基于自然语言处理的医疗问答系统研究与实现

摘要：

针对民生的医疗健康大数据,运用知识图谱构建医疗知识图谱,通过F1 值比较,在知识图谱构建的知识抽取阶段采用Bert模型自然语言处理算法,而关系抽取阶段采用基于注意机制的卷积神经网络(Att-RCNN),通过上述两种算法将建立好的知识图谱存储于图存储引擎Neo4j中;其次,为了系统能够识别用户的意图,通过F1 值比较,最终采用BERT-TextCNN算法模型处理用户意图识别和槽位匹配;最后,利用Django框架搭建后端,前端采用微信接口实现用户与该系统的交互.

关键词：知识图谱、自然语言处理、智能问答系统、深度学习

所属期刊栏目：7

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川信息职业技术学院校级课题2022C18

在线出版日期：2023-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1-5,9