基于知识图谱的医疗问答系统研究应用

扫码查看

原文链接

NETL
NSTL
万方数据

中文摘要：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.

作者：

黄承宁、殷晓磊、陈武

展开 >

作者单位：

南京工业大学浦江学院江苏南京 211222

南京审计大学江苏南京 211815

中国建筑股份有限公司北京 100029

关键词：

知识图谱问答系统深度学习语义推理智能医疗

出版年：

2024

DOI：