【摘 要】
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如今,互联网上的电子病历、网上问诊、医疗科普网站等积累了海量的电子医疗数据。随着人们越来越重视自身健康,以及缓解线下医疗资源的压力,如何有效地利用这些电子医疗数据,并结合自动问答系统,为人们提供更有针对性、更为精准的医疗健康方面的搜索反馈,已经成为自然语言处理技术方向研究的重点。与此同时,知识图谱相关技术的成熟与广泛应用,为问答系统的精准化构建起到了关键作用。本文使用自然语言处理相关技术从电子医疗
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如今,互联网上的电子病历、网上问诊、医疗科普网站等积累了海量的电子医疗数据。随着人们越来越重视自身健康,以及缓解线下医疗资源的压力,如何有效地利用这些电子医疗数据,并结合自动问答系统,为人们提供更有针对性、更为精准的医疗健康方面的搜索反馈,已经成为自然语言处理技术方向研究的重点。与此同时,知识图谱相关技术的成熟与广泛应用,为问答系统的精准化构建起到了关键作用。本文使用自然语言处理相关技术从电子医疗数据中提取得到数据中的实体与实体关系,并以知识图谱的形式进行存储,随后设计了基于该知识图谱的健康咨询系统,该系统可以帮助人们更为准确地搜索医疗健康相关知识,方便人们简单了解疾病和症状,同时可作为医疗辅助工具,减轻医生的问诊负担,在理论与实践方面具有一定的价值。本文的主要工作内容总结为以下两点:（1）汇总和整理网上海量的电子医疗数据,构建医疗健康方面的知识图谱。首先通过爬虫技术获取权威医疗网站的医疗健康相关数据,得到半结构化的文本数据,之后使用改进的BERT-BiLSTM-CRF模型对处理好的数据进行实体识别,使用PCNN模型将文本中的医疗实体以及实体之间的关系提取出来,最后把得到的实体与实体关系存放在Neo4j图数据库中,完成了健康问答领域知识图谱的构建。（2）设计并实现了基于医疗数据的健康咨询系统。在该系统中,对于用户输入的问题,采用基于BERT-TextCNN的文本分析模型进行问句的意图理解,使用BiLSTM-CRF模型以及AC自动机做槽填充,将问句中的实体与实体关系映射到知识图谱中,通过Cypher语言,在知识图谱中检索答案。使用Flask框架搭建问答系统平台,将问答系统以网页的形式呈现,把在知识图谱中检索到的答案以文字的形式返回给用户。
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