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基于BiLSTM-CRF和Neo4j的脾胃病知识图谱构建
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作者 谭平 刘惠娜 韦昌法 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第22期9436-9444,共9页
为了推动中医药文本数据的分析和挖掘,实现知识的智能化提取和处理。通过采用BIO(begin,inside,outside)序列标记法、BiLSTM-CRF模型和人工定义规则的方法完成知识抽取任务。利用Python3.6中Py2neo库与Neo4j数据库等技术,构建了基于Neo4... 为了推动中医药文本数据的分析和挖掘,实现知识的智能化提取和处理。通过采用BIO(begin,inside,outside)序列标记法、BiLSTM-CRF模型和人工定义规则的方法完成知识抽取任务。利用Python3.6中Py2neo库与Neo4j数据库等技术,构建了基于Neo4j的脾胃病知识图谱,并使用Flask框架开发了中医药脾胃病命名实体识别系统。结果表明:模型(BiLSTM-CRF)在测试集上取得了高性能和良好的泛化能力,其准确率、精确率、查全率和F_(1)分数分别为96.19%、86.64%、88.82%和87.71%。构建出的知识图谱包含了方剂或中成药、中药、临床表现等8种节点标签以及10种关系类型,可支持中医药治疗脾胃病西医诊断、中医证候、中医治则等节点及各节点之间关系的查询与发现。可见BiLSTM-CRF模型在中医药脾胃病命名实体识别方面展现出了良好的通用性,它在处理复杂文本结构和领域术语上表现出了出色的能力,为中医药脾胃病知识提取和知识图谱构建研究提供了有力支持。 展开更多
关键词 中医药 脾胃病 bio序列标记法 人工定义规则 BiLSTM-CRF模型 知识图谱
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