毕业设计：基于知识图谱的医疗问答系统

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前言

大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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选题指导:

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大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

基于知识图谱的医疗问答系统

课题背景和意义

传统的医疗问答系统往往面临着信息碎片化、语义理解不准确、知识推理有限等问题，无法满足用户对医疗知识的深度、个性化需求。而基于知识图谱的医疗问答系统能够构建全面、结构化的医疗知识图谱，并通过深度学习和自然语言处理技术实现对用户问题的语义理解和知识推理，提供准确、可靠的医疗问答服务。这种系统不仅能够帮助用户快速获取医疗信息，还能辅助医生进行诊断和治疗决策，具有重要的临床和科研价值。

实现技术思路 一、算法技术理论 1.1知识图谱

基于知识图谱的问答系统可以通过模板对齐、语义解析和神经网络等方法实现。模板对齐方法使用预设的模板匹配问句中的内容，但需要人工创建模板且只适用于特定模板的问句。语义解析方法通过分析问句中的实体并转换成逻辑表达式，然后查询知识库来获取相关信息。这种方法需要设立和更新规则，通用性较差。基于神经网络的方法使用深度学习算法将问句和知识图谱中的实体、关系转换为向量表示，并计算向量相似度来得到答案。这种方法灵活处理多种问题类型，但答案格式不可控且对问题的解释能力有限。

1.2深度学习

深度学习是一种基于神经网络的技术，旨在模仿人脑思维方式。它通过端到端的训练，使用特征向量作为输入，用于问题分析和自动学习。深度学习方法在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域具有广泛的应用。常见的神经网络模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。深度学习的优势在于能够自动地从大量数据中学习特征表示，并在复杂任务中取得出色的性能。

循环神经网络（RNN）是一种具有短期记忆功能的神经网络模型，特别适用于序列化任务。它在机器翻译、关键字提取、情感分析等领域得到广泛应用。循环神经网络的独特之处在于每个时间步，神经元接受上一时刻的输出，并将当前的值传递给下一时刻，这样可以实现对序列上下文信息的记忆和处理。通过这种方式，RNN能够捕捉序列数据中的时序依赖关系，并在处理过程中考虑先前的信息。这使得RNN在处理语言、音频、时间序列等连续数据时表现出色，并在许多任务中取得了显著的成果。

长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络，用于解决传统RNN中存在的长距离依赖问题。LSTM在隐藏层中引入了一个内部处理单元，称为门控机制，以控制信息的流动。门控机制类似于全连接层，负责存储和更新上下文信息，通过sigmoid函数和乘积运算来实现。

LSTM的神经元由一个记忆单元和三个门控组成。门控包括遗忘门、输入门和输出门。记忆单元通过长短期记忆机制来保存网络在某一时刻的状态。遗忘门决定了上一时刻的记忆单元状态中有多少信息被保留到当前时刻的记忆单元状态中。输入门控制着当前时刻有多少输入信息被保存到记忆单元状态中。输出门则通过遗忘门和输入门的计算结果来决定当前时刻的输出。

通过引入门控机制，LSTM能够更好地处理长距离依赖关系，有效地捕捉序列中的重要信息并控制信息的流动。这使得LSTM在处理自然语言处理、语音识别、时间序列预测等任务时具有优势，并成为循环神经网络的重要扩展。

注意力机制模仿了人类观察事物的特点，即先从整体进行观察，然后在进一步观察中筛选出重要的部分并忽略无关的部分。这种特点使得人类观察事物的效率很高。注意力机制的本质是通过分配权重的方式从输入数据中筛选出重要的信息，并将关注点集中在这些重要信息上。

在深度学习中，注意力机制通过计算输入数据的权重，将注意力集中在与当前任务相关的部分，而忽略与任务无关的部分。通过这种方式，注意力机制能够在处理序列数据或图像数据时，自动地选择和聚焦于关键的信息。这有助于提高模型的性能和泛化能力。

1.3语言模型

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理任务，特别是机器翻译。相比于传统的循环神经网络和卷积神经网络，Transformer采用了一种全新的架构，利用自注意力机制来捕捉输入序列中的依赖关系。Transformer的核心思想是通过自注意力机制来计算输入序列中各个位置之间的关联度，并根据关联度来加权组合各个位置的表示。它不依赖于序列的顺序，可以并行计算，极大地提高了计算效率。除了自注意力层，Transformer还引入了多头注意力机制，允许模型在不同的表示子空间上进行多个并行的注意力计算，从而更好地捕捉不同层次的语义信息。

BERT是一种深度双向语言模型，在多个自然语言处理任务中取得了最先进的结果。相比其他词向量生成模型，BERT的主要优势在于能够根据上下文信息动态地生成词向量，从而获取更丰富的语义信息和更准确的语义编码。在NLP任务中，BERT经常被用于提取文本特征，或作为训练层与其他网络结构相结合，进行迁移学习任务。BERT的引入对自然语言处理领域带来了重大影响。它通过深度双向模型的训练方式，充分利用了上下文信息，大幅提升了文本表示的能力。BERT的预训练模型可以在各种下游任务中进行微调，从而实现了在不同任务上的优秀性能。

二、数据集 2.1 数据集

由于网络上没有现有的合适的数据集，我决定自己去收集数据以支持基于知识图谱的医疗问答系统的研究。我收集了大量的医疗文献、临床指南和医学诊断报告，包括文字描述、分类关系和语义链接等。通过对这些数据进行整理和标注，我得到了一个自制的医疗知识图谱数据集。通过现场收集和合作获取，我能够捕捉到真实的医疗场景和多样的临床情况，这将为我的研究提供更准确、可靠的数据。

2.2 数据扩充

为了进一步提升基于知识图谱的医疗问答系统的性能和泛化能力，我计划对数据集进行扩充。首先，我将寻找其他医疗数据资源，如公开的医疗数据库和论文集，以增加数据集的规模和多样性。其次，我将探索数据增强技术，如图像增强和文本生成，以增加数据集的丰富性和多样性。通过这些数据扩充方法，我期望能够提高系统对不同医疗场景和问题的理解和回答能力，并为医疗问答系统的实际应用提供更好的支持。

<p><pre>    <code class="hljs"># 图像增强函数
def image_augmentation(image):
    # 在此处添加图像增强的代码，例如旋转、缩放、平移、亮度调整等
    augmented_image = image  # 替换为增强后的图像
    return augmented_image
# 文本生成函数
def generate_text(length):
    letters = string.ascii_letters
    generated_text = &#39;&#39;.join(random.choice(letters) for _ in range(length))
    return generated_text</code></pre></p>
三、实验及结果分析 3.1实验环境搭建

在Ubuntu 16.04操作系统上，使用Nvidia Tesla P100显卡和基于Python 3.7的环境，采用Adam优化器加速模型收敛的训练过程。该配置为高性能的深度学习环境，能够有效地支持模型训练和优化过程。

3.2模型训练

在实验中，我们使用准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值作为评价指标。准确率衡量了预测为正例的样本中真正为正例的比例，召回率衡量了真正为正例的样本中被正确预测为正例的比例。F1值是准确率和召回率的调和平均，综合考虑了两者的性能。

通过准确率、召回率和F1值的综合评估，我们可以全面评估模型在分类任务中的性能表现。准确率高表示模型预测结果的准确性较高，召回率高表示模型能够捕捉到更多正例样本，而F1值则综合了准确率和召回率的信息，体现了模型的整体性能。

构建的模型与近年来在实体关系抽取任务中具有代表性的模型进行了对比实验。与其他模型相比，构建的模型在处理不同长度的实体、使用复制机制和多任务学习、多头选择建模、处理重叠和嵌套的实体和关系以及解决暴露偏差等方面具有独特的优势。通过对比实验，可以评估模型的性能和效果，为实体关系抽取任务提供有效的解决方案。

引入头实体注意力机制可以增强实体信息的表达，对尾实体和关系的抽取起到良好的引导作用。门控注意力单元能够获取句子的语义特征，对三元组抽取有正向作用。同时，使用RoBERTa-wwm模型相比使用BERT模型能够显著提升性能。

相关代码示例：

<p><pre>    <code class="hljs">def calculate_precision(y_true, y_pred):
    true_positives = sum((y_true == 1) & (y_pred == 1))
    predicted_positives = sum(y_pred == 1)
   
    precision = true_positives / predicted_positives if predicted_positives > 0 else 0
    return precision
def calculate_recall(y_true, y_pred):
    true_positives = sum((y_true == 1) & (y_pred == 1))
    actual_positives = sum(y_true == 1)
   
    recall = true_positives / actual_positives if actual_positives > 0 else 0
    return recall
def calculate_f1_score(y_true, y_pred):
    precision = calculate_precision(y_true, y_pred)
    recall = calculate_recall(y_true, y_pred)
   
    f1_score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall) if (precision + recall) > 0 else 0
    return f1_score</code></pre></p>
最后