近年隨著健康管理理念的流行,人們愈發(fā)重視身體的保健養(yǎng)生,中醫(yī)的“治未病”思想采取早期干預(yù)的理念與方法,可以有效地達(dá)到保持健康、預(yù)防疾病發(fā)展的目的,這與健康管理理念十分契合。然而中醫(yī)的相關(guān)知識(shí)較為繁雜且具有一定的領(lǐng)域性,充分整合多源的中醫(yī)知識(shí)、挖掘知識(shí)之間的內(nèi)在聯(lián)系并提供便捷的知識(shí)檢索服務(wù),這對(duì)中醫(yī)理論指導(dǎo)健康管理的發(fā)展具有重要的研究意義。面對(duì)上述問(wèn)題,知識(shí)圖譜是一個(gè)有效的解決方法。作為一個(gè)網(wǎng)絡(luò)化的知識(shí)系統(tǒng),知識(shí)圖譜可以包含大量的語(yǔ)義信息,能夠捕捉并呈現(xiàn)領(lǐng)域概念之間的語(yǔ)義關(guān)系,實(shí)現(xiàn)對(duì)瑣碎、零散知識(shí)的連接。由于其在知識(shí)檢索、自動(dòng)問(wèn)答等方向具有較好的表現(xiàn),已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于商業(yè)、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域。知識(shí)圖譜目前在中醫(yī)領(lǐng)域也取得了一定的進(jìn)展,如中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院以知識(shí)圖譜相關(guān)技術(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建的中醫(yī)藥知識(shí)服務(wù)平臺(tái)等,但大多研究用于臨床方向,而且中醫(yī)下的語(yǔ)義信息并未被充分挖掘。將知識(shí)圖譜應(yīng)用于中醫(yī)健康領(lǐng)域,可以有效管理證候、癥狀、疾病等相關(guān)實(shí)體,可以幫助用戶(hù)更便捷的獲取中醫(yī)健康管理知識(shí)。利用知識(shí)圖譜技術(shù)對(duì)中醫(yī)知識(shí)加以提取和整合是健康領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建的一個(gè)重要方向,也是我們的研究興趣所在。本文研究了知識(shí)圖譜在中醫(yī)領(lǐng)域的具體應(yīng)用以及知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)的相關(guān)進(jìn)展,在此基礎(chǔ)上開(kāi)展了如下工作:第一,本文完成了對(duì)中醫(yī)健康領(lǐng)域知識(shí)圖譜的構(gòu)建。首先,對(duì)知識(shí)圖譜內(nèi)的核心實(shí)體進(jìn)行了定義,主要包括“證候”、“癥狀”、“疾病”、“治療方案”四種實(shí)體,然后根據(jù)實(shí)體的特點(diǎn)對(duì)四種實(shí)體間的語(yǔ)義關(guān)系進(jìn)行了定義,并構(gòu)建領(lǐng)域本體完成對(duì)知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)模式的定義。第二,針對(duì)命名實(shí)體識(shí)別過(guò)程,本文提出了一個(gè)基于詞向量拼接的實(shí)體識(shí)別算法,并結(jié)合了領(lǐng)域詞典,在實(shí)體的識(shí)別上取得了較好的效果。第三,本文基于構(gòu)建的知識(shí)圖譜提出了一個(gè)語(yǔ)義檢索模型。本文對(duì)語(yǔ)義檢索進(jìn)行了研究,并提出了面向中醫(yī)健康管理的語(yǔ)義檢索模型,與傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵詞的信息檢索方式相比,該模型可以更好的理解用戶(hù)的檢索意圖。第四,本文構(gòu)建了一個(gè)以中醫(yī)健康領(lǐng)域知識(shí)圖譜為基礎(chǔ)的健康管理平臺(tái),該平臺(tái)主要分為兩個(gè)部分:面向領(lǐng)域?qū)＜姨峁┝烁拍罟芾怼?shí)體管理等功能,可實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)模式以及實(shí)體的擴(kuò)展;面向用戶(hù)提供了知識(shí)檢索以及自動(dòng)問(wèn)答等服務(wù),為用戶(hù)的日常健康管理提供了輔助支持。
【學(xué)位單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：R24;TP391.3
【部分圖文】：

第 2 章 相關(guān)技術(shù)研究概述以理解其相關(guān)的語(yǔ)義信息。利用知識(shí)圖譜可以實(shí)現(xiàn)對(duì)問(wèn)題的拆解問(wèn)題在知識(shí)庫(kù)中進(jìn)行檢索，最后對(duì)全部檢索結(jié)果進(jìn)行整合和處理]。目前的眾多問(wèn)答平臺(tái)背后都依托于知識(shí)圖譜，如蘋(píng)果語(yǔ)音助手聊天機(jī)器人等，都為用戶(hù)提供了自動(dòng)問(wèn)答的服務(wù)。圖 2.2 展示了體的例子。

圖 2.3 知識(shí)圖譜在社交網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用2.2知識(shí)圖譜相關(guān)技術(shù)介紹知識(shí)圖譜構(gòu)建過(guò)程可描述為，從語(yǔ)義層面上理解健康領(lǐng)域的知識(shí)，將知識(shí)映射到語(yǔ)義本體并以形式化的方式表示相關(guān)概念及關(guān)系[23]。利用本體自身的層級(jí)結(jié)構(gòu)可以反映概念之間的層級(jí)結(jié)構(gòu)，利用概念之間的關(guān)系完成對(duì)實(shí)體類(lèi)別與實(shí)體關(guān)系的抽象化，在這個(gè)過(guò)程中不斷細(xì)化本體和概念，以及它們之間的關(guān)系，從而完成了知識(shí)圖譜的構(gòu)建[24-26]。圖 2.4 是知識(shí)圖譜構(gòu)建的流程圖，其展示了構(gòu)建知識(shí)圖譜的總體思路以及相關(guān)技術(shù)手段。構(gòu)建過(guò)程大體可分為四個(gè)部分，第一部分是知識(shí)獲取，主要工作是從不同的數(shù)據(jù)源收集原始數(shù)據(jù)并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；第二部分是知識(shí)提取，主要工作是對(duì)獲取的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，利用自然語(yǔ)言、數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)技術(shù)從數(shù)據(jù)源中自動(dòng)提取出構(gòu)建知識(shí)圖譜所需的實(shí)體、關(guān)系和屬

圖 2.4 知識(shí)圖譜構(gòu)建流程圖2.2.1 知識(shí)獲取知識(shí)獲取是著手構(gòu)建知識(shí)圖譜的第一步，需要我們根據(jù)研究目的、研究領(lǐng)域等確定數(shù)據(jù)源，針對(duì)不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)采用相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理方法。目前數(shù)據(jù)來(lái)源的類(lèi)型可以分為以下 3 種：（1）結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指數(shù)據(jù)具有一定的結(jié)構(gòu)模式，一般對(duì)數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行了明確的定義。該類(lèi)型的數(shù)據(jù)能夠方便的轉(zhuǎn)化為 RDF 或 OWL 等形式的知識(shí)庫(kù)內(nèi)容。該類(lèi)型的數(shù)據(jù)主要包括關(guān)系模型數(shù)據(jù)，即以關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)表形式管理的數(shù)據(jù)，領(lǐng)域本體以及日志文件等。（2）半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一般是自描述的并且具有基本的結(jié)構(gòu)模式，但數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容是混合的。常見(jiàn)的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括表格、表單、XML 文檔、JSON 文檔等。
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本文編號(hào)：2881312