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解决序列标注问题，构建医疗领域的知识图谱，并设计实现了一个医疗知识搜索系统。" 在当前的信息爆炸时代，互联网上的数据量急速增长，这既提供了丰富的信息资源，也使得用户在寻找特定知识时面临挑战。传统的搜索引擎依赖于全文索引和关键词匹配，往往返回大量的链接，用户还需要从这些链接中进一步筛选和提炼所需信息。知识图谱作为一种有效的数据组织方式，能够直观地表示现实世界中的实体及其相互关系，为解决这一问题提供了新的视角。 知识图谱的核心在于概念和概念之间的关联，它融合了应用数学、图形学、信息科学等多种学科的理论，并采用计量学的引文分析和贡献分析方法，帮助研究者追踪学科发展和前沿研究。科学知识图谱的起源可以追溯到20世纪60年代的引文分析工作，如E. Garfield和D. Price的研究。 本论文针对医疗领域的知识图谱构建进行了深入研究。医疗领域的文本数据由于专业性强、词汇量大，常常面临标注数据稀疏的问题。为了解决这个问题，论文提出了使用深度学习的模型——D-LSTM，它结合预训练词向量和微调词向量来增强LSTM的表示能力，用于序列标注任务。针对医疗文本的特性，论文进一步提出了CTD-BLSTM模型，结合Co-training半监督学习策略，通过迭代训练提高识别效率。 通过Python实现的CTD-BLSTM算法在实验中表现出了优于原始BLSTM模型的识别效果和适应性。基于构建的医疗领域知识图谱，论文还设计了一个Java语言实现的医疗知识搜索系统。这个系统能够理解用户的自然语言查询，通过句法分析和语义依存分析来识别搜索意图，然后利用知识图谱以更精确和直观的方式返回用户需要的医疗知识。 关键词涉及的领域包括知识图谱、序列标注和智能医疗。这篇论文的贡献在于将深度学习技术应用于医疗知识图谱的构建，提高了知识提取的效率和准确性，同时设计的医疗知识搜索系统为用户提供了一种高效的医疗信息获取途径。