隨著社會(huì)的快速發(fā)展,生活質(zhì)量的不斷提高,人們對(duì)于健康的重視程度日益加深,中醫(yī)作為中華國(guó)粹,越來(lái)越受到人們的青睞。以中醫(yī)診斷為主題的中醫(yī)遠(yuǎn)程診斷產(chǎn)品不斷涌現(xiàn),但是現(xiàn)有的中醫(yī)舌診系統(tǒng)獲取病人癥狀信息的能力有限,影響了診斷效果。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),人工智能技術(shù)的不斷成熟,計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷提高使得中醫(yī)領(lǐng)域與計(jì)算機(jī)技術(shù)融合成為了必然,中醫(yī)藥知識(shí)圖譜能良好的集成中醫(yī)領(lǐng)域知識(shí),被計(jì)算機(jī)理解和應(yīng)用�；谥R(shí)圖譜的舌像診療系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶輸入的癥狀和上傳的舌像照片模擬中醫(yī)診斷流程給出中醫(yī)辯證結(jié)果以及建議使用的藥物。本文對(duì)中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的構(gòu)建進(jìn)行了深入研究,初步構(gòu)建了一個(gè)中醫(yī)藥知識(shí)圖譜,并將其應(yīng)用于舌診系統(tǒng)中,主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,借助本體的概念,構(gòu)建中醫(yī)知識(shí)圖譜的模式層。在設(shè)計(jì)構(gòu)建模式層時(shí),參考了國(guó)內(nèi)的“中醫(yī)藥學(xué)語(yǔ)言系統(tǒng)”的語(yǔ)義類型和中醫(yī)專業(yè)知識(shí),確定了知識(shí)圖譜的基本類型、屬性和關(guān)系,形成了中醫(yī)藥知識(shí)圖譜概念模型。其次,使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)構(gòu)建中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)層。通過處理和整合不同數(shù)據(jù)源（原有中醫(yī)藥知識(shí)庫(kù)、中醫(yī)病癥療效診斷標(biāo)準(zhǔn)、百度百科、電子病歷）完成實(shí)體識(shí)別、屬性抽取、關(guān)系抽取以及知識(shí)融合等環(huán)... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

知識(shí)圖譜邏輯結(jié)構(gòu)

第二章 相關(guān)理論與技術(shù)引入注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在關(guān)系抽取中有效解決了噪音和信息缺失的問題。LSTM 最早是由 Hochreiter & Schmidhuber[30]提出，為了解決 RNN 梯度消減問題。通過引入門的機(jī)制，能夠控制保留每個(gè) LSTM 單位的歷史信息和記憶當(dāng)前輸入的信息，保留重要的特征和丟棄不重要的特征。LSTM 是一種鏈接結(jié)構(gòu)，重復(fù)計(jì)算模塊中有不同的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，如圖 2-2 所示。

第二章 相關(guān)理論與技術(shù).2 圖數(shù)據(jù)模型圖 G(V,E)由頂點(diǎn)和邊組成，其中 V、E 分別代表頂點(diǎn)和邊的集合。將圖示現(xiàn)實(shí)世界的事物，頂點(diǎn)代表實(shí)體邊則表示關(guān)系。另外，頂點(diǎn)還可以用來(lái)體所包含的屬性，邊亦可以有多個(gè)屬性值。圖模型的兩個(gè)組成部分的描述如頂點(diǎn)：圖中的每個(gè)頂點(diǎn)具有全局唯一的標(biāo)識(shí)符，頂點(diǎn)通過邊與其它頂點(diǎn)相組鍵值對(duì)用于描述一組屬性值。邊：圖中的邊存在全局唯一的標(biāo)識(shí)符，每條邊都與兩個(gè)頂點(diǎn)相連，含有個(gè)頂點(diǎn)之間關(guān)系類型的標(biāo)簽，描述兩個(gè)頂點(diǎn)之間存在的關(guān)系。圖 2-4 為例說明關(guān)系圖模型，例子中“感冒”是疾病實(shí)體，“噴嚏”是癥狀實(shí)個(gè)實(shí)體之間關(guān)系為疾病包含癥狀，疾病屬性為 id、name、“別稱”、“英文名，癥狀具有 id，name 等屬性。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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