中医知识智能问答系统研究

发布时间：2021-02-03 20:33

　　问答系统采用自然语言作为交互方式,针对用户提出的问题给出简洁、准确的答案。利用问答系统进行信息检索符合现代社会对于高效获取信息的需求趋势,而知识图谱技术的发展为实现问答系统的目标提供了充裕而又准确的数据支撑,更加有效促进了问答系统的发展进程。知识问答系统旨在利用存储结构化知识的知识图谱作为数据支持平台,基于此平台,实现用户提出的自然语言形式的问题与知识图谱之间的数据交互,从而向用户返回答案。中医作为中国的传统医学,积累了深刻、有效的医疗实践理论。面向中医领域的知识问答系统研究主要包含如下内容:首先,以疾病为中心,利用爬虫技术从中医网站中抽取有效的知识信息。并对其进行实体识别、关系抽取和属性定义,从而构建出包括10种实体类型、9种关系类型和1种属性类型的中医知识图谱。其次,做用户问题解析。主要是对用户输入的自然语言形式的问题进行中医关键词的抽取和关系属性的匹配操作。针对中医术语对仗平衡的表达特点,提出将Aho-Corasick自动机算法应用于自然语言形式问句中的中医关键词抽取,该算法能够达到很好的中医关键词抽取效果。在关系属性匹配操作中,传统的模板匹配方法是从字符层面对问句的提问目的和知... 

【文章来源】：华北理工大学河北省

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
引言
第1章 绪论
    1.1 课题背景与意义
    1.2 问答系统研究现状
    1.3 课题主要研究内容
    1.4 论文组织结构
    1.5 本章小结
第2章 智能问答系统关键技术
    2.1 知识图谱
    2.2 知识库问答系统
    2.3 词向量
    2.4 神经网络
        2.4.1 循环神经网络
        2.4.2 长短时记忆神经网络
        2.4.3 卷积神经网络
    2.5 网络爬虫技术
    2.6 交叉验证
    2.7 本章小结
第3章 中医知识智能问答系统的体系结构
    3.1 用户接口层
    3.2 业务处理层
        3.2.1 问题解析
        3.2.2 信息检索
        3.2.3 答案抽取
    3.3 数据层
    3.4 本章小结
第4章 中医知识图谱构建
    4.1 知识图谱的构建方法
    4.2 本文的构建流程
    4.3 知识来源
    4.4 知识抽取
    4.5 知识存储
    4.6 实验结果
    4.7 本章小结
第5章 问题解析
    5.1 中医关键词抽取
        5.1.1 Aho-Corasick算法
        5.1.2 中医Trie树
        5.1.3 设置行为函数
        5.1.4 关键词匹配
        5.1.5 实验及结果
    5.2 实体链接
    5.3 关系属性匹配
        5.3.1 基于模板匹配的问句关系属性匹配
        5.3.2 基于向量建模的问句关系属性匹配
    5.4 本章小结
第6章 系统作答
    6.1 Cypher转化
    6.2 答案返回
    6.3 实验效果
    6.4 本章小结
结论
参考文献
致谢
导师简介
企业导师简介
作者简介
学位论文数据集


【参考文献】：
期刊论文
[1]命名实体识别研究综述[J]. 刘浏,王东波.  情报学报. 2018(03)
[2]基于中医药知识图谱的智能问答技术研究[J]. 陈程,翟洁,秦锦玉,江嘉,武海霞,蔡婷婷.  中国新通信. 2018(02)
[3]医疗信息化建设与发展初探[J]. 赵威.  中国卫生标准管理. 2017(23)
[4]基于Web的问答系统综述[J]. 李舟军,李水华.  计算机科学. 2017(06)
[5]搜索引擎工作原理再探究[J]. 王姣,徐海霞.  电脑知识与技术. 2016(25)
[6]基于本体和语义文法的上下文相关问答[J]. 王东升,王石,王卫民,刘亮亮,符建辉.  中文信息学报. 2016(02)
[7]实体链接研究综述[J]. 陆伟,武川.  情报学报. 2015 (01)
[8]自动问答系统研究综述[J]. 刘里,曾庆田.  山东科技大学学报(自然科学版). 2007(04)
[9]自动问答综述[J]. 郑实福,刘挺,秦兵,李生.  中文信息学报. 2002(06)

硕士论文
[1]基于Neo4j的煤矿领域知识图谱构建及查询方法研究[D]. 叶帅.中国矿业大学 2019
[2]基于中文知识库的问答系统研究与实现[D]. 史梦飞.华东师范大学 2018
[3]基于知识图谱的医疗专家系统[D]. 杨笑然.浙江大学 2018
[4]基于中草药语义网的自动问答系统的研究与实现[D]. 钱宏泽.浙江大学 2016



本文编号：3017115