自動問答系統(tǒng)逐漸成為人與機器進行自然交互的新趨勢,而基于知識圖譜的自動問答系統(tǒng)是以知識圖譜作為答案來源的問答系統(tǒng)。知識圖譜使得數(shù)據(jù)更好地以接近人類認知的形式被組織和理解,能夠在精準化問答服務中起到關鍵作用。由于醫(yī)療健康領域的服務建設仍不完善,我國推出智慧醫(yī)療建設的政策�；趪倚l(wèi)健委科研所智慧醫(yī)療服務的項目需求,本文選定醫(yī)療垂直領域的問答應用來切入研究。但是,當前中文領域缺乏公開的臨床醫(yī)療知識圖譜,如何構建高質(zhì)量的醫(yī)療領域知識圖譜存在著困難。知識庫問答系統(tǒng)需要較強的自然問句理解能力,而醫(yī)療領域缺乏知識庫問答訓練語料,基于深度學習的問答任務在實踐上充滿挑戰(zhàn)。針對以上的問題,本文圍繞臨床醫(yī)療領域提出了知識圖譜構建與知識圖譜自動問答系統(tǒng)的解決方案,并完成了醫(yī)療輔助問診服務平臺的設計與實現(xiàn)。研究內(nèi)容主要包含以下三個方面:（1）研究如何構建臨床醫(yī)療領域知識圖譜,主要包括知識抽取、知識融合和知識存儲三部分。其中,采用基于Bi-LSTM-CRF和Jointly標注策略的實體關系抽取模型實現(xiàn)知識的自動抽取,采用基于醫(yī)療實體局部關系屬性相似的實體對齊方法實現(xiàn)知識的融合,采用Neo4j和MongoDB混合... 

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 領域知識圖譜構建研究現(xiàn)狀
        1.2.2 醫(yī)療領域問答系統(tǒng)應用研究現(xiàn)狀
        1.2.3 研究現(xiàn)狀總結
    1.3 論文主體研究內(nèi)容與目標
    1.4 碩士在讀期間主要完成工作
    1.5 論文組織結構
第二章 關鍵技術相關理論知識綜述
    2.1 實體識別與實體關系抽取任務
        2.1.1 命名實體識別
        2.1.2 實體關系抽取
    2.2 實體對齊
    2.3 基于語義解析的知識庫問答
第三章 面向臨床醫(yī)療領域的知識圖譜構建方法與實現(xiàn)
    3.1 知識圖譜構建的挑戰(zhàn)分析與整體方案設計
    3.2 臨床醫(yī)療知識抽取
        3.2.1 挑戰(zhàn)分析與方案設計
        3.2.2 基于規(guī)則包裝的人工抽取器
        3.2.3 基于Bi-LSTM-CRF的聯(lián)合學習模型的自動抽取器
    3.3 臨床醫(yī)療知識融合
        3.3.1 挑戰(zhàn)分析與方案設計
        3.3.2 醫(yī)療同義實體庫構建
        3.3.3 多知識庫融合
    3.4 臨床醫(yī)療知識混合存儲
        3.4.1 基于Neo4j的關系類知識存儲
        3.4.2 基于MongoDB的屬性類知識存儲
    3.5 實驗評估與分析
        3.5.1 實體與關系聯(lián)合抽取實驗與分析
        3.5.2 實體對齊實驗與分析
        3.5.3 臨床醫(yī)療領域知識圖譜規(guī)模分析
    3.6 本章小結
第四章 基于臨床醫(yī)療知識圖譜的自動問答方法與系統(tǒng)實現(xiàn)
    4.1 醫(yī)療知識圖譜問答系統(tǒng)挑戰(zhàn)與整體方案設計
    4.2 基于數(shù)據(jù)冷啟動與自動標注的語料生成器
    4.3 基于實體識別與關系映射的問句語義解析
        4.3.1 基于字-詞網(wǎng)格LSTM-CRF的NER模型
        4.3.2 基于字-詞編碼的CNN關系分類模型
    4.4 知識庫答案檢索
        4.4.1 術語歸一化
        4.4.2 分流與查詢邏輯轉(zhuǎn)化
    4.5 實驗評估與分析
        4.5.1 問句實體識別實驗與分析
        4.5.2 問句關系/屬性映射實驗與分析
        4.5.3 問題類型支持度評估
    4.6 本章小結
第五章 醫(yī)療智能輔助問診服務平臺的設計與實現(xiàn)
    5.1 需求分析
        5.1.1 系統(tǒng)業(yè)務需求
        5.1.2 系統(tǒng)功能需求
    5.2 系統(tǒng)設計與實現(xiàn)
        5.2.1 系統(tǒng)總體架構設計與實現(xiàn)
        5.2.2 系統(tǒng)功能流程設計與實現(xiàn)
        5.2.3 技術架構設計與實現(xiàn)
    5.3 平臺系統(tǒng)測試
        5.3.1 知識庫問診助手
        5.3.2 圖譜關系可視化
        5.3.3 WeChat醫(yī)療助手
        5.3.4 平臺服務整合測試
    5.4 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 論文工作總結
        6.1.1 研究背景與已完成研究工作
        6.1.2 研究成果與論文創(chuàng)新點
    6.2 未來工作展望
參考文獻
致謝
攻讀學位期間取得的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]面向醫(yī)療領域的實體對齊研究[D]. 宋文欣.哈爾濱工業(yè)大學 2018
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[3]基于醫(yī)學知識圖譜的疾病智能診斷研究[D]. 劉路.湖南大學 2018
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本文編號：3664965