16 基于新冠肺炎知识图谱的智能问答系统研究

任燕春;赵瑛;王铁;许丹彤;

• 1:内蒙古科技大学信息工程学院

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摘要(Abstract)：

为了能够提供实时的新冠疾病咨询服务,本研究将新冠肺炎知识图谱以百科网站作为主要知识来源,利用中文分词、命名实体识别、依存句法分析和Neo4j图数据库等关键技术,初步实现了基于新冠肺炎知识图谱的智能问答系统.另外基于BERT-BiLSTM-CRF模型,设置了BIO和BIOE 2种标注方案对医疗命名实体识别结果影响的对比实验,验证了BIOE标注方案的优越性,其总评测结果 F1值高达97%.

关键词(KeyWords)： 新冠肺炎;知识图谱;智能问答;命名实体识别;BERT-BiLSTM-CRF

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(81460279; 61841204);; 内蒙古自治区自然基金资助项目(2018LH08066; 2015MS0604);; 内蒙古自治区高等学校科学研究项目资助项目(NJZY145);; 包头市科技计划项目资助项目(2015C2006-14; 2017C1002)

作者(Author): 任燕春;赵瑛;王铁;许丹彤;

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DOI: 10.16559/j.cnki.2095-2295.2021.03.016

参考文献(References)：

• [1]黄恒琪，于娟，廖晓，等．知识图谱研究综述[J]．计算机系统应用，2019,28(06):1．

• [2]Zhao S,Cai Z,Chen H,et al.Adversarial training based lattice LSTM for Chinese clinical named entity recognition[J].Journal of Biomedical Informatics (S1532-0464),2019,99:1．

• [3]袁凯琦，邓扬，陈道源，等．医学知识图谱构建技术与研究进展[J]．计算机应用研究，2018,35(07):1929．

• [4]刘燕，傅智杰，李姣，等．医学百科知识图谱构建[J]．中华医学图书情报杂志，2018,27(06):28．

• [5]张元博．医疗知识图谱构建与应用[D]．哈尔滨:哈尔滨工业大学，2018．

• [6]聂莉莉，李传富，许晓倩，等．人工智能在医学诊断知识图谱构建中的应用研究[J]．医学信息学杂志，2018,39(06):7．

• [7]田迎，单娅辉，王时绘．基于知识图谱的抑郁症自动问答系统研究[J]．湖北大学学报(自然科学版)，2020,42(05):587．

• [8]杨美洁，熊相超．基于爬虫技术和电子病历的糖尿病知识图谱的构建[J]．中国数字医学，2020,15(02):6．

• [9]赵京胜，宋梦雪，高翔．自然语言处理发展及应用综述[J]．信息技术与信息化，2019,(07):142．

• [10]Bhuvan S,Willis V C,Huettner C S,et al.Predictive article recommendation using natural language processing and machine learning to support evidence updates in domain-specific knowledge graphs[J].Jamia Open(S2574-2531),2020,3(3):332．

• [11]吕庆莉．数据挖掘与复杂网络的融合及其在中医药领域应用[J]．中草药，2016,47(08):1430．

• [12]王智悦，于清，王楠，等．基于知识图谱的智能问答研究综述[J]．计算机工程与应用，2020,56(23):1．

• [13]颜昕．基于自然语言处理的医疗健康问答系统[J]．通讯世界，2018,(06):255．

• [14]王继伟，梁怀众，樊伟，等．基于中文医疗知识图谱的智能问答系统设计与实现方法[J]．中国数字医学，2021,16(02):54．

• [15]刘羿，冯子恩，万晓娴．基于知识图谱的急诊问答系统[J]．电脑与电信，2020,(04):51．

• [16]谢刚，吴高巍，任俊宏，等．面向患者的智能医生框架研究[J]．计算机科学与探索，2018,12(09):1475．

• [17]李轩．基于知识图谱的教育领域知识问答系统的研究与应用[D]．长春:吉林大学，2019．

• [18]朱淑媛，罗军．基于本体的领域自动问答系统研究[J]．计算机应用与软件，2019,36(08):98．

• [19]杨振，万为清．图数据库的研究和应用[J]．电脑编程技巧与维护，2020,(12):91．

• [20]杨飘，董文永．基于BERT嵌入的中文命名实体识别方法[J]．计算机工程，2020,46(04):40．

• [21]冯艳红，于红，孙庚，等．基于BLSTM的命名实体识别方法[J]．计算机科学，2018,45(02):261．

• [22]原旎，卢克治，袁玉虎，等．基于深度表示的中医病历症状表型命名实体抽取研究[J]．世界科学技术-中医药现代化，2018,20(03):355．

• [23]张若彬，刘嘉勇，何祥．基于BLSTM-CRF模型的安全漏洞领域命名实体识别[J]．四川大学学报(自然科学版)，2019,56(03):469．

• [24]Patil N,Patil A,Pawar B V.Named Entity Recognition using conditional random fields[J].Procedia Computer Science (S1877-0509),2020,167:1181．

• [25]马晨浩．基于甲状腺知识图谱的自动问答系统设计与实现[D]．上海:东华大学，2018．

• [26]王若佳，魏思仪，王继民．Bi LSTM-CRF模型在中文电子病历命名实体识别中的应用研究[J]．文献与数据学报，2019,1(02):53.