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摘要
目的:构建基于中文医疗知识图谱的智能问答系统,使人们通过人机交互的方式就能完成简单的自我诊疗。方法:通过词性标注的方法获取用户提出问句中的医疗实体,再利用结合基于共享层的卷积神经网络(SH-CNN)与词频-逆文本频率(TF-IDF)算法的混合算法来计算出系统中与问句语义最接近的问题模板。最后根据获取问题模板的问句类型以及问句中的医疗实体构建cypher语句,从知识图谱中检索答案返回给用户。结果:该系统具有较强的问题解答能力,回答准确率达90.7%。结论:基于医疗知识图谱的问答系统为用户提供了快速准确的答案,可在一定程度上缓解医疗资源紧缺的矛盾,是医疗领域信息化的必然趋势。
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