声明
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.2.1 知识图谱
1.2.2 基于知识图谱的问答系统
1.3 本文主要工作
1.4 全文结构安排
2 系统设计
2.1 系统总体架构
2.2 功能模块设计与实现
2.2.1 数据收集模块设计
2.2.2 数据处理模块设计
2.2.3 知识图谱构建模块设计
2.2.3 问答查询模块设计
2.3 医药知识图谱实体关系设计
2.4 小结
3 算法及关键技术
3.1 基于词典的最大前向/后向匹配算法
3.2 基于Word2Vec的中文词向量生成算法
3.2.1 词嵌入
3.2.2 基于Word2Vec中文词向量生成
3.3 基于TextCNN的问题分类算法
3.3.1 总体结构
3.3.2 算法伪代码和模型整体结构
3.4 基于BiLSTM的启发式扩展实体检测算法
3.4.1 双向长短时记忆网络(BiLSTM)
3.4.2 基于BiLSTM的启发式扩展算法
3.5 基于AR-SMCNN的关系检测算法
3.5.1 基于注意力机制的双向门循环网络(BiGRU-Attention)
3.5.2 基于相似矩阵的递归神经网络关系检测算法
3.6 本章小结
4 测试及性能分析
4.1 实验设置
4.1.1 实验环境
4.1.2 实验数据来源及预处理
4.1.3 网络模型参数定义及训练
4.2 系统功能性测试
4.2.1 网页端问答页面
4.2.2 疾病数据查询与展示界面
4.2.3 知识图谱管理界面
4.3 系统实验结果对比分析
4.3.1 TextCNN问题分类算法实验
4.3.2 问答模块总体效果对比分析
4.3.3 系统总体问答效果对比实验
4.4 小结
5 结语
5.1 主要工作总结
5.2 未来工作展望
致谢
参考文献
