基于知识图谱的医疗搜索研究：CTD-BLSTM在实体标注中的应用

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于知识图谱的医疗知识搜索研究，通过使用深度学习技术，尤其是改进的CTD-BLSTM算法，来处理医疗文本的序列标注问题，进而构建医疗领域的知识图谱，并实现了一个医疗知识搜索系统。" 在当前信息爆炸的时代，用户面对大量互联网信息，寻找特定的医疗知识变得极具挑战性。传统的搜索引擎主要依赖关键词匹配，返回的是链接而非直接的知识点，这使得用户仍需自行筛选和提炼所需信息。为了解决这个问题，知识图谱技术应运而生，它能够直观地展示现实世界中的实体信息及其相互关系。 本文聚焦于知识图谱构建中的一个重要任务——序列标注，尤其是在医疗领域的应用。序列标注是识别文本中具有特定意义的实体和关系的过程，例如疾病、药物等。在这一过程中，论文采用了一种名为长短时记忆（LSTM）的神经网络结构，LSTM擅长捕捉长距离的依赖关系，适合处理序列数据。为了更好地保留训练过程中的特征信息，研究者提出了预训练词向量和微调词向量扩展的D-LSTM模型。然而，医疗领域的文本数据通常较为稀疏，为此，论文进一步结合了Co-training半监督学习方法，提出了CTD-BLSTM改进模型，通过迭代训练提高识别效率。 在实现CTD-BLSTM算法的过程中，作者使用Python编程语言，进行了与原始BLSTM模型和完整数据集训练的对比实验，结果显示CTD-BLSTM在识别效果和适应性上表现出优越性。基于构建的中文医疗领域知识图谱，论文还设计并实现了用Java编写的医疗知识搜索系统。该系统利用自然语言处理技术理解用户查询，结合知识图谱，提供直观且精确的搜索结果，从而提高了医疗信息检索的效率和准确性。 关键词涉及的知识点包括：知识图谱的构建、序列标注技术、深度学习中的LSTM和BLSTM模型、预训练词向量、微调词向量、半监督学习的Co-training方法、医疗领域的自然语言处理以及基于知识图谱的医疗知识搜索系统设计。这些内容不仅展示了深度学习在医疗文本处理中的应用，还揭示了知识图谱在改善信息检索体验方面的重要作用。