[发明专利]一种基于知识图谱与深度学习的疾病问答方法及装置有效
| 申请号： | 202010261943.5 | 申请日： | 2020-04-05 |
| 公开（公告）号： | CN111475631B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 穆欣;何昆仑;张诗慧;刘春祥;阎岩;赵晓静;石金龙;贾志龙;宋欣雨 | 申请（专利权）人： | 北京亿阳信通科技有限公司;中国人民解放军总医院 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/36;G06F16/2455;G06F16/28 |
| 代理公司： | 北京领科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11690 | 代理人： | 张丹 |
| 地址： | 100093 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于知识图谱与深度学习的疾病问答方法及装置，通过获得输入问题，并对所述输入问题进行数据清洗处理；对数据清洗处理后的所述输入问题进行意图识别预处理，并判断所述输入问题是否满足第一预设条件；按照预设策略，对满足所述第一预设条件的所述输入问题进行二次意图识别，并获得所述输入问题的意图类型；将所述输入问题进行实体识别，并与所述输入问题的意图类型相结合，获得实体结果；根据所述意图类型，以及获得的所述实体结果，利用Cypher语句在neo4j图数据库中进行实体及关系的直接及推理查询；获得问答结果，达到了提高传统意图识别及实体抽取环节的正确率，提高答案的准确率及全面性的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 图谱 深度 学习 疾病 问答 方法 装置 | ||
【主权项】：
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