一种基于膀胱癌知识图谱的智能问答系统构建方法与流程

技术特征：
1.一种基于膀胱癌知识图谱的智能问答系统构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取若干膀胱癌临床指南和若干医学术语标准；根据若干所述膀胱癌临床指南和若干所述医学术语标准，构建膀胱癌多层次知识模型，并将所述膀胱癌多层次知识模型映射为膀胱癌知识图谱；基于所述膀胱癌知识图谱，构建膀胱癌知识图谱智能问答系统。2.根据权利要求1所述的基于膀胱癌知识图谱的智能问答系统构建方法，其特征在于，所述根据若干所述膀胱癌临床指南和若干所述医学术语标准，构建膀胱癌多层次知识模型包括：根据若干所述膀胱癌临床指南和若干所述医学术语标准，确定文档层；根据所述文档层，确定架构层；根据所述文档层，确定知识层；将所述架构层和所述知识层进行融合存储在关系型数据库中，得到膀胱癌多层次知识模型。3.根据权利要求2所述的基于膀胱癌知识图谱的智能问答系统构建方法，其特征在于，所述文档层包括膀胱癌临床指南库、医学术语数据库和概念分类体系；所述根据若干所述膀胱癌临床指南和若干所述医学术语标准，确定文档层包括：将若干所述膀胱癌临床指南进行整合，得到膀胱癌临床指南库；将若干所述医学术语标准进行整合，得到医学术语数据库和概念分类体系；其中所述概念分类体系用于表征医学的概念类别的划分体系。4.根据权利要求2所述的基于膀胱癌知识图谱的智能问答系统构建方法，其特征在于，所述根据所述文档层，确定架构层包括：对所述文档层进行层级维度的结构化梳理，得到中间文档层；对所述中间文档层进行共性整合，得到架构层。5.根据权利要求2所述的基于膀胱癌知识图谱的智能问答系统构建方法，其特征在于，所述知识层包括实体识别结果和关系抽取结果；所述根据所述文档层，确定知识层包括：识别所述文档层的膀胱癌实体，得到实体识别结果；对所述实体识别结果进行关系抽取，得到关系抽取结果。6.根据权利要求2所述的基于膀胱癌知识图谱的智能问答系统构建方法，其特征在于，所述将所述膀胱癌多层次知识模型映射为膀胱癌知识图谱包括：将所述膀胱癌多层次知识模型的架构进行本体建模，得到膀胱癌多层次知识本体模型；基于预设的映射标准，将所述膀胱癌多层次知识本体模型中存储在所述关系型数据库中的知识转化为资源描述框架数据，以完成对膀胱癌知识图谱的构建。7.根据权利要求1所述的基于膀胱癌知识图谱的智能问答系统构建方法，其特征在于，所述基于所述膀胱癌知识图谱，构建膀胱癌知识图谱智能问答系统包括：获取用户输入的膀胱癌相关问句，并对所述问句进行问句预处理，得到预处理问句；基于所述膀胱癌知识图谱，对所述预处理问句进行分析，得到问句分析结果；对所述问句分析结果进行检索，得到问句答案。8.根据权利要求7所述的基于膀胱癌知识图谱的智能问答系统构建方法，其特征在于，
所述基于所述膀胱癌知识图谱，对所述预处理问句进行分析，得到问句分析结果包括：获取预处理问句中的实体；基于所述膀胱癌知识图谱，生成候选实体集；其中，所述候选实体集用于表征膀胱癌相关实体名称的集合；计算所述实体和所述候选实体集中的实体的相似度，并将所述相似度进行排序，得到排序名次；将候选实体集中排序名次靠前的若干实体作为链接实体；对所述链接实体进行依存句法分析，得到问句分析结果。9.一种智能终端，其特征在于，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于执行如权利要求1-8中任意一项所述的方法。10.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1-8中任意一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种基于膀胱癌知识图谱的智能问答系统构建方法，所述方法包括：获取若干膀胱癌临床指南和若干医学术语标准；根据若干所述膀胱癌临床指南和若干所述医学术语标准，构建膀胱癌多层次知识模型，并将所述膀胱癌多层次知识模型映射为膀胱癌知识图谱；基于所述膀胱癌知识图谱，构建膀胱癌知识图谱智能问答系统。本发明实施例通过将不同来源的若干膀胱癌临床指南和若干医学术语标准构建成膀胱癌多层次知识模型，使得后续能高效地构建出很高精度的膀胱癌知识图谱，基于这样的膀胱癌知识图谱构建智能问答系统，为患者和医疗从业者提供精准的膀胱癌结构化知识查询，提高医疗质量。质量。质量。


技术研发人员：吴松 杨凯 周蓉
受保护的技术使用者：深圳市大数据研究院
技术研发日：2021.09.28
技术公布日：2022/2/6