文章目录大数据知识图谱之深度学习基于BERTLSTMCRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介Navicat Premium 15简介Layui简介Python语言介绍MySQL数据库深度学习六、核心理论贪心算法Aho-Corasick算法BERTBidirectional Encoder Representations from Transformers长短时记忆网络Long Short-Term MemoryLSTM条件随机场Conditional Random FieldCRF命名实体识别实体对齐语义知识库问答七、系统实现八、结语大数据知识图谱之深度学习基于BERTLSTMCRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述知识图谱是将知识连接起来形成的一个网络。由节点和边组成节点是实体边是两个实体的关系节点和边都可以有属性。知识图谱除了可以查询实体的属性外还可以很方便的从一个实体通过遍历关系的方式找到相关的实体及属性信息。BERT是一种基于Transformer 架构的预训练语言模型能够捕捉双向上下文信息。BERT 模型在大规模语料上进行预训练然后可以通过微调来适应特定任务,BERT 可用于处理输入文本提取丰富的语义信息。它可以用于文本的编码和表征学习以便更好地理解医学问答中的问题和回答。LSTM 是一种递归神经网络RNN的变体专门设计用于处理序列数据。它通过使用门控机制来捕捉长期依赖关系适用于处理时间序列和自然语言等序列数据。 LSTM 可以用于处理医学文本中的序列信息例如病历、症状描述等。它有助于保留文本中的上下文信息提高模型对长文本的理解能力。CRF 是一种用于标注序列数据的统计建模方法。在序列标注任务中CRF 能够考虑标签之间的依赖关系从而更好地捕捉序列结构。 在医学文本中CRF 可以用于命名实体识别NER任务例如识别疾病、药物、实验室结果等实体。通过引入CRF层可以提高标签之间的一致性和整体序列标注的准确性。基于BERTLSTMCRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统通过构建医疗领域的知识图谱来实现计算机的深度学习并且能够实现自动问答的功能。本次的内容研究主要是通过以Python技术来对医疗相关内容进行数据的爬取通过爬取足量的数据来进行知识图谱的的搭建基于Python语言通过echarts、Neo4j来实现知识图谱的可视化。通过智慧问答的方式构建出以BERTLSTMCRF的深度学习识别模型从而完成对医疗问句主体的识别构建出数据集以及实现文本的训练。通过Django来进行web网页的开发通过面向用户的网页端开发使用来满足用户医疗问答的需要。二、系统实现基本流程配置好所需要的环境jdk1.8,neo4j,pycharm,python等爬取所需要的医学数据获取所需基本的医疗数据。对医疗数据进行数据清洗处理。关系抽取定义与实体识别等。基于BERTLSTMCRF深度学习知识图谱建模。数据可视化、深度学习问答、问句分析可视化、知识图谱可视化等。知识问句分析管理、系统用户管理等功能完善做出一个完整的基于BERTLSTMCRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统。三、项目工具所用的版本号Neo4j版本Neo4j Desktop1.5.6或者neo4j-community-3.1.0都可以;neo4j里面医疗系统数据库版本3.1.0;Pycharm版本2021.2.1;JDK版本jdk1.8.0_211;MongoDB版本MongoDB-windows-x86_64-5.0.14;Django版本:3.2.8四、所需要软件的安装和使用(一)安装JAVA1.下载java安装包官网下载链接https://www.oracle.com/java/technologies/javase-downloads.html配置的话这里不再过多描述之前写过详细的JDK配置可以看一下附链接JDK的环境配置超级详细教程neo4j数据库所用的是neo4j-community-3.1.0版本目录参数信息如下五、开发技术简介Django技术介绍Django是一个开放源代码的Web应用框架由Python写成。采用了MVC的软件设计模式即模型M视图V和控制器C。Django 框架的核心组件有用于创建模型的对象关系映射为最终用户设计的完美管理界面一流的 URL 设计设计者友好的模板语言缓存系统。在Django中控制器接受用户输入的部分由框架自行处理所以 Django 里更关注的是模型Model、模板(Template)和视图Views称为 MTV模式。它们各自的职责如下层次模型Model即数据存取层模板(Template)即表现层视图View即业务逻辑层模型Model即数据存取层 处理与数据相关的所有事务 如何存取、如何验证有效性、包含哪些行为以及数据之间的关系等。模板(Template)即表现层 处理与表现相关的决定 如何在页面或其他类型文档中进行显示。视图View即业务逻辑层 存取模型及调取恰当模板的相关逻辑。模型与模板之间的桥梁。Django 视图不处理用户输入而仅仅决定要展现哪些数据给用户而Django 模板 仅仅决定如何展现Django视图指定的数据。或者说, Django将MVC中的视图进一步分解为 Django视图 和 Django模板两个部分分别决定 “展现哪些数据” 和 “如何展现”使得Django的模板可以根据需要随时替换而不仅仅限制于内置的模板。Django的主要目的是简便、快速的开发数据库驱动的网站。它强调代码复用,多个组件可以很方便的以“插件”形式服务于整个框架Django有许多功能强大的第三方插件你甚至可以很方便的开发出自己的工具包。这使得Django具有很强的可扩展性。它还强调快速开发和DRY(Do Not Repeat Yourself)原则。1.对象关系映射 (ORM,object-relational mapping)以Python类形式定义你的数据模型ORM将模型与关系数据库连接起来你将得到一个非常容易使用的数据库API同时你也可以在Django中使用原始的SQL语句。2.URL 分派使用正则表达式匹配URL你可以设计任意的URL没有框架的特定限定。像你喜欢的一样灵活3.模版系统使用Django强大而可扩展的模板语言可以分隔设计、内容和Python代码。并且具有可继承性。4.表单处理你可以方便的生成各种表单模型实现表单的有效性检验。可以方便的从你定义的模型实例生成相应的表单。5.Cache系统可以挂在内存缓冲或其它的框架实现超级缓冲 实现你所需要的粒度。6.会话(session)用户登录与权限检查快速开发用户会话功能。7.国际化内置国际化系统方便开发出多种语言的网站。8.自动化的管理界面不需要你花大量的工作来创建人员管理和更新内容。Django自带一个ADMIN site,类似于内容管理系统。Neo4j数据库Neo4j数据库是一个轻量级的、高性能的图形数据库该数据库也被称之为是图片引擎能够同面向对象的方式来进行数据的处理。该技术能够通过嵌入式的开发实现java持久化引擎的应用。该技术也是开源的技术截止目前已经有一亿多个节点其可以满足绝大多数的用户需求。作为一个高性能的,NOSQL图形数据库它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。Bootstrap4框架Bootstrap是一个流行的开源前端框架用于快速开发响应式和移动优先的网站。Bootstrap 4是Bootstrap框架的第四个主要版本它引入了许多新的特性和改进。Bootstrap 4框架的详细介绍及优势响应式设计 Bootstrap 4是一个响应式设计的框架可以确保网站在各种设备上都能够良好显示包括桌面、平板和手机。网格系统 Bootstrap的网格系统是其核心组件之一它允许开发人员创建灵活的布局。网格系统基于12列可以轻松地创建多列布局适应不同屏幕大小。移动优先 Bootstrap 4采用移动优先的设计理念使得在设计和开发时首先考虑移动设备的体验。这有助于确保网站在小屏幕上的良好表现。CSS预处理器支持 Bootstrap 4使用SassSyntactically Awesome Stylesheets作为其默认的CSS预处理器使得定制样式变得更加灵活和方便。组件 Bootstrap 4提供了许多内置的UI组件如导航栏、表单、按钮、模态框、轮播等可以在项目中轻松使用这些组件减少开发时间。升级的表格和表单 Bootstrap 4引入了一些改进使得表格和表单的样式更加现代化和易于定制。新的插件系统 Bootstrap 4引入了一种称为Popper.js的新的插件系统用于处理弹出框和工具提示等交互式组件。重新设计的文档 Bootstrap 4的文档经过重新设计更加清晰易读提供了丰富的示例和文档说明方便开发人员使用和学习。定制主题 Bootstrap 4允许开发人员通过使用Sass变量和mixin来轻松定制主题以满足项目的特定需求。浏览器支持 Bootstrap 4支持所有主流的现代浏览器并提供了对Flexbox布局的良好支持。总体而言Bootstrap 4是一个功能强大且灵活的前端框架适用于各种Web开发项目。它的广泛应用和强大的社区支持使得开发人员能够快速构建美观、响应式的网站。Echarts简介ECharts是一款基于JavaScript的开源可视化库专注于提供直观、交互丰富的图表展示效果。它由百度前端开发团队开发和维护具有灵活的配置项和丰富的图表类型适用于各种数据可视化场景。在本系统中ECharts在可视化分析方面发挥着重要作用。首先ECharts提供了丰富多样的图表类型包括折线图、柱状图、饼图、地图等可以满足系统对不同类型的数据进行展示的需求。通过使用ECharts系统能够以直观、易懂的方式展示数据、历史数据。用户可以通过交互式的图表进行数据的探索和分析从中获取有价值的信息。其次ECharts提供了丰富的配置项和交互功能使得系统能够灵活地定制图表展示效果和用户交互体验。此外ECharts还提供了丰富的扩展能力和插件支持使得系统能够根据需要定制和扩展特定的功能。例如ECharts提供了地图可视化的支持可以将数据以地理位置为基础展示在地图上使用户能够直观地了解不同地区的情况。同时ECharts还支持数据的动画效果、数据的渐变展示等增加了图表的可视化效果和吸引力。总之ECharts作为一款功能强大的可视化库在本系统中扮演着重要的角色。它通过丰富的图表类型和配置项使系统能够以直观、交互丰富的方式展示数据。同时ECharts的扩展能力和插件支持为系统的定制和功能扩展提供了便利。通过ECharts的应用本系统能够提供直观、灵活的数据可视化分析功能帮助用户更好地理解和利用数据。Navicat Premium 15简介Navicat Premium 15是一款功能强大且广泛使用的数据库管理工具。它提供了一个集成的开发环境适用于不同类型的数据库如MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL等。Navicat Premium 15具有直观的用户界面和丰富的功能使数据库管理变得更加高效和便捷。Navicat Premium 15作为一款强大的数据库管理工具在本系统中发挥着重要的作用。它提供了直观的界面和丰富的功能使用户能够方便地管理和操作MYSQL数据库。同时它还为系统开发人员提供了便捷的开发和调试环境加快了系统的开发进程。Layui简介Layui 是一套开源免费的 Web UI 组件库采用自身轻量级模块化规范遵循原生态的 HTML/CSS/JavaScript 开发模式非常适合网页界面的快速构建。Layui 区别于一众主流的前端框架它更多是面向于后端开发者即无需涉足各类构建工具只需面向浏览器本身便可将页面所需呈现的元素与交互信手拈来。Layui采用模块化的设计理念将各个功能划分为独立的模块每个模块都有清晰的责任和接口。这种设计使得开发者可以根据需要选择性地引入和使用不同的模块从而减小项目体积提高加载速度。此外提供了大量常用的界面组件包括但不限于按钮、表单、表格、导航、弹层、进度条等。这些组件风格简洁、统一可以方便地进行定制和扩展满足不同项目的需求。Layui的API设计简单易用使得开发者无需深入研究复杂的前端技术即可快速上手。它提供了丰富的文档和示例方便开发者查阅和学习。在扩展性方面 Layui具有良好的扩展性开发者可以根据项目需要编写自定义的模块或插件并集成到Layui框架中实现特定功能的定制化开发。Python语言介绍Python语言是现在最为常用的一款脚本语言技术该语言的特点在于编程过程简单语法平易近人。该语言的编程过程如同在进行一项语言的学习通过符合人们日常生活使用语言的习惯来进行编程开发可以有效的提升系统编程的效率并且在整个系统的开发过程中该技术也能有着非常多的框架和类库可提供使用包括django框架、flask框架等都是Python在web端开发所经常使用的开发框架。该语言继承了C语言的编程特点并且有着很好的跨平台使用特点实现了一次编译多处运行的效果。MySQL数据库本次的数据库选择了MySQL该数据库是当下最为常用的一款标准SQL语言下的数据库管理工具。该数据库能够通过SQL layer以及storage engine layer来快速的对数据信息进行完整的解析与存储通过多线程的数据服务来加快数据传输的效率并且该数据库也支持多种开发语言能够在不同的操作平台中均实现凯苏运行。该数据库对于硬盘内存的占用非常低可以实现安全的数据存储整个数据库具备了开源的特点可以为用户的数据存储服务提供个性化的图表编辑通过数据库表格的方式来进一步的提高数据存储的逻辑性确保数据关系准确。深度学习深度学习是一种机器学习的方法其中模型通过多层神经网络学习从输入数据中提取高层次抽象特征。深度学习模型通常包含多个层次这些层次构成了深层结构这也是“深度”学习一词的由来。深度学习是针对机器训练和学习的一个全新的研究方向希望能够通过该学习方式来实现人工智能的目标。深度学习是对样本数据的学习在对样本数据中所存在的逻辑关系、数据实体等进行解释和记录让计算机可以通过广泛的内容学习来具备一定的分析能力、判断和识别能力深度学习在搜索引擎、机器学习、自然语言等多个方面都形成非常好的应用效果能够通过该学习方式来解决人工智能领域遇到的一些困难。BERT是一种基于Transformer 架构的预训练语言模型能够捕捉双向上下文信息。BERT 模型在大规模语料上进行预训练然后可以通过微调来适应特定任务,BERT 可用于处理输入文本提取丰富的语义信息。它可以用于文本的编码和表征学习以便更好地理解医学问答中的问题和回答。LSTM 是一种递归神经网络RNN的变体专门设计用于处理序列数据。它通过使用门控机制来捕捉长期依赖关系适用于处理时间序列和自然语言等序列数据。 LSTM 可以用于处理医学文本中的序列信息例如病历、症状描述等。它有助于保留文本中的上下文信息提高模型对长文本的理解能力。CRF 是一种用于标注序列数据的统计建模方法。在序列标注任务中CRF 能够考虑标签之间的依赖关系从而更好地捕捉序列结构。 在医学文本中CRF 可以用于命名实体识别NER任务例如识别疾病、药物、实验室结果等实体。通过引入CRF层可以提高标签之间的一致性和整体序列标注的准确性。在医疗数据中CRF可以用于命名实体识别NER任务例如识别疾病、药物、实验室结果等实体。通过引入CRF层可以提高标签之间的一致性和整体序列标注的准确性。意图识别可以看做是一个分类问题针对于垂直产品的特点定义不同的查询意图类别。通过该系统设计一个强大的问答模块能够接受用户输入的自然语言问题并基于BERT、LSTM、CRF等算法模型生成准确的、语义一致的回答。六、核心理论贪心算法贪心算法又称贪婪算法是指在对问题求解时总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说不从整体最优上加以考虑他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。贪婪算法(Greedy algorithm)是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。用贪婪法设计算法的特点是一步一步地进行常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择而不考虑各种可能的整体情况它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间它采用自顶向下以迭代的方法做出相继的贪心选择每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题通过每一步贪心选择可得到问题的一个最优解虽然每一步上都要保证能获得局部最优解但由此产生的全局解有时不一定是最优的所以贪婪法不要回溯。贪婪算法是一种改进了的分级处理方法。其核心是根据题意选取一种量度标准。然后将这多个输入排成这种量度标准所要求的顺序按这种顺序一次输入一个量。如果这个输入和当前已构成在这种量度意义下的部分最佳解加在一起不能产生一个可行解则不把此输入加到这部分解中。这种能够得到某种量度意义下最优解的分级处理方法称为贪婪算法。对于一个给定的问题往往可能有好几种量度标准。初看起来这些量度标准似乎都是可取的但实际上用其中的大多数量度标准作贪婪处理所得到该量度意义下的最优解并不是问题的最优解而是次优解。因此选择能产生问题最优解的最优量度标准是使用贪婪算法的核心。Aho-Corasick算法Aho-Corasick算法是多模式匹配中的经典算法目前在实际应用中较多。Aho-Corasick算法对应的数据结构是Aho-Corasick自动机简称AC自动机Automaton。该算法能够识别出一个给定的语句中包含了哪些词典库中特定的词语具有很有的模式匹配作用。算法主要分为以下三个部分构造Goto表成功转移到另一个状态构造Failture指针如果某状态发生匹配失败需要跳转到一个特定的节点匹配匹配成功某一字符串我们构建一个基于Aho-Corasick算法的trie树用于加速过滤敏感词汇或关键词。构造actree加速过滤defbuild_actree(self,wordlist):actreeahocorasick.Automaton()# 初始化trie树ahocorasick 库 ac自动化 自动过滤违禁数据forindex,wordinenumerate(wordlist):actree.add_word(word,(index,word))# 向trie树中添加单词actree.make_automaton()# 将trie树转化为Aho-Corasick自动机returnactree使用Aho-Corasick自动机的目的是在输入文本中高效地检测和过滤多个关键词。这种数据结构的优势在于它能够同时匹配多个关键词而无需多次扫描输入文本因此在过滤大量文本时性能较高。BERTBidirectional Encoder Representations from TransformersBERTBidirectional Encoder Representations from Transformers属于深度学习模型。它是一种基于变压器Transformer架构的预训练模型通过在大规模文本数据上进行无监督的预训练来学习语言表示。BERT在处理自然语言处理NLP任务时取得了很大的成功包括文本分类、命名实体识别、语义角色标注等。BERT 模型在大规模语料上进行预训练然后可以通过微调来适应特定任务,BERT 可用于处理输入文本提取丰富的语义信息。它可以用于文本的编码和表征学习以便更好地理解医学问答中的问题和回答。BERT的关键创新之一是使用了双向bidirectional的注意力机制使模型能够同时考虑一个词的上下文信息而传统的语言模型通常是从左到右或从右到左单向考虑上下文。BERT建立在Transformer架构上这是一种基于自注意力机制的深度学习模型。Transformer被广泛应用于自然语言处理任务取得了显著的成功。它允许模型在并行计算的基础上有效地捕捉长距离依赖关系。总的来说BERT代表了深度学习在自然语言处理领域的巨大进展为多种NLP任务提供了先进的性能。长短时记忆网络Long Short-Term MemoryLSTM长短时记忆网络Long Short-Term MemoryLSTM是一种深度学习模型中的一种特殊类型的循环神经网络Recurrent Neural NetworkRNN。LSTM专门设计用来解决传统RNN中遇到的梯度消失和梯度爆炸的问题使得网络能够更好地捕捉和记忆长距离依赖关系。LSTM 是一种递归神经网络RNN的变体专门设计用于处理序列数据。它通过使用门控机制来捕捉长期依赖关系适用于处理时间序列和自然语言等序列数据。 LSTM 可以用于处理医学文本中的序列信息例如病历、症状描述等。它有助于保留文本中的上下文信息提高模型对长文本的理解能力。条件随机场Conditional Random FieldCRFCRF是一种判别式概率图模型用于建模标签序列的联合概率分布。在序列标注任务中CRF可以捕捉标签之间的依赖关系特别是相邻标签之间的依赖。这对于诸如命名实体识别、词性标注等序列标注任务非常重要。为了更好地捕捉标签之间的关系CRF经常被用作深度学习模型的输出层。具体来说深度学习模型可以学习输入序列的表示然后使用CRF层对这些表示进行解码考虑标签之间的依赖关系从而生成最终的标签序列。这种结合CRF和深度学习的方法在自然语言处理任务中广泛应用包括命名实体识别、词性标注、分块等。通过结合深度学习的表示学习和CRF的序列建模能力模型在序列标注任务上取得了更好的性能。在医学文本中CRF 可以用于命名实体识别NER任务例如识别疾病、药物、实验室结果等实体。通过引入CRF层可以提高标签之间的一致性和整体序列标注的准确性。命名实体识别命名实体识别是一种可以在非结构化的文本中通过特定的实体来进行文本的识别是一种专名的识别。该识别方式是在特定的领域中通过对领域中的实体类型进行精准的定义例如在医疗领域中针对与医疗相关的疾病、症状、药物、问诊等内容进行系统性的内容定义也能够通过命名实体识别来对药剂、价格、收款等内容进行定义这种定义的方式可以通过精准匹配的方式来进行实体边界的识别并且可以实现对边界的正确标记。命名实体识别的方法主要有三种方式第一种是通过利用规则法来进行规则的人工编写第二种是通过HMM、CRF等模型来进行机器学习模板订制第三种是通过神经网络的方式以LSTM、RNN等算法来进行特征的提取。实体对齐知识图谱与问答系统的应用结合已经非常的广泛将不同的知识图谱进行对接可以实现有效的数据互补形成一个更大的知识图谱。而知识图谱越大其中包含的实体内容就越多就越需要解决实体对齐的问题。实体对其主要包括了成对的实体对齐、集体实体对其等通过不同的算法使用能够很好的完成不同知识图谱之间的相同数据对象表示的对齐问题解决。语义知识库问答语义解析是一种应用在知识库中非常常见的语言解析方式可以将自然语言进行逻辑的转换从而让自然语言被转换为可执行的查询语言。而语义知识库是先通过语义的解析再通过搜索引擎的处理来进行逻辑判断并最终实现查询结果的获取。语义知识库可通过可解释性的方式来提升知识问答的精准度最终实现面向知识图谱的自然语言问答环境的生成。七、系统实现数据爬取与清洗不再过多描述具体看大数据知识图谱——基于知识图谱深度学习的大数据(KBQA)NLP医疗知识问答系统全网最详细讲解及源码/建议收藏部分核心代码一小部分截图展示其它内容这里不再过多描述。系统登录界面通过首页登录名及密码信息的录入实现系统平台的登录使用对于没有系统账号的用户可以通过注册页面实现在线的用户注册系统界面的内容呈现相对简洁具体界面呈现内容如下系统首页进入到识别系统后台系统首页界面主要介绍了知识图谱的概述同时通过首页导航意图识别、问句管理以及问句分析功能模块的内容实现在线问答结合医疗领域的问句管理及问句分析可以对系统端的问句内容进行整理和数据统计系统用户可以通过修改密码以及用户管理实现识别系统登录及个人信息的维护具体系统首页内容呈现如下图所示深度学习问答界面基于BERTLSTMCRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统的主要功能模块为深度学习问答模块用户可以通过该功能模块实现在线问答通过界面下方的输入栏实现医疗领域相关问题的录入通过点击发送实现在线提问系统会结合用户端的问题进行意图分析并反馈问题答复内容具体意图识别界面的主要功能栏内容呈现如下知识问句管理知识问句管理是对系统用户提出的问题信息进行统一的管理和查询主要呈现了系统用户提出的问题信息、答案信息以及提出问题用户的个人信息及提问时间等内容可以对于重复的问题内容进行在线的删除操作同时也可以结合问题内容进行搜索和查找具体知识问句管理界面内容呈现如下图所示问句分析可视化界面问句分析可视化主要是对于系统平台的问题内容进行关键字及查询次数内容的统计通过该界面进行可视化呈现了医疗领域问题的内容以及提出问题的次数结合问句分析对高频词的问题内容进行分析和统计具体问句分析界面呈现如下用户修改密码界面用户可以通过修改密码模块实现登录密码的修改通过录入新密码和复核录入来实现密码的修改具体密码修改页面内容如下系统用户管理界面通过系统用户管理界面可以实现用户的新增以及用户基本信息的修改只需要录入用户姓名、密码以及手机号就可以实现在线用户新增这里手机号必须为11位数字具体用户新增界面信息内容录入如下图所示知识图谱可视化界面通过系统知识图谱可视化界面通常一种图形化的表示方式用于展示知识图谱中的实体节点以及它们之间的关系边。这样的界面有助于用户更直观地理解和探索复杂的知识结构。具体知识图谱可视化界面界面信息如下图所示八、结语通过该系统设计一个强大的问答模块能够接受用户输入的自然语言问题并基于Aho-Corasick算法、贪心算法及深度学习模型BERT、LSTM、CRF等算法模型生成准确的、语义一致的回答。同时结合系统的问句分析和管理来帮助统计系统的问句管理信息实现便捷的信息查询与管理。基于此次医疗领域深度学习用户问答系统的研究在系统开发和结构搭建上还存在一定的改进和优化空间因当前对中文临床医疗领域的知识图谱数据信息相对缺乏在构建医疗知识图谱的基础上还需要各方资源的整合还需要对知识库进行不断的信息扩充和维护同时对单实体多关系复杂情况的问题反馈未来仍需要在知识的抽取上还需要不断完善在数据库语料构建以及知识库的扩充上做更加深入的研究。如需项目源码文档解析等资料/解析/商业合作/交流探讨~等可以评论留言/添加下面个人名片感谢各位的喜欢与支持后面有时间和精力也会分享更多优质内容喜欢的小伙伴可以点赞收藏加关注感谢各位的喜欢与支持