基于深度学习的高血压知识图谱构建研究

发布时间：2024-01-20 14:35

　　近年来,随着我国经济飞速发展,人民的生活水平得到了明显改善。然而随着经济的发展,人们的工作压力增大,生活节奏加快,加班多、应酬多、运动少,不健康的生活方式导致了高血压呈现出“井喷”式增长。高血压的起病隐匿、病程长、病情迁延不愈,易造成脑、心、肾等重要脏器的损伤。高血压的致死率和致残率高,严重影响着患者的劳动能力和生活质量,并且高血压的治疗费用高,加重了患者家庭的经济负担,增加了社会医疗的开销。如何有效预防和控制高血压已经成为当今社会现代化进程中必须认真面对的问题。知识图谱是以图的形式刻画客观世界中的概念和实体之间关系的知识网络。目前,推荐系统、智能搜索、知识问答等上层应用都依赖于知识图谱作为底层服务。本文旨在研究高血压知识图谱构建框架及细节的改进,主要工作如下:1.命名实体识别是知识图谱构建过程中的重要环节,命名实体识别主要是将文本中有意义的词语提取出来。并且命名实体是知识载体的重要组成,因此,命名实体的识别结果直接影响知识图谱的综合水平。本文引入领域知识来指导命名实体识别,从而提高识别效果。该方法不仅提高了命名实体识别的准确率,同时将知识图谱应用于深度学习模型,提高了知识图谱的应用范...

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

本文编号：3881020