Python+Django驱动的医疗问答意图识别：知识图谱与深度学习应用

本文档探讨了一种基于Python和Django框架的医疗领域用户问答系统中的意图识别算法。随着计算机智能化的飞速发展，特别是人工智能的兴起，自动问答系统在医疗健康领域展现出了巨大的潜力。智能医疗是当前国家政策的重要支持方向，尤其是在线问诊、人机对话等项目，对于提升医疗服务效率有着显著作用。本研究旨在解决智慧医疗领域的需求，通过构建医疗领域的用户问答系统和知识图谱，利用深度学习技术实现智能回复。 首先，作者采用Python作为主要编程语言，其强大的数据处理能力和丰富的库支持使得数据爬取变得更加高效。通过对医疗相关数据的大量抓取，构建了知识图谱的基础，借助Neo4j图形数据库技术，实现了知识图谱的可视化，以便于理解和分析。 在模型设计上，结合BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络，以及条件随机场（CRF，Conditional Random Field），构建了一个高效的意图识别模型。这些技术组合使得系统能够准确地理解并解析医疗问题的主旨，进一步提升问答的精确度。 Django框架在此过程中发挥了关键作用，它被用来开发用户友好的Web界面，使得用户可以方便地进行在线提问。通过将深度学习模型嵌入到Web应用中，用户可以直接在网页端获得针对性的医疗解答，满足了公众的在线医疗咨询需求。 关键词：深度学习、智慧医疗、Python、BERT，共同构成了本文的核心内容，展示了如何利用现代信息技术手段推动医疗领域的人工智能应用，以期改善医疗服务体验和效率，实现医疗信息的智能化管理与传播。本文的研究成果对于推动我国智慧医疗的发展具有重要意义。