Python+Django驱动的医疗问答意图识别：深度学习与知识图谱构建

本文档探讨了基于Python和Django框架的医疗领域用户问答系统的意图识别算法。随着计算机技术的进步，尤其是在人工智能领域的飞速发展，自动问答系统作为人机交互的重要组成部分，在医疗健康领域展现出巨大的潜力。中国在智慧医疗建设上的投入不断加大，对在线问诊、人机对话和智能化解决方案的需求日益增长，迫切需要提升医疗领域的智能化水平。 本文的核心目标是通过Python编程技术，实现对医疗相关数据的高效抓取，构建医疗领域的知识图谱。使用Python的强大爬虫库，如BeautifulSoup或Scrapy，可以获取大量医疗信息，作为后续深度学习模型的基础。知识图谱的构建借助Neo4j这样的图形数据库，不仅存储和组织数据，还支持可视化展示，便于理解和分析。 意图识别算法的核心部分采用了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，这是一种预训练的深度学习模型，结合LSTM（Long Short-Term Memory）和CRF（Conditional Random Field）技术，能够有效地理解和分析复杂的医疗问题，准确地识别出用户提问的意图。通过这种方式，系统能够生成高质量的问答对，用于训练模型并提高识别精度。 Django框架被用来开发用户友好的Web界面，这使得医疗咨询能够通过网站实现，满足广大患者在线就医和咨询的需求。通过 Django的MVC（Model-View-Controller）架构，可以构建出功能强大的问答平台，提供简洁的用户界面和高效的后台处理。 关键词：深度学习、智慧医疗、Python、BERT，凸显了本文的核心技术和应用背景。整个研究旨在推动医疗领域的人工智能发展，通过实证研究和技术创新，提高医疗问答系统的智能化水平，为用户提供更便捷、准确的在线医疗咨询服务。