基于知识图谱的医疗问答机器人
案例介绍
• 数据预处理：设计句子切分算法，将非结构化医疗文本进行长短句切分。
实体与关系抽取：抽取半结构化数据，构建疾病，药品，疾病症状，疾病治疗方法等实体库与之 对应的关系，导入neo4j图数据库。
数据标注：采用AC自动机标注医疗文本中的实体，设计实体序列排序算法，解决实体嵌套问题，再加以人工校验。
模型构建：采用BERT+BiLSTM+CRF进行实体识别，设计实体替换，实体随机Mask，实体拼接等动态加载训练策略。模型在验证集上的F1值为94%。
意图与实体识别：解析query，采用tf-idf进行实体对齐，设计实体的意图归属算法，能够识别并拆解多意图，多实体，连接到neo4j图数据库查询对应的answer。
模型部署：采用flask线上部署，平均响应时间为0.25s。
基于知识图谱的医疗问答机器人
案例介绍
一、基于知识图谱的医疗问答机器人
• 数据预处理：设计句子切分算法，将非结构化医疗文本进行长短句切分。
实体与关系抽取：抽取半结构化数据，构建疾病，药品，疾病症状，疾病治疗方法等实体库与之 对应的关系，导入neo4j图数据库。
数据标注：采用AC自动机标注医疗文本中的实体，设计实体序列排序算法，解决实体嵌套问题，再加以人工校验。
模型构建：采用BERT+BiLSTM+CRF进行实体识别，设计实体替换，实体随机Mask，实体拼接等动态加载训练策略。模型在验证集上的F1值为94%。
意图与实体识别：解析query，采用tf-idf进行实体对齐，设计实体的意图归属算法，能够识别并拆解多意图，多实体，连接到neo4j图数据库查询对应的answer。
模型部署：采用flask线上部署，平均响应时间为0.25s。
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