构建医疗知识图谱：基于D-LSTM和CTD-BLSTM的实体识别

"该文档是一篇关于中文医疗领域知识图谱构建及其应用的硕士学位论文，主要讨论了如何利用知识图谱技术解决医疗信息检索的问题。" 在当前的信息化时代，网络上的医疗信息呈爆炸式增长，这既为人们提供了丰富的医疗知识，也带来了信息筛选的难题。传统的搜索引擎主要依赖关键词匹配，返回的是信息链接而非直接的知识点，用户还需要自行提炼所需信息。知识图谱作为一种有效的信息组织和表示方式，可以清晰地展示实体间的关系，从而更好地满足用户对精准知识的需求。 论文首先概述了知识图谱的研究背景和发展，特别强调了其在医疗领域的应用潜力。知识图谱的构建通常包括知识抽取、知识融合和知识加工三个阶段，其中知识抽取是关键，涉及到命名实体识别（NER）和命名实体关系识别（NERE）。论文介绍了LSTM网络在序列标注问题中的应用，并提出了一种改进模型——D-BLSTM，以增强模型对特征信息的保留能力。针对医疗领域数据的稀缺性，论文进一步引入了Co-Training半监督学习方法，形成了CTD-BLSTM算法，提高了实体识别和关系识别的效率。 通过实验，论文验证了CTD-BLSTM模型在序列标注任务上的优越性，并利用图数据库Neo4j存储构建的医疗知识图谱。最后，论文设计并实现了一个基于知识图谱的医疗知识搜索系统，该系统能够理解用户自然语言输入的查询意图，通过句法分析和语义依存分析，提供精准且直观的知识搜索结果。 这篇论文的主要贡献在于构建了中文医疗领域的知识图谱，并设计了一个高效的知识搜索系统，为医疗信息检索提供了新的解决方案。关键词涉及知识图谱、序列标注和医疗知识搜索，体现了人工智能和智能医疗在知识组织与检索方面的深度融合。