Python+Django医疗问答意图识别：深度学习与智慧医疗实践

"这篇文档是关于基于Python和Django的医疗领域用户问答系统中的意图识别算法的毕业设计项目。项目旨在构建一个智能问答系统，利用深度学习技术，特别是在医疗问答中应用BERT+LSTM+CRF模型进行意图识别，以提升医疗咨询的准确性和效率。此外，还涉及到数据爬取、知识图谱的构建与可视化，以及基于Django的Web前端开发。" 在当前的智能时代，计算机技术已经深入到各个领域，包括医疗健康。本项目关注的是如何运用人工智能技术来提升医疗服务的质量和效率。首先，项目采用Python作为主要开发语言，因为Python具有丰富的库和工具，特别适合于数据处理和科学计算，是进行深度学习和自然语言处理任务的理想选择。 在医疗问答系统中，意图识别是关键环节，它决定了系统能否准确理解用户的问题并提供恰当的回复。项目采用了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，这是一种预训练的深度学习模型，擅长捕捉语言的上下文信息。BERT模型与LSTM（Long Short-Term Memory）结合，可以有效地理解和记忆长序列信息，同时引入了CRF（Conditional Random Field）来优化序列标注任务，进一步提高识别的准确性。 数据是训练模型的基础，因此，项目还涉及了数据爬取。通过Python的网络爬虫技术，可以收集大量医疗相关的数据，这些数据用于构建知识图谱。知识图谱是一种结构化的知识存储方式，能帮助模型理解复杂的医疗概念和关系。这里使用了Neo4j作为知识图谱的数据库，它的图形界面和强大的查询能力使得知识图谱的可视化和操作变得可能。 最后，项目利用Django框架开发了Web前端，Django以其高效、安全和易于维护的特性，是构建Web应用的常用工具。通过Django，可以创建用户友好的界面，使得用户能够方便地进行医疗咨询，同时，后端与前端的交互确保了问答系统的实时性和交互性。 这个项目结合了Python的灵活性，深度学习的强大处理能力，以及Django的Web开发优势，旨在构建一个实用的医疗问答系统，满足在线医疗咨询的需求，推动智慧医疗的发展。关键词包括深度学习、智慧医疗、Python以及BERT，这些都是项目的核心技术和研究方向。