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基于知识图谱的原发性肝癌知识问答系统

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Indexed by:Journal Papers

Date of Publication:2019-06-15

Journal:中文信息学报

Included Journals:PKU

Volume:33

Issue:6

Page Number:88-93

ISSN No.:1003-0077

Key Words:问答系统;知识图谱;原发性肝癌

Abstract:问答系统可以增加用户获取信息的便捷度,而知识图谱作为结构化的数据来源,可以为问答系统提供更加高质量的知识,基于医学知识图谱的问答系统具有重要的研究和应用意义.该文针对成人中常见的原发性肝癌,从医学指南及SemMedDB知识库中抽取其知识三元组,构建了原发性肝癌的知识图谱.在此基础上,实现了流水线式的问答系统:先识别问题中的实体,再结合T FIDF和词向量生成句子向量,匹配最相似的问题模板,根据模板的语义及问题中的实体,到知识图谱中检索答案.实验表明,该系统可以有效地回答原发性肝癌相关的药物、疾病及表征等问题.

Pre One:Biomedical event trigger detection with convolutional highway neural network and extreme learning machine

Next One:基于神经网络的药物实体与关系联合抽取