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从零构建医疗领域知识图谱的KBQA问答系统其中7类实体约3.7万实体21万实体关系。
项目效果
以下两张图是系统实际运行效果 1.项目运行方式
运行环境Python3 数据库neo4j 预训练词向量https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors或https://pan.baidu.com/s/14JP1gD7hcmsWdSpTvA3vKA
1、搭建知识图谱python build_grapy.py。大概几个小时耐心等待。 2、启动问答测试python kbqa_test.py
部分代码展示
from entity_extractor import EntityExtractor
from search_answer import AnswerSearchingclass KBQA:def __init__(self):self.extractor EntityExtractor()self.searcher AnswerSearching()def qa_main(self, input_str):answer 对不起您的问题我不知道我今后会努力改进的。entities self.extractor.extractor(input_str)if not entities:return answersqls self.searcher.question_parser(entities)final_answer self.searcher.searching(sqls)if not final_answer:return answerelse:return \n.join(final_answer)if __name__ __main__:handler KBQA()while True:question input(用户)if not question:breakanswer handler.qa_main(question)print(小豪, answer)print(**50)2.医疗知识图谱
数据源39健康网。包括15项信息其中7类实体约3.7万实体21万实体关系。
本系统的知识图谱结构如下 1.1 知识图谱实体类型
实体类型中文含义实体数量举例Disease疾病14336乙肝癫痫Alias别名8877小儿褐黄病综合征广疮Symptom症状5622手足烦热四肢麻木Part发病部位82手部上肢Department所属科室82感染科外科Complication并发症3201落枕流感Drug药品4625西黄胶囊司帕沙星Total总计36825
1.2 知识图谱实体关系类型
实体关系类型中文含义关系数量举例ALIAS_IS别名是52578癫痫 别名是 羊角风HAS_SYMPTOM症状有62105乙肝 症状有 肝功能异常PART_IS发病部位是26660乙肝 发病部位是 肝DEPARTMENT_IS所属科室是33867乙肝 所属科室是 传染科HAS_COMPLICATION并发症有25183乙肝 并发症有 肝硬化HAS_DRUG可用药品35914乙肝 可用药品 恩替卡韦分散片TOTAL总计210018约210018对关系
1.3 知识图谱疾病属性
疾病属性中文含义举例age发病人群老人小孩insurance是否医保医保infection是否传染有传染性checklist检查项目肝功能检查treatment治疗方法药物治疗、心理治疗period治愈周期一周rate治愈率0.1%money费用1000-2000元
3.问题意图识别
基于特征词分类的方法来识别用户查询意图
意图类型中文含义举例query_disease查询疾病肝肿大是什么病query_symptom查询症状慢性乙肝有什么表现query_cureway查询治疗方案肚子一直痛怎么办query_checklist查询检查项目乙肝需要做哪些检查query_department查询所属科室乙肝去哪个科query_rate查询治愈率乙肝能治好吗query_period查询治愈周期乙肝多久能治好disease_describe查询疾病所以属性慢性咽炎
4.总结
1、本项目构建简单通过本项目能了解KBQA的工作流程。
2、本次通过手工标记210条意图分类训练数据并采用朴素贝叶斯算法训练得到意图分类模型。其最佳测试效果的F1值达到了96.68%。选用NB的原因是通过与SVM训练效果比较后决定的。
3、优化点
训练数据还是太少且对问题进行标注时易受主观意见影响。意图类别还是太少本系统得到分类模型只能预测出上面设定的7类意图。对于问题句子中有多个意图的情况只能预测出一类今后有时间再训练多标签模型吧。。知识图谱太小了对于许多问题都检索不出答案。今后可以爬取其它的健康网站数据或者利用命名实体识别和关系抽取技术从医学文献中抽取出实体与关系以此来扩充知识图谱。在本项目中采用了预训练的词向量来找近似词。由于该词向量特别大加载非常耗时因此影响了整个系统的效率。这个可能是因为电脑配置太低的原因吧。没有实现推理的功能后续将采用多轮对话的方式来理解用户的查询意图。同时将对检索出的结果进行排序可靠度高的排在前面。
项目码源见文章顶部or文末
https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/88000952
