知识图谱在医疗搜索中的应用:构建与检索系统
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更新于2024-08-07
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"这篇资源是关于中兴通讯的netnumen U31 R10(V12.11.40)统一网元管理系统的介绍,重点讲述了图形数据库的概念和在知识图谱中的应用。同时,提到了一篇硕士学位论文,该论文探讨了基于知识图谱的医疗知识搜索研究,利用LSTM网络和半监督学习方法解决医疗领域知识图谱构建的问题,并设计实现了医疗知识搜索系统。"
文章详细内容:
图模型在中兴netnumen U31 R10(V12.11.40)统一网元管理系统中扮演着重要角色,特别是在知识图谱的构建和管理方面。知识图谱技术是信息整合的关键,而图形数据库因其对节点和复杂关系的高效处理,成为知识图谱存储的理想选择。图形数据库与传统的关系型数据库不同,它以节点和连接这些节点的关系为基础,更适应描述实体之间的复杂联系。
图形数据库包括三个基本元素:节点(代表实体)、关系(连接节点的线)和属性(附加在节点或关系上的信息)。举例来说,图模型中可以有“人物”节点(如张三和李四),他们之间的关系可能是“朋友”,还有与电影“战狼2”相关的节点,包括电影的导演(吴京)、观看时间和评分。这种表达方式使得关系的查找和理解变得直观且易于操作。
论文部分探讨了基于知识图谱的医疗知识搜索,面对互联网信息爆炸式增长,传统的搜索引擎无法满足精准知识检索的需求。知识图谱可以更清晰地展示医疗领域的实体(如疾病、药物、症状)及其相互关系。论文采用了LSTM神经网络模型(D-LSTM)处理序列标注问题,针对医疗领域数据稀疏的特性,结合Co-training半监督学习方法,提出了CTD-BLSTM改进模型,以提高识别效率。通过实验,证明了这种方法在医疗知识图谱构建上的优越性。
最后,论文基于构建的医疗知识图谱开发了一套医疗知识搜索系统。该系统通过自然语言处理技术理解用户的查询,借助知识图谱以更精确、直观的方式返回医疗相关的知识。这表明,知识图谱和图形数据库技术在智能医疗领域有着巨大的潜力,可以显著改善信息检索和知识提取的效率和准确性。
2013-10-22 上传
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2015-01-26 上传
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锋锋老师
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