【摘 要】
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民族医药是少数民族传统医药,是中华文化必不可少的组成部分,其诊断和治疗日渐融入主流西医学。目前知识图谱已融入各领域并促进领域内智能化应用,然而知识图谱在民族医药领域的相关研究和智能应用鲜有报道。专著《中国民族药辞典》已根据现有民族医药研究文献进行了全面的分析和整理,总结了少数民族用药,但此辞典整理的文本信息并没有被格式化和形成易于查询的知识库。为此,本文提出一种知识抽取模型来自动且高效地抽取该辞典
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民族医药是少数民族传统医药,是中华文化必不可少的组成部分,其诊断和治疗日渐融入主流西医学。目前知识图谱已融入各领域并促进领域内智能化应用,然而知识图谱在民族医药领域的相关研究和智能应用鲜有报道。专著《中国民族药辞典》已根据现有民族医药研究文献进行了全面的分析和整理,总结了少数民族用药,但此辞典整理的文本信息并没有被格式化和形成易于查询的知识库。为此,本文提出一种知识抽取模型来自动且高效地抽取该辞典中的知识,为构建中国民族药知识图谱提供全面和可靠的数据来源。本文根据民族医药实际研究情况展开的研究工作有:1.在相关专业人员标注和审编数据下,基于BERT-Bi LSTM-CRF,提出一种先抽取关系后抽取实体的知识抽取模式,第一个关系抽取模型的输出是第二个实体抽取模型的输入,它们共同组合成BERT-Bi LSTM-CRF知识抽取模型;通过模型性能对比,表明该模型可高效抽取《中国民族药辞典》中的关系与实体,其F1值高达0.8136。2.构建中国民族药知识图谱:利用构建的BERT-Bi LSTM-CRF知识模型来抽取《中国民族药辞典》的知识,然后构建出民族药知识图谱模式,具体细化了7大实体和9种关系。最后根据该模式把抽取的知识导入Neo4j,建立了中国民族药知识图谱。3.在已构建的中国民族药知识图谱上,为进一步推进民族药领域知识智能化发展,所以基于web组件构建了中国民族药知识图谱应用平台,探索了民族药知识可视化和知识智能问答的应用;在日常中生活中,用户可使用此平台查询民族药相关知识。
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