基于疾病知识图谱的自动问答系统优化研究：提高医疗领域问答准确率

"基于疾病知识图谱的自动问答系统优化研究" 本文主要研究基于疾病知识图谱的自动问答系统的优化，旨在提高系统在医疗领域的问答效果和用户健康信息获取的信心。当前，基于疾病知识图谱的自动问答系统研究虽取得了一定的进展，但仍然存在一些问题，如医疗文本分词效果不佳、系统问答环节中深度学习模型对医学特征词的识别效果不佳等。 本文尝试解决以下三个方面的问题： 1. 综合考虑构建疾病知识图谱的疾病数据内容和问答系统需要回答的常见医疗问题，通过医疗数据特征选择合适的技术方法完成系统问答，实现对自动问答系统的优化。 在这个方面，本文将讨论疾病知识图谱的构建方法、疾病数据特征的选择和问答系统的优化策略。疾病知识图谱的构建是基于疾病数据的，需要考虑到疾病数据的内容和结构。同时，问答系统需要回答的常见医疗问题也需要被考虑，以确保系统能够回答用户的健康相关问题。 2. 获取COVID-19相关数据集，构建疫情相关疾病知识图谱，对本文提出的问答系统优化思路进行实现，分析本文提出的系统优化策略的技术可行性。 在这个方面，本文将讨论COVID-19相关数据集的获取和疫情相关疾病知识图谱的构建。疫情相关疾病知识图谱的构建需要考虑到疫情的特点和医疗领域的需求。此外，本文也将分析本文提出的系统优化策略的技术可行性，以确保系统的优化效果。 3. 获取不同数据集中的问题语料，对改进后的问答系统进行测试，以体现本文提出的系统改进策略的有效性。 在这个方面，本文将讨论不同数据集中的问题语料的获取和改进后的问答系统的测试。测试的目的是为了证明本文提出的系统改进策略的有效性，以确保系统能够回答用户的健康相关问题。 本文旨在基于疾病知识图谱的自动问答系统的优化，以提高系统在医疗领域的问答效果和用户健康信息获取的信心。本文的研究结果将为疫情科研攻关和民众疾病知识精确查询提供有价值的知识获取工具。