基于知识图谱的医疗问答系统研究应用  

作　　者：黄承宁 殷晓磊 陈武 HUANG Chengning;YIN Xiaolei;CHEN Wu

机构地区：[1]南京工业大学浦江学院,江苏南京211222 [2]南京审计大学,江苏南京211815 [3]中国建筑股份有限公司,北京100029

出　　处：《信息技术与信息化》2024年第5期210-215,共6页Information Technology and Informatization

基　　金：国家自然科学基金项目(61702229);江苏省高等学校自然科学研究项目(18KJD520001);南京工业大学浦江学院科研重点培育课题(njpj2022-1-07);南京工业大学浦江学院青年教师发展基金(PJYQ03)。

摘　　要：为了改善当前中文医疗领域高质量专业问答数据缺乏的问题,提出一种面向患者就医前自诊的基于医疗知识图谱的自动问诊系统。采用一种基于卷积神经网络(CNN)算法,解析用户以自然语言提出的问题,使用Neo4J进行面向医疗健康领域的知识图谱模型的构建存储,再使用基于卷积神经网络的知识库关系/属性映射算法进行语义解析,最后通过关联搜索算法完成用户问题关键字与知识图谱之间的匹配,得出患者问题的答案。实验证明,所设计构建的基于知识图谱的智能问答系统有效解决了相关病症咨询专业缺乏问题,有效实现了患者自助,具有较高的准确率和实用价值。

关 键 词：知识图谱 问答系统 深度学习 语义推理 智能医疗 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术] R-05[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]