基于知识图谱的舌像诊疗系统研究与构建

发布时间：2020-12-05 14:42

　　随着社会的快速发展,生活质量的不断提高,人们对于健康的重视程度日益加深,中医作为中华国粹,越来越受到人们的青睐。以中医诊断为主题的中医远程诊断产品不断涌现,但是现有的中医舌诊系统获取病人症状信息的能力有限,影响了诊断效果。随着大数据时代的到来,人工智能技术的不断成熟,计算机技术的不断提高使得中医领域与计算机技术融合成为了必然,中医药知识图谱能良好的集成中医领域知识,被计算机理解和应用。基于知识图谱的舌像诊疗系统能够根据用户输入的症状和上传的舌像照片模拟中医诊断流程给出中医辩证结果以及建议使用的药物。本文对中医药知识图谱的构建进行了深入研究,初步构建了一个中医药知识图谱,并将其应用于舌诊系统中,主要研究内容如下:首先,借助本体的概念,构建中医知识图谱的模式层。在设计构建模式层时,参考了国内的“中医药学语言系统”的语义类型和中医专业知识,确定了知识图谱的基本类型、属性和关系,形成了中医药知识图谱概念模型。其次,使用自然语言处理技术构建中医药知识图谱的数据层。通过处理和整合不同数据源（原有中医药知识库、中医病症疗效诊断标准、百度百科、电子病历）完成实体识别、属性抽取、关系抽取以及知识融合等环... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

知识图谱逻辑结构

第二章 相关理论与技术引入注意力机制的神经网络模型，在关系抽取中有效解决了噪音和信息缺失的问题。LSTM 最早是由 Hochreiter & Schmidhuber[30]提出，为了解决 RNN 梯度消减问题。通过引入门的机制，能够控制保留每个 LSTM 单位的历史信息和记忆当前输入的信息，保留重要的特征和丢弃不重要的特征。LSTM 是一种链接结构，重复计算模块中有不同的结构设计，如图 2-2 所示。

第二章 相关理论与技术.2 图数据模型图 G(V,E)由顶点和边组成，其中 V、E 分别代表顶点和边的集合。将图示现实世界的事物，顶点代表实体边则表示关系。另外，顶点还可以用来体所包含的属性，边亦可以有多个属性值。图模型的两个组成部分的描述如顶点：图中的每个顶点具有全局唯一的标识符，顶点通过边与其它顶点相组键值对用于描述一组属性值。边：图中的边存在全局唯一的标识符，每条边都与两个顶点相连，含有个顶点之间关系类型的标签，描述两个顶点之间存在的关系。图 2-4 为例说明关系图模型，例子中“感冒”是疾病实体，“喷嚏”是症状实个实体之间关系为疾病包含症状，疾病属性为 id、name、“别称”、“英文名，症状具有 id，name 等属性。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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[3]基于条件随机场的命名实体识别及实体关系识别的研究与应用[D]. 阚琪.北京交通大学 2015
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本文编号：2899613