疾病知识图谱自动问答系统优化探索

在医疗信息爆炸式增长的时代，如何快速、准确地获取医疗知识成为了广大用户迫切的需求。特别是在面对如新型冠状病毒肺炎这样的全球性公共卫生事件时，用户对疫情相关信息的搜索与健康知识获取意愿空前高涨。传统的搜索引擎虽然提供了大量的信息，但用户往往需要在海量的网页中筛选，效率低下且容易迷失。因此，基于疾病知识图谱的自动问答系统应运而生，成为解决这一问题的有效途径。

一、疾病知识图谱的构建

疾病知识图谱是以医学术语为节点，以医学知识之间的关联为边进行建模的一种知识结构。它通过将医学知识组织成一个结构良好的图谱，便于后续的问答处理。在构建疾病知识图谱时，首先需要从医学文献、医疗网站等渠道获取原始数据，然后通过数据清洗、预处理、实体提取、关系定义等步骤，将知识以三元组的形式存储于图数据库中。

二、自动问答系统的优化

1. 问句分析模块的优化

问句分析模块是自动问答系统的核心部分之一，它负责对用户提出的问题进行分词、词性标注、句法分析、命名实体识别、关键词提取与扩展等操作。在基于疾病知识图谱的自动问答系统中，命名实体识别和问句分类是该模块的技术难点和关键环节。

• 命名实体识别：针对医疗领域中的一词多义现象以及标签分类不均衡的问题，可以采用基于预训练模型的命名实体识别方法，如ERNIE2.0等。通过加入软注意力机制来提高关键词的权重，并融合焦点损失函数来均衡标签，从而提高命名实体识别的准确性。
• 问句分类：问句分类的目的是将用户提出的问题分到与其最接近的类别，从而判定问句类型。在基于疾病知识图谱的问答系统中，问题类别的划分应从构成疾病知识图谱的疾病数据细粒度和用户语料数据的问题覆盖面两个角度确定。可以采用词云图等可视化方式分析问答数据集中出现的与医学相关的高频词，从而确定问题分类体系。

2. 信息检索模块的优化

信息检索模块的任务是利用在问句分析中提取出来的实体结合其问题类别在知识图谱中查找相关内容。传统的信息检索方法往往采用问题模板匹配方式，但这种方式耗时耗力且需要人工专家干预。为了提高信息检索的效率，可以将用户自然语言问题转换成数据库查询语言的过程，利用知识图谱的实体、关系和属性查询功能来实现。

3. 答案抽取模块的优化

答案抽取模块是自动问答系统的最后一个环节，它负责从知识图谱中检索到的相关内容中提取出用户需要的答案。在答案抽取过程中，可以采用基于规则或基于相似度计算的匹配算法来实现。同时，还可以结合自然语言处理技术对答案进行生成和优化，使其更加通俗易懂。

三、曦灵数字人在医疗问答中的应用

曦灵数字人作为一种先进的人工智能技术，在医疗问答系统中具有广泛的应用前景。它可以通过自然语言处理技术与用户进行交互，并根据用户的问题从知识图谱中检索相关信息并给出答案。同时，曦灵数字人还具有情感识别、语音合成等功能，可以为用户提供更加人性化的服务体验。

在基于疾病知识图谱的自动问答系统中引入曦灵数字人技术，可以进一步提高系统的问答准确率和用户体验。例如，当用户提出关于疾病症状、治疗方案等问题时，曦灵数字人可以根据问题类型选择适当的算法进行问题-答案匹配，并生成通俗易懂的答案返回给用户。此外，曦灵数字人还可以根据用户的情绪变化调整回答方式，提高用户的满意度和信任度。

四、总结与展望

基于疾病知识图谱的自动问答系统是一种高效、准确的医疗信息查询工具。通过构建医疗知识图谱、优化问句分析、信息检索和答案抽取等模块，可以进一步提高系统的问答准确率。同时，引入曦灵数字人技术可以为用户提供更加人性化的服务体验。未来，随着医疗信息的不断更新和人工智能技术的不断发展，基于疾病知识图谱的自动问答系统将在医疗领域发挥更加重要的作用。

总之，基于疾病知识图谱的自动问答系统的优化研究是一个具有挑战性和前景广阔的领域。通过不断探索和创新，我们可以为用户提供更加高效、准确、人性化的医疗信息查询服务。