知识图谱技术在医疗搜索中的优势——基于查准率的分析

"基于知识图谱的医疗知识搜索研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了在智能医疗领域，如何利用知识图谱技术提升信息检索的准确性和效率。随着互联网信息的快速增长，传统搜索引擎通过关键词匹配的方式已无法满足用户对精确知识的需求。知识图谱作为一种直观的数据表达方式，能够更好地展现实体间的关系，尤其在医疗领域，能够帮助用户快速获取精确的医学信息。 论文首先介绍了知识图谱构建的过程，特别关注了序列标注问题。序列标注是构建知识图谱的关键步骤，它涉及到识别文本中的实体和关系。论文提出了使用长短时记忆（LSTM）网络结构的D-LSTM模型，该模型结合预训练词向量和微调词向量来保留更多特征信息。针对医疗领域文本标注数据的稀疏性，论文进一步提出了CTD-BLSTM模型，这是一种结合Co-training半监督学习方法的改进模型，通过迭代训练提高识别效率。 在实验部分，作者使用Python实现了CTD-BLSTM算法，并进行了对比实验，证明了该方法在识别效果和适应性上的优越性。基于构建的中文医疗领域知识图谱，论文还设计并实现了医疗知识搜索系统。该系统利用Java语言开发，能对用户输入的自然语言进行句法分析和语义依存分析，理解用户的查询意图，然后利用知识图谱返回精确的医学知识，提供更直观的搜索体验。 关键词：知识图谱、序列标注、医病关系识别、智能医疗、LSTM、CTD-BLSTM、医疗知识搜索系统。