基于知识图谱的医疗知识搜索研究——LSTM与半监督学习在分词中的应用

"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，通过构建中文医疗领域知识图谱，解决互联网医疗信息检索的精确性和效率问题。文章中提出了使用预训练词向量和微调词向量扩展的D-LSTM模型以及结合Co-training半监督学习的CTD-BLSTM模型，以应对医疗领域文本标注数据稀疏的挑战。通过Python实现的CTD-BLSTM算法进行了实验验证，证明了这种方法在识别效率和适应性上的优势。最终，利用构建的知识图谱，设计并实现了基于Java的医疗知识搜索系统，该系统能理解用户的自然语言查询，提供直观且精准的医疗知识答案。" 在医疗信息爆炸的时代，传统的搜索引擎已无法满足用户对精准知识的需求。知识图谱作为一种有效的解决方案，能够清晰地表示现实世界中的实体及其相互关系。论文作者首先关注了知识图谱构建中的序列标注问题，特别是针对医疗领域的特殊性，如文本数据的稀疏性。他们采用了LSTM网络，并创新性地提出了D-LSTM模型，通过预训练词向量和微调词向量保持更多的特征信息，以提高模型的性能。 在医疗领域文本标注数据有限的情况下，作者进一步引入了Co-training半监督学习策略，创建了CTD-BLSTM模型，通过迭代训练增强模型的识别能力。实验结果显示，CTD-BLSTM在识别效率和适应新数据方面优于标准的BLSTM模型。 论文的最终应用部分是开发了一个基于Java的医疗知识搜索系统。该系统能够对用户输入的自然语言查询进行句法和语义分析，准确理解用户的搜索意图，然后利用构建的中文医疗领域知识图谱，提供直接、精确的知识答案。这一系统极大地提升了医疗信息检索的效率和准确性，为用户获取专业医疗知识提供了便利。 关键词涉及的知识点包括：知识图谱技术、序列标注方法、LSTM神经网络、预训练词向量、微调词向量、Co-training半监督学习、医疗信息检索、自然语言处理、Java编程、医疗知识搜索系统。这些技术与方法在智能医疗和人工智能领域有着广泛的应用前景。