[发明专利]一种基于知识图谱和深度学习的中医智能诊疗辅助系统

权利要求书

1.一种基于知识图谱和深度学习的中医智能诊疗辅助系统，其特征在于，包括：数据采集装置、深度学习装置、图数据库、关系型数据库和终端，其中：

所述数据采集装置用于从中医医学网站爬取目标数据，所述深度学习装置用于根据预设的知识图谱关系对所述目标数据进行融合深度学习，生成三元组数据存入所述图数据库，并生成映射信息存入所述关系型数据库；

所述终端用于获取包含疾病信息的搜索指令，根据所述搜索指令从所述关系型数据库中查找对应疾病的映射信息，根据对应疾病的映射信息调取关联的三元组数据，并进行显示。

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱和深度学习的中医智能诊疗辅助系统，其特征在于，所述三元组数据包括：实体数据、关系数据和属性数据。

3.根据权利要求2所述的基于知识图谱和深度学习的中医智能诊疗辅助系统，其特征在于，所述深度学习装置具体用于使用“关系名+FMLS”的方式对目标数据进行标注，通过预设的分类模型预测每个字的标签，对得到的标签进行匹配，找到匹配成功的具有相同关系名的完整FMLS集合，取出所述完整FMLS集合对应的实体，形成包含实体数据、关系数据和属性数据的三元组。

4.根据权利要求3所述的基于知识图谱和深度学习的中医智能诊疗辅助系统，其特征在于，所述深度学习装置具体用于识别所述目标数据中的目标实体，使用“R-F”标注所述目标实体的第一个字，使用“R-L”标注所述目标实体的最后一个字，使用“R-M”标注所述目标实体中间的字。

5.根据权利要求4所述的基于知识图谱和深度学习的中医智能诊疗辅助系统，其特征在于，所述深度学习装置还用于如果该实体只有一个字，则用“R-S”来标注所述目标实体。

6.根据权利要求5所述的基于知识图谱和深度学习的中医智能诊疗辅助系统，其特征在于，所述深度学习装置还用于使用“N”标注所述目标实体中与关系名无关的字。

7.根据权利要求3所述的基于知识图谱和深度学习的中医智能诊疗辅助系统，其特征在于，所述深度学习装置具体用于使用BiLSTM结合softmax分类模型预测每个字的标签。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的基于知识图谱和深度学习的中医智能诊疗辅助系统，其特征在于，所述终端还用于获取修改所述三元组数据的修改指令，根据所述修改指令，从所述关系型数据库中查找对应疾病的映射信息，根据对应疾病的映射信息调取关联的三元组数据，并根据所述修改指令对关联的三元组数据进行修改。