基于知识图谱的医疗问答系统设计与实现

为提高医疗服务水平,设计基于知识图谱的医疗问答系统。首先,构建医疗问答系统,在业务层中搭建医疗数据知识图谱,并生成医疗问题知识模板;其次,采用基于相似度的问句实体抽取算法和意图识别算法,以获取用户的问题意图;最后,将意图传输至知识图谱,并查询相应答案返回给用户,从而实现智能医疗问答。     

基于知识图谱的科技成果智能查询系统

科技成果数据呈现跨领域、跨学科特性,传统的信息查询检索技术已难以满足用户日益增长的智能化、精准化的科技成果信息获取需求。分析了知识图谱领域和信息检索领域的研究现状。采用网络爬虫从互联网中高效地爬取科技成果数据,利用实体识别和关系抽取技术识别和发现科技成果数据中的科技实体,构建科技成果知识图谱,并实现科技成果数据的结构化存储。基于ElasticSearch搜索引擎对科技实体构建高效索引,研究科技成果语义相似度计算方法,实现基于知识图谱的科技成果智能查询系统。实验结果验证了所构建的系统能够实现科技成果的高效查询以及相关主题内容的关联发现。     

基于OAN的知识图谱查询研究

知识图谱查询是目前知识图谱研究中最广泛的应用,能够有效提高搜索引擎查询效率。然而,现有的知识图谱的查询研究多是基于节点标签的子图匹配。由于节点标签不能体现节点间的语义信息,导致查询结果的语义相关性不高。针对此问题,本文提出了一种基于本体和邻居信息的查询算法OAN(Ontology and Neighborhood)。首先,结合本体相似度和邻居相似度来确定查询节点的候选集,以此提高候选节点的语义相似度;其次,通过边检测算法移除那些不满足条件的查询节点候选集,以此减少查询规模;然后,在目标图上查找满足边标签同构的查询子图,并计算节点的标签相似度和结构相似度总和,给每个结果集打分后排序,获得最终排序后的结果集;最后,通过在真实数据集上与已有查询算法进行对比实验,实验结果表明:本文所提出的方法无论是在精确度上,还是在查询效率方面都有所提高。     

基于短信的移动搜索二次排序算法

针对基于短信的移动搜索软件平台中的中间软件模块,提出一种能够适应多种搜索引擎的二次排序算法ISEH。该算法考虑移动终端屏幕小、存储及处理能力弱等特点,对搜索引擎第1次查询返回的结果集从内部相似度和外部热度进行综合评估,得出最终的排序结果。基于Linux平台的算法仿真实验表明,该算法能克服传统搜索引擎海量信息返回、准确度低等缺陷,将查询满意度因子提升到63.57%,并提高了移动搜索效率。     

网络教学平台中问答系统的关键技术研究

提出采用一种基于本体知识库,利用领域本体知识全面权衡用户查询概念的各种关联,对关键词进行相似度和相关度扩展,结合相关度与相似度的查询扩展方法,并通过本体推理机和自定义推理规则抽取答案的问答系统并应用到网络教学平台。     

基于概念模型的个性化搜索引擎研究

在对用户兴趣模型探讨的基础上,提出了一种基于概念的用户兴趣模型,用于区别用户兴趣的大小.讨论了基于链接的查询聚类算法,并针对该算法的不足提出了一种基于概念的聚类算法,该算法根据用户兴趣模型建立查询-概念二分图,然后计算图中查询顶点间的概念相似度,并将概念相似度最高的查询顶点进行合并以实现聚类.设计实现了一个基于Web数据挖掘的个性化搜索引擎系统,对系统的个性化查询进行了测试,并对比分析了链接聚类和概念聚类的实验结果.     

自动问答系统中的句子相似度算法的研究

文中主要研究了自动问答系统的句子相似度的几种常见算法,基于统计的VSM算法、语义相似度算法、结构的相似度算法,并在此基础上进行改进,提出了一种新的句子相似度算法,提高了自动问答系统的查全率和查准率.主要研究了分词、标注词性和权值、计算词语的相似度,进而计算句子的加权相似度,最后从FAQ中抽取相似度比较高的句子以及答案给用户.最后通过实验进行验证,这种新的句子相似度算法在一定程度上提高了自动问答系统的查全率和查准率,并具有一定的合理性     

基于知识图谱的创新创业智能问答系统

目前创新创业教育已经进入各大高校，并且已经形成体系。为解决创新创业知识智能搜索问题，基于创新创业知识语料构建知识图谱，通过基于特征词的意图识别、基于Cypher的问题分析、基于Neo4j的知识检索和答案生成3个环节搭建智能问答系统。针对无法正确识别多种问句表达形式、无法进行逆向查询两方面问题，对智能问答系统进行了改进优化。经测试，改进后的智能问答系统的性能得到了很大提升。     

基于主题相似度模型的TS-PageRank算法

PageRank算法是著名搜索引擎Google的核心算法,但存在主题漂移的问题,致使搜索结果中存在过多与查询主题无关的网页.在分析PageRank算法及其有关改进算法的基础上,提出了基于虚拟文档的主题相似度模型和基于主题相似度模型的TS-PageRank算法框架.只要选择不同的相似度计算模型,就可以得到不同的TS-PageRank算法,形成一个网页排序算法簇.理论分析和数值仿真实验表明,该算法在不需要额外文本信息,也不增加算法时空复杂度的情况下,就能极大地减少主题漂移现象,从而提高查询效率和质量.     

基于领域本体加权树的语义相似度算法研究

本体映射的核心在于语义相似度算法,单一的概念相似度计算方法往往不利于提高相似度的精度。本文针对机械零部件领域本体(MPO)提出一种基于本体加权树的语义相似度算法OWSTS,利用MPO提取领域知识文档标题信息中的核心概念,并结合OWSTS算法来确定文档信息与查询式间的语义关联程度。该方法在GB_MPO智能信息检索系统中得到较好的应用。实验表明,该方法与基于TF*IDF的信息检索方法相比,检索性能有较大提高。