[發(fā)明專利]一種基于知識圖譜的中文醫(yī)藥問答系統(tǒng)及方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110763704.4
• 申請日: 2021-07-06
• 公開（公告）號: CN113569023A
• 公開（公告）日: 2021-10-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 龍海霞;劉博韜;徐新黎;馬驥;周艷波;肖杰
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/33;G06F40/295;G06F40/30;G06F16/36;G06F16/35;G06K9/62;G06F16/951
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務(wù)所有限公司 33241
• 代理人: 王利強(qiáng)

一種基于知識圖譜的中文醫(yī)藥問答系統(tǒng)，包括知識圖譜構(gòu)建模塊、問題分類模塊、數(shù)據(jù)庫查詢模塊、答案整合模塊和結(jié)果展示模塊。一種基于知識圖譜的中文醫(yī)藥問答方法，包括以下步驟：S1.獲取用戶的查詢文本；S2.對用戶的問句進(jìn)行解析，獲取主語實體、問題類別和問題類型；S3.根據(jù)解析結(jié)果以及預(yù)先構(gòu)建的中文醫(yī)藥知識圖譜進(jìn)行相關(guān)查詢，獲取查詢結(jié)果；S4.對醫(yī)藥查詢結(jié)果進(jìn)行整理，形成符合自然語言的對話答案以及可視化數(shù)據(jù)；S5.對文本答案以及可視化數(shù)據(jù)進(jìn)行展示。本發(fā)明提高了問題類型劃分的準(zhǔn)確率以及答案精度，滿足了用戶醫(yī)藥咨詢、食品指南、疾病輔助診療的需求，為用戶提供了更加便捷高效的服務(wù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及知識圖譜與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，更具體的說是涉及一種基于知識圖譜的中文醫(yī)藥問答系統(tǒng)及其方法。

背景技術(shù)

隨著人們對互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用越來越多，醫(yī)療大數(shù)據(jù)已經(jīng)一步一步走進(jìn)人們?nèi)粘Ｉ町?dāng)中。如何對體積龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從中獲取可利用的醫(yī)學(xué)知識，是醫(yī)療大數(shù)據(jù)實際應(yīng)用的關(guān)鍵。醫(yī)藥問答系統(tǒng)是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中理解用戶意圖，幫助用戶獲取答案的一種典型應(yīng)用。知識圖譜以圖結(jié)構(gòu)形式對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和處理，可以從海量的數(shù)據(jù)中抽取出有用的信息，有效處理海量醫(yī)療數(shù)據(jù)。目前網(wǎng)頁查詢很難對用戶提出的醫(yī)藥類問題給出針對性強(qiáng)的回答，而醫(yī)藥問答系統(tǒng)可以解決此類問題。

好的問題解析算法是問答系統(tǒng)質(zhì)量的關(guān)鍵，常用的問題解析方法包含模板匹配和語義解析。其中模板匹配通過匹配問句的關(guān)鍵詞，將問題匹配上對應(yīng)的問題模板，然后進(jìn)行答案的查詢。語義解析基于轉(zhuǎn)換器的雙向編碼表征模型(Bidirectional EncoderRepresentations from Transformers，BERT)進(jìn)行開發(fā)，BERT模型可以對同一詞語在不同上下文環(huán)境中生成相應(yīng)的動態(tài)詞向量，有著強(qiáng)大的語義理解能力。語義解析利用BERT文本相似度進(jìn)行問題分析，然后轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)庫查詢語句，進(jìn)行答案搜索。結(jié)合這兩種方法，提供一種基于知識圖譜的中文醫(yī)藥問答系統(tǒng)及其方法。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有中文醫(yī)藥領(lǐng)域問題搜索匹配不準(zhǔn)確，答案返回不精確，個性化搜索能力不足等問題，考慮到中文醫(yī)藥知識圖譜的知識連接和語義分析能力，本發(fā)明提供了一種基于知識圖譜的醫(yī)藥問答系統(tǒng)及其方法，可以更快速、高效地查找醫(yī)藥領(lǐng)域相關(guān)問題答案。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：

一種基于知識圖譜的中文醫(yī)藥問答系統(tǒng)及方法，包括知識圖譜構(gòu)建模塊、問題分類模塊、數(shù)據(jù)庫查詢模塊、答案整合模塊和結(jié)果展示模塊；

所述知識圖譜構(gòu)建模塊，用于根據(jù)醫(yī)藥百科網(wǎng)站獲取的數(shù)據(jù)構(gòu)建中文醫(yī)藥知識圖譜；

所述問題分類模塊，用于實現(xiàn)識別用戶問句的主語實體、問題類別和問題類型。其中問題類別為事實類和是否類，事實類為詢問具體的實體，例如“感冒的該吃什么藥”，此種問題給出對應(yīng)的事實答案；是否類為詢問兩種實體間關(guān)系，例如“感冒可以吃雞蛋嗎”，此種問題依據(jù)知識圖譜給出肯定或否定的答案。問題類型包含多個種類，例如疾病詢問用藥、疾病詢問治愈時間、疾病詢問癥狀等；

所述數(shù)據(jù)庫查詢模塊，用于根據(jù)問題分類的結(jié)果，將其轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫查詢語句；

所述答案整合模塊，用于將數(shù)據(jù)庫查詢語句送入數(shù)據(jù)庫，對返回的結(jié)果進(jìn)行整理，將查詢的內(nèi)容組裝為符合自然語言的答案以及對應(yīng)的可視化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；

所述結(jié)果展示模塊，用于顯示前端聊天室，并對查詢結(jié)果進(jìn)行文本以及可視化圖譜展示。

優(yōu)選的，所述知識圖譜構(gòu)建模塊包括醫(yī)藥數(shù)據(jù)爬取單元、結(jié)構(gòu)調(diào)整單元和醫(yī)藥數(shù)據(jù)存儲單元；

所述醫(yī)藥數(shù)據(jù)爬取單元，用于對網(wǎng)頁端醫(yī)療百科網(wǎng)站的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行爬取，并傳遞至結(jié)構(gòu)調(diào)整單元；

所述結(jié)構(gòu)調(diào)整單元，用于對醫(yī)藥數(shù)據(jù)爬取單元所獲得文本數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，將其按照數(shù)據(jù)庫要求的格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換，拆分為節(jié)點對應(yīng)節(jié)點屬性和節(jié)點對應(yīng)節(jié)點兩種類型存入數(shù)據(jù)庫用于后續(xù)分析；