【摘 要】
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随着医疗领域所受到的关注的增多,正在经历爆炸式增长的人工智能（AI）也在为医疗领域带来一场全新革命,即“AI+医疗”。现如今医疗领域的智能化主要集中在利用知识图谱的一些上层应用来辅助医生诊断,减少医生的工作量。因此,如何高效地构建一个可靠的面向中文医疗领域的知识图谱势在必行。然而现在中文知识图谱的构建仍面临着一些挑战,因此如何克服这些难点,构建知识图谱,从而为上层应用提供底层的知识,从知识层面上为
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随着医疗领域所受到的关注的增多,正在经历爆炸式增长的人工智能（AI）也在为医疗领域带来一场全新革命,即“AI+医疗”。现如今医疗领域的智能化主要集中在利用知识图谱的一些上层应用来辅助医生诊断,减少医生的工作量。因此,如何高效地构建一个可靠的面向中文医疗领域的知识图谱势在必行。然而现在中文知识图谱的构建仍面临着一些挑战,因此如何克服这些难点,构建知识图谱,从而为上层应用提供底层的知识,从知识层面上为用户提供有效可靠和较完备的医疗知识就显得尤为重要。本文研究成果主要包括:（1）针对医疗诊断的过程进行分析,对整个过程中所需的知识进行建模,并提出了基于二元关系的知识表示和基于嵌套关系的知识表示。同时根据这两种知识表示方法分别进行了数据集的构建,从而为后面的知识抽取任务提供坚实的基础。（2）针对本文面向基于二元关系的知识表示所构建的二元关系数据集进行知识抽取,首先对于关系抽取进行了子任务的拆分,拆成了关系检测和关系分类两个子任务,然后基于卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络进行了实验。同时在实验中基于医学文本中医学实体的分布特性提出了实体替换机制,即在输入中用实体的类型对实体进行替换。实验结果表明,这一机制对性能有一定的提升。（3）针对本文面向基于嵌套关系的知识表示所构建的嵌套关系数据集进行知识抽取任务的分析,并基于这种全新的输出选择了编码器-解码器框架这一在自然语言生成中常用的框架。在整个基础上选择了序列到序列的方法对任务进行建模,同时加入了实体替换机制和注意力机制。实验结果表明,这两个机制对性能有较大的提升。
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