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基于知识图谱的自动问答系统的应用研究与实现

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-19页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 领域知识图谱构建研究现状第14-15页
        1.2.2 医疗领域问答系统应用研究现状第15页
        1.2.3 研究现状总结第15-16页
    1.3 论文主体研究内容与目标第16-17页
    1.4 硕士在读期间主要完成工作第17页
    1.5 论文组织结构第17-19页
第二章 关键技术相关理论知识综述第19-25页
    2.1 实体识别与实体关系抽取任务第19-22页
        2.1.1 命名实体识别第19-21页
        2.1.2 实体关系抽取第21-22页
    2.2 实体对齐第22-23页
    2.3 基于语义解析的知识库问答第23-25页
第三章 面向临床医疗领域的知识图谱构建方法与实现第25-45页
    3.1 知识图谱构建的挑战分析与整体方案设计第25-26页
    3.2 临床医疗知识抽取第26-34页
        3.2.1 挑战分析与方案设计第26-28页
        3.2.2 基于规则包装的人工抽取器第28-29页
        3.2.3 基于Bi-LSTM-CRF的联合学习模型的自动抽取器第29-34页
    3.3 临床医疗知识融合第34-37页
        3.3.1 挑战分析与方案设计第34-35页
        3.3.2 医疗同义实体库构建第35-37页
        3.3.3 多知识库融合第37页
    3.4 临床医疗知识混合存储第37-39页
        3.4.1 基于Neo4j的关系类知识存储第38-39页
        3.4.2 基于MongoDB的属性类知识存储第39页
    3.5 实验评估与分析第39-44页
        3.5.1 实体与关系联合抽取实验与分析第40页
        3.5.2 实体对齐实验与分析第40页
        3.5.3 临床医疗领域知识图谱规模分析第40-44页
    3.6 本章小结第44-45页
第四章 基于临床医疗知识图谱的自动问答方法与系统实现第45-57页
    4.1 医疗知识图谱问答系统挑战与整体方案设计第45-46页
    4.2 基于数据冷启动与自动标注的语料生成器第46-48页
    4.3 基于实体识别与关系映射的问句语义解析第48-52页
        4.3.1 基于字-词网格LSTM-CRF的NER模型第48-50页
        4.3.2 基于字-词编码的CNN关系分类模型第50-52页
    4.4 知识库答案检索第52-53页
        4.4.1 术语归一化第52页
        4.4.2 分流与查询逻辑转化第52-53页
    4.5 实验评估与分析第53-56页
        4.5.1 问句实体识别实验与分析第53-55页
        4.5.2 问句关系/属性映射实验与分析第55页
        4.5.3 问题类型支持度评估第55-56页
    4.6 本章小结第56-57页
第五章 医疗智能辅助问诊服务平台的设计与实现第57-68页
    5.1 需求分析第57-58页
        5.1.1 系统业务需求第57-58页
        5.1.2 系统功能需求第58页
    5.2 系统设计与实现第58-62页
        5.2.1 系统总体架构设计与实现第59-60页
        5.2.2 系统功能流程设计与实现第60-61页
        5.2.3 技术架构设计与实现第61-62页
    5.3 平台系统测试第62-66页
        5.3.1 知识库问诊助手第62-65页
        5.3.2 图谱关系可视化第65页
        5.3.3 WeChat医疗助手第65-66页
        5.3.4 平台服务整合测试第66页
    5.4 本章小结第66-68页
第六章 总结与展望第68-72页
    6.1 论文工作总结第68-70页
        6.1.1 研究背景与已完成研究工作第68-69页
        6.1.2 研究成果与论文创新点第69-70页
    6.2 未来工作展望第70-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-77页
攻读学位期间取得的研究成果第77页

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