【摘 要】
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知识图谱、问答系统技术的发展进步,为智能查询提供便利。如今市面上出现形形色色的兽药,人们想要准确查询这些兽药信息变得困难,同时很多养殖户由于缺少兽药知识,凭借经验造成了滥用,因此如何科学合理的查询兽药信息尤为关键。互联网技术的进步,使得人们习惯借助于网络求取各种资源,通过一个更为便捷的方式为人们实现兽药知识查询和问答,可以帮助人们更加规范科学的了解兽药。基于知识图谱的兽药问答系统有望解决这个问题,
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知识图谱、问答系统技术的发展进步,为智能查询提供便利。如今市面上出现形形色色的兽药,人们想要准确查询这些兽药信息变得困难,同时很多养殖户由于缺少兽药知识,凭借经验造成了滥用,因此如何科学合理的查询兽药信息尤为关键。互联网技术的进步,使得人们习惯借助于网络求取各种资源,通过一个更为便捷的方式为人们实现兽药知识查询和问答,可以帮助人们更加规范科学的了解兽药。基于知识图谱的兽药问答系统有望解决这个问题,兽药知识图谱通过结构化的数据组织形式实现数据的语义关联,为智能问答提供知识支撑,可以准确理解用户的意图,为用户提供准确的答案,满足人们的需求。本文以兽药领域的智能问答为切入点,研究如何有效构建兽药领域知识图谱,并为问答系统提供支撑,实现兽药领域的智能问答系统。主要研究包含以下几个内容。（1）研究兽药信息抽取方法。本文构建ALBERT+BiGRU+CRF兽药实体识别模型,并在此基础上改进,引入自注意力机制获取序列内部的上下文特征信息,使用ALBERT做字向量表示解决一词多义的问题,CRF模型设置约束获得更优的标签序列,实现一个用于兽药说明书的ALBERT+BiGRU+Self＿att+CRF命名实体识别模型。实验结果表明加入自注意力机制F1值提高了0.47%,在解决长文本序列时能提高命名实体识别的效果。（2）研究兽药知识图谱的构建方法。从兽药说明书获取数据,过滤无用信息和字符,设计针对兽药文本的实体、关系、属性类型,采用构建的ALBERT+BiGRU+Self＿att+CRF模型对兽药命名实体识别,TextCNN实现关系抽取,基于模板的属性抽取,最后使用Neo4j图数据库进行存储。（3）实现基于兽药知识图谱的智能问答系统。首先针对问句语料缺乏问题,构建问句生成器并进行标注,获得训练语料库,然后采用语义解析的方法,通过上文构建的ALBERT+BiGRU+CRF模型对兽药问句实体识别,采用TextCNN获取用户意图,将得到的问句实体和关系经过逻辑转换在Neo4j中搜索答案。问答系统的实现上采用Flask框架构建web系统,通过Ajax实现前后端的交互,使服务以浏览器的方式访问,还通过Cytoscape.js使兽药知识图谱可视化,最终完成兽药知识问答系统,满足用户兽药知识问答和信息检索的功能要求。
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