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【摘要】：隨著我國醫(yī)療信息化建設(shè)的逐步推進,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題,因此我國提出了智慧醫(yī)療建設(shè)的相關(guān)政策,提高全民健康意識、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,隨著人們生活質(zhì)量的提高,傳統(tǒng)醫(yī)院已經(jīng)無法滿足人們的醫(yī)療需求,人們渴望通過更為便捷的方式實現(xiàn)對某些醫(yī)療常識的查詢或者在線的醫(yī)療輔助問診?；谥R圖譜的醫(yī)療智能問答有望解決這一問題?；谥R圖譜的醫(yī)療智能問答通過對問句進行深度的語義解析,實現(xiàn)對問句意圖的理解,借助已有專業(yè)知識圖譜智能醫(yī)療問答系統(tǒng),為用戶提供精準的答案反饋,滿足了人們對醫(yī)療服務(wù)的更高要求。為了響應(yīng)國家在醫(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)域的智能問答實現(xiàn)切入進行研究,構(gòu)建了關(guān)于醫(yī)療領(lǐng)域的知識圖譜并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了基于深度學習的自動問答。本文的主要研究包含以下幾個內(nèi)容:(1)運用網(wǎng)頁爬蟲技術(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),進行相關(guān)的整合,構(gòu)建基于醫(yī)療領(lǐng)域的知識圖譜,采用Neo4j圖數(shù)據(jù)庫進行存儲智能醫(yī)療問答系統(tǒng),實現(xiàn)知識圖譜可視化。(2)實現(xiàn)基于醫(yī)療知識圖譜的智能問答,采用命名實體識別以及意圖識別實現(xiàn)對醫(yī)療問句的語義解析任務(wù),首先設(shè)計實現(xiàn)了基于BERT+Bi LSTM+CRF的命名實體識別模型對醫(yī)療問句主實體進行識別,其次構(gòu)建了關(guān)于醫(yī)療問句分類數(shù)據(jù)集,設(shè)計了基于預(yù)訓練模型BERT+Text CNN文本分類模型,對醫(yī)療問句進行相關(guān)的分類,從而確定問句的最終意圖,將識別與分類的結(jié)果轉(zhuǎn)化為標準查詢語句在知識圖譜中進行答案檢索。(3)構(gòu)建醫(yī)療智能問答系統(tǒng),采用網(wǎng)頁開發(fā)框架,融合上述相關(guān)內(nèi)容,構(gòu)建了一個基于深度學習的醫(yī)療智能問答系統(tǒng),實現(xiàn)對用戶醫(yī)療問句進行準確回答,滿足了用戶對醫(yī)療問答系統(tǒng)的需求。綜合上述研究內(nèi)容,本文完成了一個完整的基于深度學習的醫(yī)療知識圖譜問答系統(tǒng),可以實現(xiàn)對用戶的醫(yī)療問句進行準確回答。本文的研究內(nèi)容為今后在醫(yī)療問答系統(tǒng)構(gòu)建方向的研究者們提供了一些參考經(jīng)驗,具有一定的實際意義與應(yīng)用價值。