Python医疗问答意图识别算法与系统实现研究

资源摘要信息:"本毕业设计项目是关于使用Python语言在医疗领域用户问答意图识别算法的研究。项目包含源代码、数据库以及详细的说明文档，目的是为了创建一个可以分析和理解用户提出的问题，并能准确识别用户意图的系统。" 知识点概述: 1. 相关理论及需求分析 1.1 相关理论 - 命名实体识别(NER)：这是自然语言处理(NLP)中的一项基础技术，涉及从文本中提取具有特定意义的信息单元，如人名、地点、组织机构名、时间表达等。在医疗问答系统中，准确识别出疾病、药物名称等实体对于理解用户问题至关重要。 - 实体对齐：实体对齐是指将来自不同来源但指代同一实体的词语或短语进行匹配的过程。在医疗问答系统中，实体对齐有助于统一处理用户查询中的不同表述，提高意图识别的准确性。 - 语义知识库问答：语义知识库是存储了大量事实性知识的数据库，问答系统需要使用这些知识来回答用户的查询。通过查询语义知识库，系统能够提供更准确的答案。 1.2 可行性分析 - 技术可行性：考虑使用的技术和工具是否成熟稳定，项目是否能在技术层面上实现预期目标。 - 经济可行性：评估项目所需资源、成本与预期收益，确定项目是否在经济上是合理的。 - 操作可行性：考虑项目是否符合用户的工作流程，用户是否能够轻松操作和维护系统。 1.3 功能需求分析：明确系统需要实现哪些功能，如用户注册登录、问题提交、意图识别、问题管理、用户管理和系统设置等。 2. 系统设计 2.1 数据库概念结构设计：设计数据库的高层次抽象结构，包括数据库需要存储哪些信息，它们之间的关系如何等。 2.2 数据库表设计：具体到数据库的表结构设计，包括表的字段、数据类型、主外键关系等，这是构建数据库的基础。 3. 系统的实现 系统实现部分涉及到具体的界面设计和功能实现，包括： - 系统登录界面：用户输入账号密码登录系统。 - 系统首页界面：展示系统主要功能和用户常用功能的界面。 - 意图识别界面：用户提交问题，系统展示识别出的意图。 - 问句管理界面：用于管理员管理用户的提问，可以查看、编辑或删除问题。 - 问句分析界面：对用户提问进行深入分析，展示分析结果。 - 修改密码界面：用户可以更改自己的登录密码。 - 用户管理界面：管理用户账户，进行权限分配和用户信息维护。 4. 系统的测试 - 测试的目的：确保系统各个模块的功能正常工作，符合预期要求。 - 测试的内容：包括单元测试、集成测试、系统测试和验收测试等。 - 测试的结果：测试完成后，需要对测试结果进行分析，确保所有的问题都得到解决。 5. 结论与展望 - 结论：总结研究成果，包括技术难点、解决方案和取得的成效。 - 展望：对未来的改进方向进行展望，如算法优化、功能扩展等。 整体来看，此项目将为医疗领域提供一个先进的用户问答意图识别系统，它不仅能够提高医疗咨询的效率，还能帮助医疗专业人士更好地理解患者的需求。此外，该项目对于推动医疗信息化和智能化具有重要的意义。