基于新冠肺炎知识图谱的智能问答系统研究

作者：任燕春; 赵瑛; 王铁; 许丹彤

来源：内蒙古科技大学学报, 2021, 40(03): 287-298.

DOI：10.16559/j.cnki.2095-2295.2021.03.016

• 新冠肺炎
• 知识图谱
• 智能问答
• 命名实体识别
• BERT-BiLSTM-CRF

为了能够提供实时的新冠疾病咨询服务,本研究将新冠肺炎知识图谱以百科网站作为主要知识来源,利用中文分词、命名实体识别、依存句法分析和Neo4j图数据库等关键技术,初步实现了基于新冠肺炎知识图谱的智能问答系统.另外基于BERT-BiLSTM-CRF模型,设置了BIO和BIOE 2种标注方案对医疗命名实体识别结果影响的对比实验,验证了BIOE标注方案的优越性,其总评测结果 F1值高达97%.

• 单位
  内蒙古科技大学