基于医疗健康数据的智能知识图谱研究及预训练模型的应用探究

简介：
本研究聚焦于构建基于医疗健康数据的智能知识图谱，并探讨其在预训练模型中的应用，旨在提升医疗数据分析与智能化服务水平。 本段落研究了医疗健康文本数据的知识抽取与融合方法。在知识抽取阶段，通过深度学习技术对中文医疗健康文档进行信息提取，并改进基于共享参数的联合抽取模型。引入ALBERT预训练模型以提高自然语言识别准确度，并采用Lattice LSTM来满足中文分词需求，进而完成实体标签和关系类别的输出。 进入知识融合环节后，则研究了利用BiLSTM对不同来源的医疗健康实体进行特征匹配的方法，以此实现多源数据的有效整合。此外，在基于文本数据的实体与意图识别方面亦有所探讨：在用户问题文本中的目标实体识别阶段采用了自注意力机制结合Transformer编码结构来获取上下文信息；而在后续的目标关系提取中，则通过ALBERT-TextCNN模型对输入进行嵌入和特征抽取，以精准捕获用户提问的核心意图。完成上述步骤后，系统将利用查询知识图谱的方式向用户提供反馈。