知识图谱在医疗知识搜索中的应用研究

"基于知识图谱的医疗知识搜索研究" 随着信息技术和互联网的飞速发展，信息爆炸性增长，网络成为了人们获取知识的主要途径。然而，海量的、多模态的信息给用户快速找到所需知识带来了挑战。传统的搜索引擎依赖于关键词匹配，尽管能提高搜索效率，但返回结果通常涵盖大量冗余信息，用户需要花费额外时间筛选。为了解决这个问题，语义网的概念应运而生，它通过资源描述框架RDF和网络本体语言OWL来增强数据的语义表达，使得信息抽取和理解更为精准。 知识图谱作为语义网的重要技术，尤其在智能医疗领域展现出巨大的潜力。Google引领的知识图谱应用，旨在揭示现实世界中的实体和概念之间的关联，从而提供更精确的搜索结果。知识图谱以图的形式组织信息，节点代表实体，边表示关系，这种结构化表示有助于理解和解析复杂的知识网络。在医疗领域，知识图谱可以帮助构建医疗知识库，支持疾病诊断、药物发现、患者个性化治疗等方面的决策。 这篇硕士学位论文——"基于知识图谱的医疗知识搜索研究"，深入探讨了如何利用知识图谱技术改善医疗信息检索。论文采用了深度学习中的长短时记忆网络（LSTM）来处理序列标注问题，通过预训练词向量和微调词向量扩展的D-LSTM模型，以及结合Co-training半监督学习的CTD-BLSTM模型，以应对医疗领域数据稀疏的挑战。实验结果表明，这些改进模型能显著提升知识识别的效率和准确性。 在此基础上，论文实现了一个基于Java的医疗知识搜索系统。该系统能解析用户的自然语言查询，通过句法分析和语义依存分析理解用户意图，结合知识图谱，以更直观和精确的方式返回医疗相关知识。这不仅优化了用户的搜索体验，也为智能医疗信息检索提供了新的解决方案。 关键词：知识图谱、序列标注、医学信息检索、LSTM、深度学习、医疗知识图谱。