基于知识图谱的医疗知识搜索系统

"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。