基于LSTM与Co-training的医疗知识图谱构建与搜索系统

中兴NetNumen U31 R10（V12.11.40）统一网元管理系统的产品描述聚焦于知识图谱框架流程在信息技术中的应用，特别是在智能医疗领域的具体实施。该系统采用了一种创新的方法来构建知识图谱，以解决互联网信息爆炸性增长带来的知识检索挑战。流程主要包括以下几个步骤： 1. 命名实体识别：首先，通过中文文本进行分词，将连续的文本片段分割成有意义的词汇，这是知识图谱构建的基础，因为实体通常由单个或多个词组成。 2. 特征提取与向量化：对这些词汇进行特征提取，转化为数值化的特征向量，以便计算机处理和理解。这通常涉及使用预训练词向量，如Word2Vec或GloVe，来捕捉词语的语义和上下文信息。 3. 数据集标注与划分：实验数据集被划分为训练集和测试集，以便训练模型和评估性能。在医疗领域，由于专业知识的特殊性，可能需要针对医疗术语进行专门的标注，确保模型对医学实体的理解准确。 4. 模型训练与测试：利用深度学习技术，如长短时记忆（LSTM）网络，特别是改进的D-LSTM模型，结合预训练和微调词向量，提高模型在序列标注任务中的性能。对于标注数据稀疏的问题，采用了Co-training半监督学习策略，如CTD-BLSTM模型，进一步提升了模型的识别效率。 5. 实体关系识别：识别实体之间的关系是构建知识图谱的关键环节，它揭示了实体间的动态联系，有助于形成有组织的知识结构。 6. 知识图谱构建与绘制：经过模型训练和关系识别后，将识别出的实体及其关系导入数据库，形成完整的知识图谱。这一步骤通常涉及到图形化展示，便于理解和查询。 7. 系统实现：最后，基于构建的中文医疗知识图谱，开发了一个医疗知识搜索系统。该系统利用自然语言处理技术，如句法分析和语义依赖分析，解析用户输入，结合知识图谱，以精确和直观的方式提供相关信息。 通过这个流程，中兴NetNumen U31 R10系统利用人工智能技术，尤其是知识图谱，有效地提高了医疗知识检索的效率和准确性，为用户提供了一个高效的信息检索工具，适应了大数据时代信息筛选的需求。