基于知识图谱的医疗知识搜索系统
需积分: 8 194 浏览量
更新于2024-08-07
收藏 2.82MB PDF 举报
"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,通过构建知识图谱来解决互联网信息爆炸带来的知识筛选难题。论文提出了改进的深度学习模型CTD-BLSTM,用于应对医疗领域标注文本的稀疏性,提高了知识识别的效率。此外,还设计并实现了医疗知识搜索系统,利用句法分析和语义依存分析理解用户搜索意图,以精准方式返回医疗领域的知识点。"
在当前信息时代,随着互联网数据的飞速增长,用户面临着海量信息的挑战,传统的搜索引擎通过关键词匹配提供链接,但无法直接给出具体的知识点。知识图谱技术应运而生,它能直观地展示实体信息和实体间的关系,为知识搜索提供了新方向。论文作者针对知识图谱构建中的序列标注问题,采用长短时记忆网络(LSTM)结构,并结合预训练词向量和微调词向量,提出D-LSTM模型,以保留更多训练过程中的特征信息。
针对医疗领域文本标注的稀疏性,论文进一步提出CTD-BLSTM模型,这是一种基于D-LSTM和Co-training半监督学习的改进模型,通过迭代训练提高序列标注的准确性。通过Python实现的CTD-BLSTM算法与原BLSTM模型的对比实验表明,该方法在识别效果和适应性方面表现更优。
在此基础上,论文还设计了一个医疗知识搜索系统,该系统使用Java语言开发,能对用户的自然语言查询进行句法分析和语义依存分析,理解用户的搜索意图。结合构建的中文医疗领域知识图谱,系统能够返回更加精确、直观的知识答案。关键词包括知识图谱、序列标注和医疗知识搜索,这些都是当前智能医疗和人工智能领域的热门话题。
通过这个系统,用户不再需要从大量链接中寻找信息,而是可以直接获取所需的知识,大大提升了知识搜索的效率和准确性,为智能医疗领域的发展提供了有力的技术支持。
270 浏览量
135 浏览量
2023-06-01 上传
2023-05-31 上传
2021-09-18 上传
2024-09-10 上传
2024-09-10 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/1a6c9b0a0b244b76ac901294b3adc49c_weixin_26735445.jpg!1)
锋锋老师
- 粉丝: 24
- 资源: 3925
最新资源
- 解决本地连接丢失无法上网的问题
- BIOS报警声音解析:故障原因与解决方法
- 广义均值移动跟踪算法在视频目标跟踪中的应用研究
- C++Builder快捷键大全:高效编程的秘密武器
- 网页制作入门:常用代码详解
- TX2440A开发板网络远程监控系统移植教程:易搭建与通用解决方案
- WebLogic10虚拟内存配置详解与优化技巧
- C#网络编程深度解析:Socket基础与应用
- 掌握Struts1:Java MVC轻量级框架详解
- 20个必备CSS代码段提升Web开发效率
- CSS样式大全:字体、文本、列表样式详解
- Proteus元件库大全:从基础到高级组件
- 74HC08芯片:高速CMOS四输入与门详细资料
- C#获取当前路径的多种方法详解
- 修复MySQL乱码问题:设置字符集为GB2312
- C语言的诞生与演进:从汇编到系统编程的革命