基于BSG深度学习模型的中医药智能问答系统研究:以方剂和中药为例

目的基于深度学习的方法,利用知识图谱构建中医药知识库,探寻联合模型在中医药智能问答系统的应用。方法以《方剂学》和《中药学》规划教材为基础建立知识图谱,作为智能问答系统的知识来源,本研究提出一种BERT+Slot-Gated(BSG)深度学习模型,获取用户自然问题中包含的中医药实体和问句意图,通过实体和意图在知识图谱检索答案返回给用户,运用Flask框架和BSG模型研发中医药智能问答系统。结果构建了包含3149个实体和6891个关系三元组的中医药知识图谱,通过问题语料测试,本系统在回答中医药20类问题的实体识别F1值为0.9969,意图识别准确率为99.75%,表明本系统具有较高的实用性和可行性,并通过微信公众号平台实现了用户与系统交互。结论本文所提出的BSG模型通过提高向量维度在实验中取得了较好的结果,表明联合模型方法的有效性,可为实现中医药智能问答系统提供新的研究思路。