摘 要：智能問答系統(tǒng)可以快速、準確地為用戶提供信息服務，是自然語言處理領域的備受關注的研究方向。在醫(yī)學知識服務領域，也具有很好的應用前景和發(fā)展空間。論文首先簡述了醫(yī)學領域智能問答系統(tǒng)的研究情況，其次就醫(yī)學智能問答系統(tǒng)中的問題分析、信息檢索、答案抽取三個組成部分及其關鍵技術進行了分別闡述；最后對其在中醫(yī)方面的應用進行了闡述，并對醫(yī)學智能問答系統(tǒng)的進一步發(fā)展提出了展望。

    關鍵詞：醫(yī)學領域；智能問答系統(tǒng)；中醫(yī)藥

    中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2018.14.007

    文章編號：1006-1959(2018)14-0016-04

    Abstract：Intelligent question-answering system can provide information service to users quickly and accurately，which is the research direction of natural language processing.In the field of medical knowledge service，it also has a good application prospect and development space.Firstly，this paper briefly introduces the research situation of intelligent question-answering system in medical field， and then expounds the three components and key technologies of question analysis，information retrieval and answer extraction in medical intelligent question answering system.Finally，its application in traditional Chinese medicine is expounded，and the further development of medical intelligent question-answering system is prospected.

    Key words：Medical field；Intelligent question-answering system；Traditional Chinese medicine

    隨著科學技術的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)應用開始普及于人類生活的方方面面，健康醫(yī)療與互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合是醫(yī)學信息化發(fā)展的必然趨勢。醫(yī)學信息化的發(fā)展影響著人們對健康知識的獲取方式。目前，對醫(yī)學相關知識的搜索主要通過傳統(tǒng)搜索引擎，例如百度百科、360搜索等，這種搜索方式一般只需用戶輸入關鍵字，便會返回大量的網(wǎng)頁。然而這些方式難以滿足用戶的需求：一方面系統(tǒng)不能返回給用戶最直接的答案，而是一些與問題相關的網(wǎng)頁或者文檔，用戶需要再次從這些網(wǎng)頁或者文檔中尋找最終想要的答案。尤其對于非醫(yī)學專業(yè)人員，他們對醫(yī)學知識了解不深，尋找答案會更加困難。另一方面答案質(zhì)量參差不齊，用戶在查找、獲取、理解方面會存在許多困難。智能問答系統(tǒng)不僅可以允許用戶以自然語言方式提問，還能返回給用戶準確、簡潔的答案，不需要用戶再次篩選合適的答案。將智能問答系統(tǒng)應用于醫(yī)學領域，能夠進一步提高人們獲取健康知識的便捷性、準確性。

    1智能問答系統(tǒng)在醫(yī)學領域研究概況

    1.1發(fā)展歷程 智能問答系統(tǒng)的發(fā)展可追溯到圖靈測試時期，其主要測試機器是否具備人類智能。20世紀60年代，由于計算、數(shù)據(jù)資源有限，主要是限定領域智能問答系統(tǒng)發(fā)展，比如專家系統(tǒng)。這些系統(tǒng)中搜索答案的數(shù)據(jù)集來自于專家手工編寫。90年代以來，自然語言處理技術的興起和語義信息的應用，以及隨著網(wǎng)上的資源越來越豐富，智能問答系統(tǒng)得到了快速發(fā)展[1]。尤其在1999年國際文本檢索會議(簡稱TREC)引入了問答系統(tǒng)評測專項(簡稱QA Track)后，QA Track成為了最受歡迎的TREC評測項目之一，智能問答系統(tǒng)的發(fā)展速度越來越快。相比之下，醫(yī)學領域智能問答系統(tǒng)研究起步較晚，當前尚處于初步發(fā)展階段[2]。

    1.2研究現(xiàn)狀

    1.2.1國外研究情況說明 國外在醫(yī)學領域智能問答系統(tǒng)研究中已有了初步發(fā)展，國外的醫(yī)學智能問答系統(tǒng)，見表1。從面向的對象來看，MedQA、AskHERMES、MEANS、AskCuebee主要針對醫(yī)學專業(yè)人員，如AskCuebee是一款用于寄生蟲學家獲取與寄生蟲有關知識的系統(tǒng)。mnquireMe則是針對大眾群體，通過問題-答案對返回給用戶想要的信息。從使用技術的不同來看，可以分為基于傳統(tǒng)檢索技術的問答系統(tǒng)和基于語義技術的問答系統(tǒng)?；趥鹘y(tǒng)檢索技術的問答系統(tǒng)有MedQA、AskHERMES、mnquireMe，基于語義技術的問答系統(tǒng)有MEANS、AskCuebee?；趥鹘y(tǒng)檢索技術的問答系統(tǒng)主要采用關鍵詞匹配技術，這種方法的問答系統(tǒng)對于抽取的答案質(zhì)量有一定局限性。基于語義技術的問答系統(tǒng)主要采用語義分析法對問題和抽取的答案進行分析，不再只是單純的關鍵詞匹配，而是從語義層面上對問題和答案進行了分析思考，答案質(zhì)量有所提高。

    1.2.2國內(nèi)研究情況說明 國內(nèi)智能問答系統(tǒng)起步相對較晚。HestiaQA是由Zhang等人[8]針對疾病咨詢所做的中文問答系統(tǒng)。中科院計算研究所研究過一款醫(yī)學檢索系統(tǒng)[9]，這個系統(tǒng)采用深度問答方法對問題進行分析以及答案的抽取。由趙欣[10]發(fā)明的基于疾病圈的疾病自診知識問答系統(tǒng)主要為了大眾提供疾病知識的科學依據(jù)。其主要研究步驟是：建立疾病圈，根據(jù)疾病的不同建立不同的疾病子圈，系統(tǒng)從疾病圈抽取出一些問題用于該圈子的會員回答，另一方面，會員可以向題庫中添加問題，由專家審核確認。運用此方法，疾病圈即知識庫會越來越大。在社區(qū)類問答系統(tǒng)方面，國內(nèi)出現(xiàn)了一些比較有名的醫(yī)學信息服務類網(wǎng)站，如尋醫(yī)問藥網(wǎng)，快速問醫(yī)生等[11，12]。這類網(wǎng)站雖然允許用戶通過各種形式提問問題，但是返回給用戶的答案較多，對于非專業(yè)人員，其獲取準確答案較為困難。

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