目的:1.以本体的方法设计并且构建《伤寒论》领域知识图谱。2.训练并运用中医命名实体识别技术对阳明病的文献进行挖掘,并将挖掘到的数据补充到《伤寒论》知识图谱。方法:1.以信息科学“本体论”的方法设计《伤寒论》知识本体框架。2.使用标注工具对《伤寒论》的原文的知识,各药学著作《伤寒论》常见药物知识和《中医证候鉴别诊断学》中伤寒论证候进行人工分类标注分类和提取,构建方剂、药物、证候、病证、方药剂量知识集。3.通过软件将各数据集导入到Neo4j图数据库中构建《伤寒论》领域知识图谱。对已构建的《伤寒论》知识图谱进行查询和校验。4.标注古今名医验案,联合计算机专家训练命名实体识别模型。将训练的模型应用于,宋代到清代十四位医家《伤寒论》著作中阳明病文献的识别。5.对各医家阳明病证治方药进行探讨和数据分析。6.将上述知识导入《伤寒论》知识图谱当中作为补充。结果:1.本研究设计了一种《伤寒论》领域知识图谱的本体框架。2.将《伤寒论》原文、本草学著作、证候鉴别诊断中100,000余字的知识内容,分类为病名、证候、症状、治法、病因、病机、方剂、药材、气、味、功效、归经、转归等13个概念类别,6个知识数据集。3.将各知识数据集导入Neo4j图数据库后,形成了包含6350多个具体概念和11300多个知识三元组的《伤寒论》知识图谱。4.运用Cypher语句调取了知识图谱中六经病、方剂、症状、脉象知识子图,对数据库知识内容进行了可视化表示和简要解读,说明了知识图谱在知识组织和表示上的可行性和便捷性。5.在命名实体识别模型辅助下从《伤寒论》名医著作中有关阳明病的条文进行挖掘,整理得到了 149个方剂命名实体和74个药物实体。6.各医家治疗阳明病证的方药可归纳为如下几类一、辛温发汗解表类方。二、辛凉透热类方。三、温中止呕类方。四、攻下热结类方。五、攻下瘀血类方,六、利湿退黄类方。七、导下润肠类方。结论:《伤寒论》知识图谱是高效知识组织和表示形式。中医命名实体识别模型是《伤寒论》知识图谱补充的必要工具,提高了文献挖掘的效率。宋代到清代是《伤寒论》理论快速发展的时期,大量医家在《伤寒论》的基础上,阐发了阳明证治的新理论,拓展和补充了治疗阳明病的新方法,是启发我们中医临床思维,提高临床能力的重要借鉴。