【摘 要】
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知识图谱(knowledge graph)是互联网信息技术变革中的一项重要产物。随着互联网数据量的爆炸式增长,相比于传统搜索引擎,知识图谱技术为信息检索提供了全新的方向。并且,以知识图谱为技术核心的自动问答系统正逐渐成为人机交互的新趋势。中医领域蕴含着大量知识数据,但与现代化信息技术所要求的数据组织形式存在很大不同,当前,中文领域缺乏中医药领域相关知识图谱。一方面,如何构建高质量的中医领域知识图谱
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知识图谱(knowledge graph)是互联网信息技术变革中的一项重要产物。随着互联网数据量的爆炸式增长,相比于传统搜索引擎,知识图谱技术为信息检索提供了全新的方向。并且,以知识图谱为技术核心的自动问答系统正逐渐成为人机交互的新趋势。中医领域蕴含着大量知识数据,但与现代化信息技术所要求的数据组织形式存在很大不同,当前,中文领域缺乏中医药领域相关知识图谱。一方面,如何构建高质量的中医领域知识图谱存在困难;另一方面,自动问答需要系统具有较强的自然语言理解能力,而中医领域缺乏知识库问答训练语料,基于深度学习的自动问答任务也存在挑战。针对以上问题,本文围绕中草药领域提出了知识图谱构建以及基于知识图谱的自动问答系统构建。研究内容主要包含以下两个方面:(1)研究中草药知识图谱的构建,主要包括信息抽取和知识存储。其中,在信息抽取部分,采用Bi LSTMCRF模型和CNN模型分别完成实体识别和实体关系抽取任务,在知识存储部分,采用当下流行的知识图谱图数据库Neo4j存储知识图谱三元组数据。(2)研究基于知识图谱的自动问答系统的构建。首先根据已有知识库生成问句训练语料并做自动标注,其次采用Bi LSTM-CRF的问句实体识别模型和BERT-Text CNN意图识别模型实现问句的语义解析,最后通过自然语言问句与查询语句转换完成知识库答案查询。本文旨在通过上述研究内容解决知识图谱在中草药领域应用的难点,并通过深度学习模型提高基于知识图谱的自动问答系统的自然语言理解能力,最终构建出一个能够满足用户需求,对中医领域知识普及和中医临床应用提供实际帮助的问答系统。
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