医疗知识图谱构建与搜索研究——基于LSTM的实体识别

"这篇论文主要探讨了如何利用知识图谱技术在医疗领域进行知识搜索的研究，特别是在构建医疗领域知识图谱和实现智能问答方面。作者针对医疗领域的文本数据，提出了基于深度学习的实体识别和关系抽取算法，以构建中文医疗知识图谱，并结合Lucene搜索框架提供高效检索服务。论文还研究了自然语言查询处理方法，包括基于模板和语义抽取的问答系统，以提升查询的准确性和覆盖面。" 本文的核心研究集中在知识图谱的构建和应用上，特别是对于医疗领域的知识提取和检索。在知识图谱构建部分，作者利用命名实体识别（NER）和实体关系识别（ER）技术，从互联网上的医疗文本中抽取出关键信息。鉴于医疗领域的专业性和标注数据的稀缺性，论文提出了一个名为CTD-BLSTM的半监督学习算法模型，该模型基于双向LSTM（BLSTM），并结合预训练词向量和Co-training策略，以提高在少量标注数据下的识别效果。作者通过Python实现了此算法，并进行了实验对比，证明了其在实体识别和关系抽取上的优越性能。 在知识图谱的应用方面，论文探讨了两种问答系统的设计：基于模板的方法和基于语义抽取的方法。前者针对领域内的常见问题，通过预先定义的问题模板来提供答案，适合领域知识问答；后者则能处理任意类型的问题，提供更精准的识别，但计算成本较高，作为模板方法的补充。这些问答系统基于所构建的医疗知识图谱，通过句法分析和语义依存分析理解用户输入的自然语言，然后在图数据库Neo4j中检索和返回相关信息，为用户提供精确的医疗知识。 论文的结构安排如下：第一章介绍研究背景、意义以及知识图谱在医疗领域的应用现状；第二章阐述相关理论和技术，如知识图谱构建原理、图数据库基础等；后续章节详细讨论研究方法、实验设计、结果分析以及系统的实现和评估。 这篇论文深入研究了医疗知识图谱的构建和应用，通过创新的深度学习模型解决了医疗领域知识抽取的难题，并开发了能够理解自然语言查询的医疗知识搜索系统，为提升医疗信息检索的效率和准确性提供了新的解决方案。关键词涵盖人工智能、智能医疗和知识图谱，反映了论文研究的关键领域。