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【摘要】：隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,智能問答系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)中。近些年來,人們醫(yī)療健康需求日益增大,搜索引擎成為人們檢索醫(yī)療問答信息的重要渠道。當(dāng)前,國內(nèi)搜索引擎針對用戶提出問題缺乏語義理解過程,僅在結(jié)果中展示與關(guān)鍵字接近的網(wǎng)頁鏈接,無法直觀得給出問題答案,搜索結(jié)果的準(zhǔn)確性與權(quán)威性難以保證。隨著國家智慧醫(yī)療項(xiàng)目的大力推進(jìn),本文主要研究目的是實(shí)現(xiàn)面向醫(yī)療領(lǐng)域的智能問答系統(tǒng),旨在為人們提供精準(zhǔn)可靠的智能問答服務(wù)。當(dāng)前,智能問答系統(tǒng)研究過程中存在以下問題,一是傳統(tǒng)基于模板匹配的問答系統(tǒng)需要花費(fèi)大量人力維護(hù)模板庫,二是基于深度學(xué)習(xí)的智能問答系統(tǒng)存在語義理解不透徹、模型可解釋性差的問題。為解決上述問題,提升系統(tǒng)的易用性,本文通過分析現(xiàn)階段醫(yī)療智能問答系統(tǒng)的產(chǎn)品特點(diǎn)與現(xiàn)有功能,引入語義解析思想醫(yī)療智能問答系統(tǒng),提出一種基于語義解析醫(yī)療智能問答系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案,并通過實(shí)驗(yàn)論證了該算法的可行性。在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過程中,智能問答算法作為系統(tǒng)核心支撐部分。本文研究與實(shí)現(xiàn)過程中的主要貢獻(xiàn)點(diǎn)如下:(1)本文從系統(tǒng)體系架構(gòu)層面進(jìn)行技術(shù)選型,提出基于語義解析的醫(yī)療智能問答系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。相較于傳統(tǒng)方案增加語義解析流程設(shè)計(jì)醫(yī)療智能問答系統(tǒng),可以精準(zhǔn)分析用戶提問,解決了傳統(tǒng)方案智能化程度差的問題。(2)本文提出一種基于語義解析的醫(yī)療領(lǐng)域智能問答算法。算法引入了BERT( from )預(yù)訓(xùn)練模型,并基于語義解析的方式構(gòu)建問答流程,核心內(nèi)容在于提出基于BERT-Bi LSTM-CNNs-CRF的實(shí)體識(shí)別模型和基于規(guī)則的路徑排序算法。本文提出基于語義解析的算法有效的提升了問句語義分析的能力。具體的,算法首先結(jié)合實(shí)體識(shí)別方法與問題類型識(shí)別方法進(jìn)行初步路徑篩選,然后利用路徑排序算法生成最優(yōu)查詢路徑,最終在圖數(shù)據(jù)庫(Neo4j)檢索得到問題答案。(3)本文將基于語義解析的醫(yī)療智能問答算法融入醫(yī)療智能問答系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案,結(jié)合HTML、j Query等前端技術(shù),在Web端進(jìn)行系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。為提高智能問答系統(tǒng)的專業(yè)性,系統(tǒng)使用以及Open KG新冠知識(shí)專題數(shù)據(jù)作為問答系統(tǒng)知識(shí)庫,經(jīng)測試,系統(tǒng)性能穩(wěn)定,交互性良好,能夠滿足人們?nèi)粘ａt(yī)療相關(guān)問題的查詢需求。