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【摘要】：現今人們對醫療健康的關注度持續增長,許多人會更加傾向于通過互聯網搜索醫療健康相關的知識信息。通常情況下,人們在搜索疾病健康等相關內容的時候,搜索引擎所返回的結果太多且沒有真正理解用戶的意圖,而醫療類網站往往又過于專業繁雜,普通用戶需要耗費大量時間和精力去篩選尋找所需信息,無法快速準確的得到真正關心的信息。因此,為了能夠處理上述問題,本文設計并開發實現了基于知識圖譜的醫療問答系統。論文中的主要工作首先是構建了一個醫療知識圖譜,通過對互聯網上醫療類網站中的知識進行獲取,采用基于規則詞典的方法進行醫療類實體及其之間關系屬性的提取智能醫療問答系統,通過Neo4j數據庫對醫療知識進行組織和存儲,包含了與疾病、癥狀、飲食等相關的多類實體及關系屬性,最后組織構建了一個醫療知識圖譜。其次是結合構建的醫療知識圖譜,以其作為知識基礎,對醫療問答系統算法進行設計實現,使用了實體識別以及基于長短期記憶(LSTM)網絡結構的屬性鏈接算法來計算問題意圖和相關關系屬性之間的對應程度,實驗結果表明準確率達到了 87.3%,同時結合醫療知識圖譜搜索智能醫療問答系統,可應用于問答模塊流程當中。最后基于上述構建的醫療知識圖譜以及相關算法,本文開發實現了基于知識圖譜的醫療問答系統,包含用戶醫療問答服務以及醫療知識圖譜可視化應用等模塊。目前面向大眾的即時醫療問答系統十分少見,因此本文所構建的系統能夠為大眾提供便捷的醫療問答服務從而緩解上述困境,具有重要應用價值。其次現今在中文領域的醫療健康類知識圖譜實屬罕見,因此本文所構建的醫療知識圖譜,可以作為智能問答或者搜索等應用的知識基礎,且方便擴展和遷移,具有廣泛的應用前景。