Python+Django医疗问答意图识别：深度学习与智慧医疗实践

本文档主要介绍了基于Python和Django框架开发的医疗领域用户问答系统，特别是其中的意图识别算法。该系统旨在响应国家对智慧医疗领域的需求，提供在线问诊和人机交互的服务。 在医疗问答系统中，一个关键的技术是意图识别。意图识别是理解用户输入问题的目标或目的，以便给出准确的回答。在这个项目中，采用了深度学习方法，特别是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型结合LSTM（Long Short-Term Memory）和CRF（Conditional Random Field）来构建识别模型。BERT是一种预训练语言模型，能够捕捉到上下文中的语义信息，LSTM用于处理时间序列数据，捕捉长期依赖性，而CRF则用于序列标注任务，帮助确定整个序列的最佳标签。 首先，项目通过Python技术进行数据爬取，获取医疗领域的大量数据，这些数据是构建知识图谱的基础。知识图谱是一种结构化的知识存储方式，可以将复杂的医学信息组织起来，便于计算机理解和检索。使用Neo4j作为知识图谱的可视化工具，帮助开发者和用户更好地理解图谱结构。 接下来，利用爬取的数据构建数据集，对BERT模型进行训练。在训练过程中，BERT模型会学习到医疗领域的专业词汇和语义，LSTM则会记忆和理解问题的上下文，而CRF则负责预测问题中的关键实体，如疾病、症状或药物名称。 最后，采用Django框架开发Web应用程序，创建用户界面，使得普通用户能够方便地与系统交互，提出他们的医疗问题。Django是一个强大的Python Web框架，它提供了完整的MVC（Model-View-Controller）架构，简化了网页开发流程，可以快速构建功能丰富的网站应用。 此项目结合了深度学习、自然语言处理和Web开发技术，构建了一个能够理解医疗领域用户问题并提供准确回答的系统，这在智慧医疗领域具有重要的实践意义和应用前景。关键词包括深度学习、智慧医疗、Python和BERT，强调了技术的核心组成部分。