二十一世纪是一个高度信息化的时代。移动互联网的快速发展对我们生活的各个领域都产生了重大影响。如何正确高效地获取信息成为了当今智能信息时代重要的前提。知识图谱提供了一种从海量数据中抽取结构化知识的手段。现如今，知识图谱技术快速发展，已经跻身自然语言处理的热点研究方向之列，在智能搜索和智能问答等领域得到了广泛应用。随着生活质量的提高，互联网医疗科普搜索的需求急剧增加。问答系统作为信息化时代人工智能发展的必然产物，可以直接理解用户意图，根据用户不同的输入可以做出针对性的回答，为用户提供极大便利。因此，本文实现了一个基于知识图谱的疾病知识问答系统。本文具体的研究内容主要包含以下两个方面：
　　研究如何构建医疗领域的疾病知识图谱，主要包括知识抽取和知识存储。首先，利用爬虫工具从健康网站爬取疾病知识数据并整理成json格式。然后，根据爬取的疾病信息设计医疗领域的实体以及实体之间的关系。最后，借助图数据库Neo4j构建完善的医疗领域的疾病知识图谱。
　　研究如何构建医疗领域的疾病知识问答系统，主要包括问句解析和答案查询。问句解析主要负责将用户所提问句划分到对应的问句类型。答案查询负责根据设计的查询模板将问句转化成对应的Cypher查询语句，从知识图谱中查询答案。针对需要回答的问题，本文选择使用AC自动机来完成医疗实体的识别任务、使用规则库来匹配问句以及计算词向量相似度和字符串相似度来完成问句分类任务。