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目錄

第一章 緒 論

1.1 研究工作的背景與意義

1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.2.1 知識圖譜研究現(xiàn)狀

1.2.2 智能問答系統(tǒng)研究現(xiàn)狀

1.3 本文的主要研究內(nèi)容

1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排

第二章 相關(guān)理論技術(shù)分析

2.1 大數(shù)據(jù)處理相關(guān)理論技術(shù)

2.1.1 分布式計算

2.1.2 分布式文件系統(tǒng)

2.1.3 分布式存儲系統(tǒng)

2.2 知識圖譜相關(guān)理論技術(shù)

2.2.1 圖數(shù)據(jù)庫

2.2.2 命名實體識別與關(guān)系抽取技術(shù)

2.3 機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)

2.3.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.3.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.3.3 其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

2.4 本章小結(jié)

第三章 醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的知識抽取與融合

3.1 引言

3.2 融合詞級信息的實體關(guān)系聯(lián)合抽取方法

3.2.1 字詞向量嵌入層

3.2.2 特征編碼層

3.2.3 實體關(guān)系識別抽取層

3.2.4 實驗結(jié)果與分析

3.3 基于多數(shù)據(jù)源的實體關(guān)系獲取

3.4 醫(yī)療健康實體對齊方法

3.4.1 實驗結(jié)果與分析

3.5 本章小結(jié)

第四章 基于文本數(shù)據(jù)的實體與意圖識別方法

4.1 引言

4.2 基于自注意力機制的命名實體識別方法

4.2.1 實驗結(jié)果與分析

4.3 基于ALBERT-TextCNN的意圖識別方法

4.3.1 實驗結(jié)果與分析

4.4 本章小結(jié)

第五章 基于醫(yī)療健康知識圖譜的應(yīng)用與實現(xiàn)

5.1 引言

5.2 醫(yī)療健康數(shù)據(jù)應(yīng)用設(shè)計方案

5.2.1 基于知識圖譜的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計

5.2.2 醫(yī)療健康數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)路線分析

5.2.3 醫(yī)療健康數(shù)據(jù)應(yīng)用功能設(shè)計

5.3 自動化問診系統(tǒng)設(shè)計

5.3.1 系統(tǒng)概要設(shè)計

5.3.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計

5.3.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計

5.4.1 系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)實現(xiàn)

5.4.2 系統(tǒng)整體架構(gòu)實現(xiàn)

5.4.3 系統(tǒng)功能模塊實現(xiàn)

5.5 系統(tǒng)測試

5.5.1 測試環(huán)境

5.5.2 功能測試

5.5.3 性能測試

5.6 本章小結(jié)

第六章 全文總結(jié)與展望

6.1 全文總結(jié)

6.2 后續(xù)工作展望

致謝

參考文獻

攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果

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