【摘 要】
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抑郁症患者对自身认知的不足以及早期筛查方法的缺乏导致很多患者在治疗时就已经是重度抑郁障碍,为改善现状,本研究从抑郁症论文摘要中抽取其知识三元组,构建抑郁症知识图谱,
【机 构】
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湖北大学计算机与信息工程学院,湖北省教育信息化工程技术研究中心,绩效评价信息管理研究中心(湖北大学)
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1400602),湖北省技术创新重大专项(2018ACA13),湖北省教育厅青年人才项目(Q20171008)资助
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抑郁症患者对自身认知的不足以及早期筛查方法的缺乏导致很多患者在治疗时就已经是重度抑郁障碍,为改善现状,本研究从抑郁症论文摘要中抽取其知识三元组,构建抑郁症知识图谱,并基于抑郁症知识图谱,开发自动问答系统.该问答系统可以将用户输入的问题进行中文分词,然后用BiLSTM+CRF模型识别问题中的医学实体,再根据模板匹配理解问题中的语义,在所建构的抑郁症知识图谱中查询到对应的答案,以自然语言的形式返回给用户.实验结果表明,基于抑郁症知识图谱的自动问答系统可以有效回答抑郁症相关的问题,具有较高的准确率和使用价值.
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