問答系統(tǒng),包含用戶醫(yī)療問答服務(wù)以及醫(yī)療知識圖譜可視化應用等模塊。目前面向大眾的即時醫(yī)療問答系統(tǒng)十分少見,因此本文所構(gòu)建的系統(tǒng)能夠為大眾提供便捷的醫(yī)療問答服務(wù)從而緩解上述困境,具有重要應用價值。其次現(xiàn)今在中文領(lǐng)域的醫(yī)療健康類知識圖譜實屬罕見,因此本文所構(gòu)建的醫(yī)療知識圖譜,可以作為智能問答或者搜索等應用的知識基礎(chǔ),且方便擴展和遷移,具有廣泛的應用前景。