【摘 要】
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随着人们生活水平的提高,人们越来越重视健康问题,健康饮食成为人们关注的热点,目前人们大多通过科普文章或短视频方式片段获取饮食健康知识,往往不能直接获得答案,需要筛选有用信息。因此,构建一个有效且实用的智能饮食健康问答系统成为急需解决的问题。针对这个问题,本文收集并处理海量饮食健康数据,构建营养健康知识图谱,基于知识图谱和自然语言处理技术设计与实现了一个营养健康智能问答系统,以解决人们日常生活中的饮
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随着人们生活水平的提高,人们越来越重视健康问题,健康饮食成为人们关注的热点,目前人们大多通过科普文章或短视频方式片段获取饮食健康知识,往往不能直接获得答案,需要筛选有用信息。因此,构建一个有效且实用的智能饮食健康问答系统成为急需解决的问题。针对这个问题,本文收集并处理海量饮食健康数据,构建营养健康知识图谱,基于知识图谱和自然语言处理技术设计与实现了一个营养健康智能问答系统,以解决人们日常生活中的饮食健康的知识获取问题。本文主要工作如下:（1）构建饮食健康领域知识图谱。目前开源的中文知识图谱还没有饮食健康领域相关的知识图谱,本文通过Scrapy爬虫技术爬取饮食健康相关的网站数据,再与已有项目数据库数据结合来构建知识图谱的源数据,本文利用Protégé本体建模软件设计本体,利用构建的本体和领域知识构建饮食健康领域知识图谱。（2）研究并实现了基于领域命名实体识别的数据集自动化标注技术。通过构建领域实体词典,基于词典的双向最大匹配算法为待标注句子进行分词,再通过脚本对句子进行B-I-E-S-O标注。（3）以本文构建的饮食健康知识图谱为数据支撑研究饮食健康知识智能问答任务。本文将问答算法分为问句属性链接和命名实体识别这两个任务,首先对用户提出的问句使用基于BERT-BiLSTM-CRF命名实体识别模型,将问句中的领域实体标识出来,同时构造出该问句对应的候选属性集,再使用基于BERT的问句属性链接模型确定问句对应实体属性,基于关键特征和规则,在图数据库Neo4j中查找答案。（4）设计并实现了饮食健康知识问答系统,系统采用Spring、SpringBoot、SpringMVC、MyBatis架构。模型端通过Flask架构做成API接口的形式供系统调用,系统功能模块分为命名实体识别功能模块、水果蔬菜展现模块、实体详情模块、智能问答模块四个模块。智能问答为其中的核心模块,能够智能回答用户提出的饮食健康领域的问题。
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