面向慢性肾脏病中医医案的知识图谱学习与推理研究

发布时间：2025-02-11 12:57

　　慢性肾脏病是临床常见疾病,其发病隐匿,病程较长,早期诊断并有效治疗对于有效防治意义重大。现代医学对于慢性肾脏病的治疗手段有限,主要通过调节饮食、利尿、降压、降脂等控制相关危险因素。长久以来,中医药在治疗慢性肾脏病方面有着其独特的诊断和治法,并取得了显著的疗效。中医学认为慢性肾脏病的主要特点为本虚标实,初期多脾肾两虚,晚期气血阴阳俱虚,因此治疗上注重标本兼治,虚实互调。当前,具有丰富经验的中医师稀缺,且局限于传统的中医传承模式,缺乏丰富临床经验的医师无法满足民众对高质量慢性肾脏病诊疗的迫切需求,引入现代信息技术辅助中医诊疗经验有效传承和决策迫在眉睫。论文面向慢性肾脏病中医医案,构建慢性肾脏病知识图谱,结合现代计算机方法开展知识图谱学习与推理,实现慢性肾脏病中医诊疗经验辅助传承。论文主要研究工作如下:1.针对慢性肾脏病诊疗过程,构建中医诊疗本体层,保留医案中完整的中医诊疗路径。面向慢性肾脏病中医医案文献,针对循环神经网络在处理文本时忽略局部词语信息问题,提出基于局部信息和上下文信息的命名实体识别方法,算法F1值达97.39%,将识别后实体嵌入诊疗本体层,构建慢性肾脏病知识图谱。2.针对现有翻...

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－３知识图谱构建技术路线图??图１－３显示了目前构建知识图谱的整体技术路线［１５］

—?＾?｜?关系抽取?｜?Ｉ?｜?ｊ?？知识图谱——｜???＿＿Ｊ?｜?特征提取?｜＿ｊ?｜本体构建｜?｜?｜本体推理｜?＾＾?ｊ?｜可视化?｜??！?实体消歧?｜?丨????｜?］???｜?］?］??非结，数据?ｉ二Ｌ?Ｉ?｜?｜数据映射Ｉ?Ｉ?｜職麵！?１１推荐系统Ｉ！??／....

图３－２?ＦＯＦＥ－ＢｉＬＳＴＭ－ＣＲＦ模型框架图??１８??

如条件随机场模型、隐马尔可夫模型等等。近年来，随着深度??学习的引入，越来越多的深度学习模型被用于ＮＥＲ任务，如前馈神经网络、循环??神经网络、卷积神经网络等，深度学习模型无需人工定义特征模板，能够自动学习??信息的有效特征，在标注语料充分的情况下，深度学习模型能够取得比传统方法....

图３－３?ＬＳＴＭ存储块［２６］??－＿

?电子科技太学硕士学位论文???〇ｔ?＝?＾｛Ｗｘ〇ｘｔ?＋?Ｗｈ〇ｈｔ＿ｔ?＋?Ｗｃ〇ｃｔ?＋?ｂ０）?（３－６）??ｈｔ?＝?ｏｔｔａｎｈ（ｃｔ）?（３＿７）??ｈ个??Ｏｕｔｐｕｔ?ｇａｔｅ??＾ａｎｍ?／／??Ｆｏｒｇｅｔ?ｇａｔｅ?个??Ｂｌｏｃｋ?ｇａｔｅ?（ｔａｎｈ....

图３－４多层ＬＳＴＭ存储单元融合??将宇序列向量和ＦＯＦＥ编码后的子序列向靈同时输入多层前向ＬＳＴＭ，层数为??阈值ｎ，融合方式如图３－４所录

有子序列进行编码，得到与字向量维度相同的子序列编码，如ｘ，，ｅ?＝??ＴＯｆ￡＂（ｃｆｃ，ｃｅ），＆表：示子序＇歹帷＇句中的开始位置ｊ?ｅ．表示结束：豫：置备??Ｂ－ＬＯＣ?Ｍ－ＬＯＣ?Ｅ－ＬＯＣ?Ｂ－ＬＯＣ?Ｍ－ＬＯＣ?Ｍ－ＬＯＣ?Ｅ－ＬＯＣ??ＱＤ?ＱＤ?ＱＤ?ＱＤ?ＱＤ?？....

本文编号：4033297