基于知识元理论与知识图谱的中风病古籍医案研究路径探赜

目的基于知识元理论与知识图谱揭示中风病古籍医案研究现状,并思考创新路径。方法检索中国期刊全文数据库(CNKI)、维普数据库(VIP)、万方数据库(Wan Fang)、中国生物医学文献服务系统(SinoMed)等数据库,收集自建库至2023年10月公开发表的中风病古籍医案研究文献,制定医案研究知识元体系,系统提取文献所涉及的知识元结构化数据,基于Neo4j图数据库构建知识图谱进行语义网络可视化,结合数据统计与图谱可视化综合分析研究脉络。结果纳入相关文献120篇,形成医案知识元数据库,以此作为数据源构建包含301个实体节点与1100条关系组成的知识图谱,剖析当前研究脉络为:医案以单一来源为主,多来源于单本古籍;医案研究多无特定分析角度;研究形式和研究方法受研究体量影响,小体量以个案研究结合研读领悟,大体量以群案研究结合知识发现;研究内容涉及13种知识元类型、22种语义类型和23种语义关系,而当前主要内容仍局限在方剂知识元、中药语义与药对关系;知识发现技术采用以频数统计为主的数据挖掘。结论根据研究现状,提出未来创新路径:增加医案来源纵横维度形成纵向时序或横向差异,应结合“知行合一”遴选医案分析焦点,开展基于个案解读式群案分析以提高研究复合性,构建领域知识图谱提高语义丰度与技术多样性。同时,本研究通过知识元理论与知识图谱的方法对接,实现语义数据分析与图谱可视化的“图-数互证”,为中医重大疾病、优势病种的大数据源复杂成分分析提供方法参考。

基于知识元理论的古代针灸医案标引模板构建探析

古代针灸医案不仅具有历史文献价值,更具有重要的临床意义。为提高古代针灸医案的利用率,以指导针灸理论挖掘及临床应用,本研究基于知识元理论,结合针灸古籍细粒度标引需求,构建了“古代针灸医案”标引模板。该模板包含2个层次、7种类别、28个知识元数据、31种语义类型、15种语义关联,这些元数据构建古代针灸医案知识的相互关联,用于对针灸医案类古籍文献的细粒度标引。

基于知识元理论的中风病古籍医案知识表示与古今双模知识图谱构建研究

目的基于知识元理论与知识图谱探索构建中风病古籍医案知识表示、知识解析、知识呈现、知识可视化分析的研究路径。方法构建中风病古籍医案“知识体-知识元-语义与语义关系”多粒度知识表示体系,基于知识元标引系统将文本解析为结构化数据,结合属性图模型进行图谱设计,使用Neo4j构建知识图谱并进行可视化呈现与分析。结果共纳入86部古籍的517则医案,形成包含2种知识体类型、19种知识元类型、27种语义类型及9种语义关系的知识表示体系。中风病古籍医案原文知识图谱拥有19种节点类型(8种虚拟节点)、15种关系类型,共计6363个节点、14697条关系;融合知识图谱拥有11种节点类型、11种关系类型,共计1229个节点、11456条关系。利用分层子图可视化与节点连通度分析方法,完成隐性知识探索推理。结论中风病古籍医案知识表示体系可指导古籍文本结构化表达与语义级别解析,为知识图谱构建提供系统性数据支持。古今双模知识图谱中的原文知识图谱侧重对复杂诊疗思路的可视化呈现,有利于提高医案查阅效率;融合知识图谱构建无标度网络,以群案为对象从宏观维度实现中风病隐性知识发掘。

知识元视域的技术元抽取及技术机会识别

[研究目的]依托知识元理论进行技术元的抽取与技术机会分析,对精准预判技术机会和企业高效开展技术创新具有重要意义。[研究方法]首先,通过构建基于深度学习的技术元抽取模型和基于语义信息的子技术识别方法获取现有的技术知识;其次,利用技术元知识网络借助链路预测方法和SVM算法实现技术机会识别;最后,以水质浊度检测技术机会识别为例,验证了该研究思路的有效性。[研究结论]该研究基于知识元理论识别的技术机会路径,不仅拓展了技术创新理论的研究范畴,而且为企业在降低盲目创新风险的同时不断提升创新效率提供科学的决策参考依据。

轨道交通常规突发事件结构化情景体系的构建

轨道交通常规突发历史事件存在表述内容不完备、表达结构不统一等缺点,研究建立轨道交通事件信息化管理方法体系是健全轨道交通应急安全管理机制的基础。通过分析轨道交通常规突发事件类型与其内、外部因素,在知识元理论的基础上对事件进行情景结构分析。以"事件→子情景→情景维度→情景要素→属性→特征"的降级分层结构化方式逐层提取关键信息,把握事件脉络,辅助地铁故障日志的撰写。研究表明:运用结构化方法分析历史事件,使情景单元描述符合计算机语言规范,构建案例情景库,为建立情景-应对管理平台打下基础,实现对轨道交通运营系统的安全动态监管。