基于病情自述和知识图谱的疾病辅助诊断

病情自述是网络疾病咨询中普遍的信息形式。为了从这些不规范的数据中发现隐含疾病知识和用户语义提出一种无监督学习方法构建知识图谱,并基于此进行疾病辅助诊断。从同一疾病的病情自述提取特征关键词,使用特征关键词的概率关联和语义关联构建特征关联网络。在特征关联网络中找出描述疾病时常用的特征团模式,基于特征团的语义关系构建知识图谱;从知识图谱上抽取结构化特征,利用结构化特征与病情自述文本的Jaccard系数完成病情自述的文本表示;利用SVM实现病情自述的分类识别,结果分类的微平均和宏平均都在80%以上。研究能够用于疾病结构化知识发现和用户意图分析,初步诊断病情自述疾病类型。