基于知识图谱的医疗知识搜索研究——LSTM与半监督学习在序列标注中的应用

"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，特别是在中兴Netnumen U31 R10（V12.11.40）统一网元管理系统背景下，模型一实体识别性能的变化。文章重点在于如何利用人工智能技术和知识图谱技术改善信息检索的精确性和效率，尤其是在医疗领域的应用。" 在当前的信息时代，互联网上的数据呈爆炸式增长，这为用户提供大量信息的同时，也带来了寻找所需知识的挑战。传统的搜索引擎依赖于全文索引和关键词匹配，返回的是相关链接而非直接的知识点，用户还需从众多结果中筛选。知识图谱技术的出现，提供了一种新的解决方案，它能以更直观的形式展示实体信息和实体间的关联，有助于从海量、结构多样的信息中提取精确信息。 论文中，作者深入研究了知识图谱构建中的序列标注问题。他们采用长短期记忆（LSTM）网络，通过预训练词向量和微调词向量扩展的D-LSTM模型来保留更多特征信息。针对医疗领域文本标注的稀疏性，论文提出了结合Co-training半监督学习的CTD-BLSTM改进模型，以提高识别效率。通过Python实现的CTD-BLSTM算法，经过对比实验验证，显示了其在识别性能和适应性上的优势。 此外，论文还基于构建的中文医疗领域知识图谱，使用Java语言开发了一个医疗知识搜索系统。该系统能理解用户的自然语言查询，通过句法分析和语义依存分析等手段解析用户的搜索意图，然后利用知识图谱返回更直观、精确的知识点。这一系统提升了医疗信息检索的精准度，为用户提供了一种高效的知识获取途径。 关键词涵盖了知识图谱、序列标注和医疗领域，强调了这些技术在智能医疗和知识图谱构建中的核心作用。通过这种技术的应用，不仅能够优化信息检索，还能在医疗知识服务中发挥重要作用，促进智能医疗的发展。