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【摘要】：隨著我國(guó)醫(yī)療信息化建設(shè)的逐步推進(jìn),提高醫(yī)療健康服務(wù)水平,完善和健全醫(yī)療服務(wù)體系,是目前急需解決的問(wèn)題,因此我國(guó)提出了智慧醫(yī)療建設(shè)的相關(guān)政策,提高全民健康意識(shí)、提供便捷的智慧醫(yī)療服務(wù)。但由于目前醫(yī)療健康領(lǐng)域信息化建設(shè)還不完善,同時(shí),隨著人們生活質(zhì)量的提高,傳統(tǒng)醫(yī)院已經(jīng)無(wú)法滿足人們的醫(yī)療需求,人們渴望通過(guò)更為便捷的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)某些醫(yī)療常識(shí)的查詢或者在線的醫(yī)療輔助問(wèn)診?；谥R(shí)圖譜的醫(yī)療智能問(wèn)答有望解決這一問(wèn)題。基于知識(shí)圖譜的醫(yī)療智能問(wèn)答通過(guò)對(duì)問(wèn)句進(jìn)行深度的語(yǔ)義解析,實(shí)現(xiàn)對(duì)問(wèn)句意圖的理解,借助已有專業(yè)知識(shí)圖譜智能醫(yī)療問(wèn)答系統(tǒng),為用戶提供精準(zhǔn)的答案反饋,滿足了人們對(duì)醫(yī)療服務(wù)的更高要求。為了響應(yīng)國(guó)家在醫(yī)療領(lǐng)域的相關(guān)政策,以及滿足民眾的醫(yī)療需要,本文從通用醫(yī)療領(lǐng)域的智能問(wèn)答實(shí)現(xiàn)切入進(jìn)行研究,構(gòu)建了關(guān)于醫(yī)療領(lǐng)域的知識(shí)圖譜并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)問(wèn)答。本文的主要研究包含以下幾個(gè)內(nèi)容:(1)運(yùn)用網(wǎng)頁(yè)爬蟲技術(shù),爬取相關(guān)醫(yī)療網(wǎng)站結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),進(jìn)行相關(guān)的整合,構(gòu)建基于醫(yī)療領(lǐng)域的知識(shí)圖譜,采用Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)智能醫(yī)療問(wèn)答系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)知識(shí)圖譜可視化。(2)實(shí)現(xiàn)基于醫(yī)療知識(shí)圖譜的智能問(wèn)答,采用命名實(shí)體識(shí)別以及意圖識(shí)別實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療問(wèn)句的語(yǔ)義解析任務(wù),首先設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于BERT+Bi LSTM+CRF的命名實(shí)體識(shí)別模型對(duì)醫(yī)療問(wèn)句主實(shí)體進(jìn)行識(shí)別,其次構(gòu)建了關(guān)于醫(yī)療問(wèn)句分類數(shù)據(jù)集,設(shè)計(jì)了基于預(yù)訓(xùn)練模型BERT+Text CNN文本分類模型,對(duì)醫(yī)療問(wèn)句進(jìn)行相關(guān)的分類,從而確定問(wèn)句的最終意圖,將識(shí)別與分類的結(jié)果轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)查詢語(yǔ)句在知識(shí)圖譜中進(jìn)行答案檢索。(3)構(gòu)建醫(yī)療智能問(wèn)答系統(tǒng),采用網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)框架,融合上述相關(guān)內(nèi)容,構(gòu)建了一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)療智能問(wèn)答系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶醫(yī)療問(wèn)句進(jìn)行準(zhǔn)確回答,滿足了用戶對(duì)醫(yī)療問(wèn)答系統(tǒng)的需求。綜合上述研究?jī)?nèi)容,本文完成了一個(gè)完整的基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)療知識(shí)圖譜問(wèn)答系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的醫(yī)療問(wèn)句進(jìn)行準(zhǔn)確回答。本文的研究?jī)?nèi)容為今后在醫(yī)療問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建方向的研究者們提供了一些參考經(jīng)驗(yàn),具有一定的實(shí)際意義與應(yīng)用價(jià)值。