基于CNKI的中文医学知识图谱构建与应用

发布时间：2020-12-10 10:39

　　随着人们生活水平的日益提高,大家对于医疗健康的关注度逐年上升,这不仅体现在人们对于医学知识需求的不断增长,也体现在我国医学研究上的不断创新。近年来,我国的医学科研水平持续提高,医学科研人员每年产出海量的相关文献。这些文献数量庞大,内容繁杂,并且专业性较强,对于普通读者来说难以理解论文内涵。然而,这些数据中蕴含丰富的专业医学知识,使用文本挖掘技术将这些知识加工为结构化信息,将为中文医疗知识信息化带来巨大进步。自然语言处理的快速发展,使得从文献中自动抽取医学实体及实体间关系成为可能。抽取到的医学知识可用来构建医学知识图谱,推动我国医学智能化发展。知识图谱可以将非结构化数据转化为结构化数据,促进人们对于知识单元的理解与应用。近年来,知识图谱的构建与应用越来越受到工业界的关注,并且大量企业尝试将其应用在商业场景中。本文基于中文医学文献构建医学知识图谱,其构建过程主要分为四部分:医学知识获取,医学命名实体识别,实体关系抽取以及知识图谱存储。本文聚焦于中文医学相关文献,数据主要来源于中国知网（CNKI）。在医学知识获取阶段,本文通过模拟人类点击的行为从CNKI中获取文献摘要数据,并进行数据预处理。... 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 知识图谱
        1.2.2 知识图谱相关研究
        1.2.3 医学领域知识图谱
    1.3 本文主要工作
    1.4 本文组织结构
2 知识图谱构建相关技术
    2.1 知识图谱自动化构建流程
    2.2 知识获取
    2.3 医学命名实体识别
    2.4 医学实体关系抽取
    2.5 知识图谱存储
    2.6 本章小结
3 面向CNKI的医学命名实体识别
    3.1 引言
    3.2 医学知识获取
        3.2.1 医学文献爬取
        3.2.2 医学实体库构建
    3.3 特征构建
        3.3.1 字符特征
        3.3.2 中文部首特征
    3.4 基于Attention机制的医学命名实体识别
        3.4.1 BiLSTM模型
        3.4.2 Attention机制
        3.4.3 模型整体结构
    3.5 实验结果与分析
        3.5.1 实验设置
        3.5.2 结果分析
    3.6 本章小结
4 面向CNKI的医学实体关系抽取
    4.1 引言
    4.2 文本预处理
    4.3 特征构建
        4.3.1 词语特征
        4.3.2 位置特征
    4.4 基于Multihop-Attention机制的医学实体关系抽取
        4.4.1 Self-Attention机制
        4.4.2 Multihop-Attention机制
        4.4.3 模型整体结构
    4.5 实验结果与分析
        4.5.1 实验设置
        4.5.2 结果分析
    4.6 本章小结
5 基于医学知识图谱的中文医学文献检索系统
    5.1 系统需求分析
    5.2 系统详细设计
        5.2.1 全文索引
        5.2.2 API构建
        5.2.3 系统搭建
        5.2.4 前端开发
    5.3 系统展示
    5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
攻读硕士学位期间所获奖项情况
攻读硕士学位期间参与科研项目情况
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]智能家居场景联动中基于知识图谱的隐式冲突检测方法研究[J]. 肖丁,王乾宇,蔡铭,李秀.  计算机学报. 2019(06)
[2]基于知识图谱和频繁序列挖掘的旅游路线推荐[J]. 孙文平,常亮,宾辰忠,古天龙,孙彦鹏.  计算机科学. 2019(02)
[3]基于知识图谱的网络舆情突发话题内容监测研究[J]. 马哲坤,涂艳.  情报科学. 2019(02)
[4]基于科学知识图谱的东北三省区域研究热点分析[J]. 陈晓玲,刘东亮.  情报学报. 2018(12)
[5]医学知识图谱构建技术与研究进展[J]. 袁凯琦,邓扬,陈道源,张冰,雷凯.  计算机应用研究. 2018(07)
[6]中医药知识图谱构建与应用[J]. 阮彤,孙程琳,王昊奋,方之家,殷亦超.  医学信息学杂志. 2016(04)
[7]基于文本挖掘的乙型肝炎相关文献知识图谱分析[J]. 刘俊丽,张秀梅,蒋勇青.  医学信息学杂志. 2014(01)
[8]基于文献定量及知识图谱方法的医学信息学研究现状分析[J]. 李国栋.  中国科技信息. 2013(24)



本文编号：2908556