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1. 2023, 36(6): 0. doi:

综述

基于知识图谱的医疗问答系统研究

李 伟,王竣生,秦 鹏

关键词: 医疗知识;知识图谱;问答系统;

中图分类号:TP311

文献标识码:A

文章编号:2096-9759(2023)06-0107-03

作者简介

李伟(1985-),山东聊城人,硕士,副教授,研究方向为数据挖掘、大数据技术。
 

摘要

随着人工智能技术的不断发展,越来越多的自然语言处理技术应用到医疗行业。如何从海量医疗数据中提炼信息,并根据用户的问题给出针对性较强的回答,是推进医疗智能化的关键问题。文章研究利用 BiLstm+CRF 模型处理医疗领域问答相关数据,基于图数据库 Neo4j 构建一个医疗知识图谱,并在此基础上构建一个问答系统,实现医疗知识的自动问答服务。实验结果表明,该系统可以为用户提出的问题查找匹配准确答案并返回给用户。
 

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