一种基于医疗知识图谱的智能问答系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111046272A(43)申请公布日2020.04.21(21)申请号201911055172.8(22)申请日2019.10.31(71)申请人九次方大数据信息集团有限公司地址100744北京市房山区良乡凯旋大街建设路18号-D1800(72)发明人潘磊(74)专利代理机构北京久维律师事务所11582代理人邢江峰(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)G06F16/332(2019.01)G06F16/33(2019.01)G06F16/36(2019.01)G06F40/242(2020.01)G16H20/10(2018.01)权利要求书1页说明书4页附图2页(54)发明名称一种基于医疗知识图谱的智能问答系统(57)摘要本发明提供了一种基于医疗知识图谱的智能问答系统。它包括医药知识图谱、医药知识卡片、自然语言处理单元、盲区处理单元、药物推荐界面、输入界面、智能问答处理器；所述医药知识图谱和所述医药知识卡片通过常用的医疗数据提取获得，所述输入界面将用户输入的信息发送给所述自然语言处理单元提取关键信息，所述智能问答处理器通过关键信息在所述医药知识图谱和所述医药知识卡片中进行对比，并结合盲区处理单元数据确定推荐的药物，所述药物推荐界面用于显示所推荐的药物。该智能问答系统采用自然语言处理，利用网络数据源对医药进行查询，并采用图谱与知识卡片相结合方式，减少了语意的错误理解，提升了诊断结果的易读性。CN111046272ACN111046272A权利要求书1/1页1.一种基于医疗知识图谱的智能问答系统，其特征在于，包括医药知识图谱、医药知识卡片、自然语言处理单元、盲区处理单元、药物推荐界面、输入界面、智能问答处理器；所述医药知识图谱和所述医药知识卡片通过常用的医疗数据提取获得，所述输入界面将用户输入的信息发送给所述自然语言处理单元提取关键信息，所述智能问答处理器通过关键信息在所述医药知识图谱和所述医药知识卡片中进行对比，并结合盲区处理单元数据确定推荐的药物，所述药物推荐界面用于显示所推荐的药物。2.根据权利要求1所述的一种基于医疗知识图谱的智能问答系统，其特征在于，所述自然语言处理单元将输入信息按照自然语言表达方式进行命名实体识别，并对所述输入界面的问题进行语句意义分割。3.根据权利要求1所述的一种基于医疗知识图谱的智能问答系统，其特征在于，所述智能问答处理器将所述医药知识图谱与所述医药知识卡片相结合，使用户可阅读文字以获取详细解释，并可通过视觉的图形来感知知识本体之间的相关性。4.根据权利要求1所述的一种基于医疗知识图谱的智能问答系统，其特征在于，所述盲区处理单元使用PS软件在设计时设置相应的网格比例分区，对主要网页元素设定空间比例，结合重要性的排序对空间结构是否合理进行对比。5.根据权利要求1所述的一种基于医疗知识图谱的智能问答系统，其特征在于，所述药物推荐界面针对网页主题、风格、比例的设计，通过H5页面与Web页面的综合对比，分析用户的浏览数据进行网页医疗知识的补充调整方案。6.根据权利要求1所述的一种基于医疗知识图谱的智能问答系统，其特征在于，所述医药知识卡片为通过输入界面获得的文字提取获得的关键词卡片，通过关键词卡片在所述所述医药知识图谱中进行匹配。7.根据权利要求1所述的一种基于医疗知识图谱的智能问答系统，其特征在于，所述智能问答处理器通过对分词分析确定关键词是否正确，并对常用的医药知识建立词典。8.根据权利要求1所述的一种基于医疗知识图谱的智能问答系统，其特征在于，所述用药推荐界面当用户输入的词语是疾病、症状类型词时，系统将对应的症状与数据库进行匹配，并将所述智能问答处理器的数据进行显示。9.根据权利要求1所述的一种基于医疗知识图谱的智能问答系统，其特征在于，当全部问题完成后，所述的智能问答系统在已有的中医药知识库中检索需要提供给用户的信息，并通过知识卡片、可视化图谱、用药推荐的方式呈现出来。10.根据权利要求1所述的一种基于医疗知识图谱的智能问答系统，其特征在于，所述医药知识图谱的构建流程依次经过模式图定义、知识抽取、知识融合三个步骤。2CN111046272A说明书1/4页一种基于医疗知识图谱的智能问答系统技术领域[0001]本发明涉及互联网诊疗领域，尤其涉及一种基于医疗知识图谱的智能问答系统。背景技术[0002]互联网诊疗可以使病人不出家门、不挂号就进行基础病情的诊断，具有很高的实用价值。但是，准确的互联网诊疗的难度极大，目前已有部分平台上线在线诊疗的系统。但是传统的在线诊疗平台多关注如何将数据库的信息呈现给用户，而中文语言与其他的语言最大的不同的地方在中文的词汇之间没有空格使其分隔开，这加大了语言处理算法对语句