文献类型：期刊文章

作　　者：曹明宇[1] 李青青[1] 杨志豪[1] 王磊[2] 张音[2] 林鸿飞[1] 王健[1]

CAO Mingyu;LI Qingqing;YANG Zhihao;WANG Lei;ZHANG Yin;LIN Hongfei;WANG Jian(Dalian University of Technology,School of Computer Science and Technology,Dalian,Liaoning 116024, China;Beijing Institute of Health Administration and Medical Information, Beijing 100850,China)

机构地区：[1]大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁大连116024 [2]军事医学科学院,北京100850

出　　处：《中文信息学报》

基　　金：十三五国家重点研发计划(2016YFC0901902);国家自然科学基金(61272373,61340020,61572102);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-0084)

年　　份：2019

卷　　号：33

期　　号：6

起止页码：88-93

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：问答系统可以增加用户获取信息的便捷度,而知识图谱作为结构化的数据来源,可以为问答系统提供更加高质量的知识,基于医学知识图谱的问答系统具有重要的研究和应用意义。该文针对成人中常见的原发性肝癌,从医学指南及SemMedDB知识库中抽取其知识三元组,构建了原发性肝癌的知识图谱。在此基础上,实现了流水线式的问答系统:先识别问题中的实体,再结合TFIDF和词向量生成句子向量,匹配最相似的问题模板,根据模板的语义及问题中的实体,到知识图谱中检索答案。实验表明,该系统可以有效地回答原发性肝癌相关的药物、疾病及表征等问题。

关 键 词：问答系统 知识图谱 原发性肝癌

分 类 号：TP391]