基于知識(shí)圖譜的醫(yī)療專家系統(tǒng)
發(fā)布時(shí)間:2021-06-29 08:04
隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療科普搜索需求急劇增加,但互聯(lián)網(wǎng)上現(xiàn)有的醫(yī)療科普網(wǎng)站不僅導(dǎo)航過于專業(yè),讓普通用戶無法快速找到所需的內(nèi)容,而且缺乏針對(duì)性,無法根據(jù)用戶的不同問題給出針對(duì)性的回答。為了緩解這一矛盾,基于知識(shí)圖譜技術(shù),本文設(shè)計(jì)并開發(fā)了一種基于知識(shí)圖譜的醫(yī)療專家輔助系統(tǒng),通過運(yùn)用自然語言處理相關(guān)技術(shù),對(duì)醫(yī)療電子病歷中的自有文本提取知識(shí),構(gòu)建知識(shí)圖譜;在知識(shí)圖譜基礎(chǔ)上運(yùn)用語義搜索和問答系統(tǒng)相關(guān)技術(shù),提供醫(yī)療語義搜索和醫(yī)療智能問答服務(wù)。使得本系統(tǒng)可以直接理解用戶的意圖,用戶不用在專業(yè)網(wǎng)站中尋找自己所需的信息;同時(shí)可以根據(jù)用戶的不同輸入做出針對(duì)性的回答。本文的貢獻(xiàn)有:1)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了針對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的醫(yī)療知識(shí)圖譜構(gòu)建系統(tǒng),從命名實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取和知識(shí)融合三個(gè)方面進(jìn)行了詳述。2)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于知識(shí)圖譜的醫(yī)療語義搜索和問答模型,從問答數(shù)據(jù)集構(gòu)建、算法選擇和結(jié)果展示三個(gè)方面進(jìn)行了詳述。3)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于知識(shí)圖譜的醫(yī)療問答系統(tǒng),提供醫(yī)療命名實(shí)體識(shí)別、醫(yī)療關(guān)系抽取、知識(shí)圖譜可視化、醫(yī)療語義搜索和醫(yī)療智能問答服務(wù)。
【文章來源】:浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:91 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.2數(shù)據(jù)庫2013-2015年發(fā)展情況??當(dāng)知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)簡單,并且不會(huì)出現(xiàn)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢時(shí),也可以用關(guān)系型數(shù)據(jù)??
(logic?form),自底向上進(jìn)行解析,得到一種可以表達(dá)整個(gè)問題語義的邏輯形式,??通過相應(yīng)的查詢語句在知識(shí)圖譜查詢得出答案。Berant?J等人2013年使用該思想??構(gòu)建了知識(shí)庫問答系統(tǒng)[22],在當(dāng)時(shí)取得了最高的評(píng)價(jià)結(jié)果,大致思路如圖2.3所??不。??12??
?person??圖2.4對(duì)問題進(jìn)行信息抽取??圖2.4展示了?Yao?X等人2014年利用信息抽取法構(gòu)建問答系統(tǒng)中第一步提??取子圖的過程[23]。首先提取問題中的問題詞,如圖上所示“what”,這個(gè)詞暗示了??答案類型。然后對(duì)問題作依存句法分析,得到語法結(jié)構(gòu)樹,然后刪除一些不重要??的節(jié)點(diǎn),例如限定詞、介詞和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)。這一步的實(shí)質(zhì)就是對(duì)問題進(jìn)行信息抽取,??刪除不重要特征,確定答案范圍。??該方法相比語義解析法,減少了很多人工和語言學(xué)規(guī)則,但對(duì)問題本身構(gòu)建??特征的質(zhì)量對(duì)該方法的影響較大,通過深度學(xué)習(xí)思想自動(dòng)提取特征可以很好地提??升該方法的效果。??(3)向量建模法。核心思想是將問題和答案全部向量化,通過訓(xùn)練模型使問??題和答案的向量化分?jǐn)?shù)(一般以點(diǎn)乘的形式組合)盡可能高
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]知識(shí)圖譜的技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程及相關(guān)應(yīng)用[J]. 曹倩,趙一鳴. 情報(bào)理論與實(shí)踐. 2015(12)
[2]知識(shí)庫實(shí)體對(duì)齊技術(shù)綜述[J]. 莊嚴(yán),李國良,馮建華. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2016(01)
[3]開放式信息抽取研究進(jìn)展[J]. 楊博,蔡?hào)|風(fēng),楊華. 中文信息學(xué)報(bào). 2014(04)
[4]命名實(shí)體識(shí)別研究進(jìn)展綜述[J]. 孫鎮(zhèn),王惠臨. 現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù). 2010(06)
[5]本體知識(shí)庫的自然語言查詢重寫研究[J]. 王志,夏士雄,牛強(qiáng). 微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2009(08)
本文編號(hào):3256074
【文章來源】:浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:91 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.2數(shù)據(jù)庫2013-2015年發(fā)展情況??當(dāng)知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)簡單,并且不會(huì)出現(xiàn)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢時(shí),也可以用關(guān)系型數(shù)據(jù)??
(logic?form),自底向上進(jìn)行解析,得到一種可以表達(dá)整個(gè)問題語義的邏輯形式,??通過相應(yīng)的查詢語句在知識(shí)圖譜查詢得出答案。Berant?J等人2013年使用該思想??構(gòu)建了知識(shí)庫問答系統(tǒng)[22],在當(dāng)時(shí)取得了最高的評(píng)價(jià)結(jié)果,大致思路如圖2.3所??不。??12??
?person??圖2.4對(duì)問題進(jìn)行信息抽取??圖2.4展示了?Yao?X等人2014年利用信息抽取法構(gòu)建問答系統(tǒng)中第一步提??取子圖的過程[23]。首先提取問題中的問題詞,如圖上所示“what”,這個(gè)詞暗示了??答案類型。然后對(duì)問題作依存句法分析,得到語法結(jié)構(gòu)樹,然后刪除一些不重要??的節(jié)點(diǎn),例如限定詞、介詞和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)。這一步的實(shí)質(zhì)就是對(duì)問題進(jìn)行信息抽取,??刪除不重要特征,確定答案范圍。??該方法相比語義解析法,減少了很多人工和語言學(xué)規(guī)則,但對(duì)問題本身構(gòu)建??特征的質(zhì)量對(duì)該方法的影響較大,通過深度學(xué)習(xí)思想自動(dòng)提取特征可以很好地提??升該方法的效果。??(3)向量建模法。核心思想是將問題和答案全部向量化,通過訓(xùn)練模型使問??題和答案的向量化分?jǐn)?shù)(一般以點(diǎn)乘的形式組合)盡可能高
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]知識(shí)圖譜的技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程及相關(guān)應(yīng)用[J]. 曹倩,趙一鳴. 情報(bào)理論與實(shí)踐. 2015(12)
[2]知識(shí)庫實(shí)體對(duì)齊技術(shù)綜述[J]. 莊嚴(yán),李國良,馮建華. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2016(01)
[3]開放式信息抽取研究進(jìn)展[J]. 楊博,蔡?hào)|風(fēng),楊華. 中文信息學(xué)報(bào). 2014(04)
[4]命名實(shí)體識(shí)別研究進(jìn)展綜述[J]. 孫鎮(zhèn),王惠臨. 現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù). 2010(06)
[5]本體知識(shí)庫的自然語言查詢重寫研究[J]. 王志,夏士雄,牛強(qiáng). 微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2009(08)
本文編號(hào):3256074
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