基于知识图谱的医疗知识搜索系统研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于知识图谱的医疗知识搜索研究，通过构建知识图谱来解决用户在海量信息中精准获取所需医疗知识的难题。论文中提出了D-LSTM模型和改进的CTD-BLSTM模型，用于应对医疗领域文本标注的稀疏性，提高知识抽取的效率。此外，还利用Java开发了一个医疗知识搜索系统，该系统能够理解用户的自然语言查询，通过知识图谱提供精确的查询结果。" 在当前的信息化时代，互联网上的信息量急剧增长，这既为用户提供了广泛的知识资源，也使得找到具体需要的信息变得愈发困难。传统的搜索引擎主要依赖关键词匹配，返回的是与查询相关的网页链接，而非直接的知识点。这要求用户从大量的链接中筛选和提炼所需信息，增加了知识获取的复杂性。 知识图谱的出现为解决这一问题提供了新的途径。知识图谱是一种以图形结构表示实体和实体间关系的数据组织方式，能直观地展现现实世界中的实体信息及其相互联系。本文聚焦于知识图谱在医疗领域的应用，通过构建中文医疗领域知识图谱，以便更有效地为用户提供精确的医疗知识。 在知识图谱构建过程中，论文研究了序列标注问题。为了处理医疗文本的稀疏标注，作者提出了使用预训练词向量和微调词向量扩展的D-LSTM模型，以及在此基础上结合Co-training半监督学习方法的CTD-BLSTM模型。这些模型通过迭代训练提高了实体识别的准确性。实验结果显示，CTD-BLSTM模型在识别效果和适应性上优于标准的BLSTM模型。 随后，利用Java开发的医疗知识搜索系统，能够理解并解析用户的自然语言查询。系统通过句法分析和语义依存分析等自然语言处理技术，识别用户的查询意图，并结合知识图谱返回相关的医疗知识。搜索结果分为抽取关系展示、实体展示、图谱展示和知识问答展示四个部分，以全面且直观的方式呈现信息，帮助用户快速找到所需答案。 这篇论文的研究不仅提升了知识图谱构建的效率，而且通过实际应用系统展示了知识图谱在智能医疗领域的潜力，特别是在改善用户获取医疗知识体验方面的价值。这一工作对于推动医疗信息检索的智能化发展具有重要意义。