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【摘要】：隨著我國醫療信息化建設的逐步推進,提高醫療健康服務水平,完善和健全醫療服務體系,是目前急需解決的問題,因此我國提出了智慧醫療建設的相關政策,提高全民健康意識、提供便捷的智慧醫療服務。但由于目前醫療健康領域信息化建設還不完善,同時,隨著人們生活質量的提高,傳統醫院已經無法滿足人們的醫療需求,人們渴望通過更為便捷的方式實現對某些醫療常識的查詢或者在線的醫療輔助問診。基于知識圖譜的醫療智能問答有望解決這一問題。基于知識圖譜的醫療智能問答通過對問句進行深度的語義解析,實現對問句意圖的理解,借助已有專業知識圖譜智能醫療問答系統,為用戶提供精準的答案反饋,滿足了人們對醫療服務的更高要求。為了響應國家在醫療領域的相關政策,以及滿足民眾的醫療需要,本文從通用醫療領域的智能問答實現切入進行研究,構建了關于醫療領域的知識圖譜并在此基礎上實現了基于深度學習的自動問答。本文的主要研究包含以下幾個內容:(1)運用網頁爬蟲技術,爬取相關醫療網站結構化或半結構化的數據,進行相關的整合,構建基于醫療領域的知識圖譜,采用Neo4j圖數據庫進行存儲智能醫療問答系統,實現知識圖譜可視化。(2)實現基于醫療知識圖譜的智能問答,采用命名實體識別以及意圖識別實現對醫療問句的語義解析任務,首先設計實現了基于BERT+Bi LSTM+CRF的命名實體識別模型對醫療問句主實體進行識別,其次構建了關于醫療問句分類數據集,設計了基于預訓練模型BERT+Text CNN文本分類模型,對醫療問句進行相關的分類,從而確定問句的最終意圖,將識別與分類的結果轉化為標準查詢語句在知識圖譜中進行答案檢索。(3)構建醫療智能問答系統,采用網頁開發框架,融合上述相關內容,構建了一個基于深度學習的醫療智能問答系統,實現對用戶醫療問句進行準確回答,滿足了用戶對醫療問答系統的需求。綜合上述研究內容,本文完成了一個完整的基于深度學習的醫療知識圖譜問答系統,可以實現對用戶的醫療問句進行準確回答。本文的研究內容為今后在醫療問答系統構建方向的研究者們提供了一些參考經驗,具有一定的實際意義與應用價值。