小儿腹泻古籍知识图谱构建与临床分析

目的:建立基于中医古籍整理的小儿腹泻数据库,为临床小儿腹泻的中医诊疗提供参考。方法:本研究通过大数据中医知识图谱结合人工校正,进行中医古籍整理,构建小儿腹泻数据库,对使用中药频次、功效、四气五味归经进行总结,并进行中药关联网络分析及病证症方药知识元关联热图聚类分析,筛选整理了特色药对、药串及核心处方,并结合临床验案,实现“文献挖掘—临床验案”对应研究。结果:“小儿泄泻”数据库共涉及相关书籍203部共1614条条文。处方中,中药频数超过100次的有白术(198次)、木香(154次)、人参(121次)、豆蔻(112次)、甘草(105次)、茯苓(103次)共6味药。在此基础上深度挖掘发现,方药中以“白术、茯苓、甘草、木香、人参、豆蔻”权重较大且形成关联较密切的药物组方。我们通过核心处方进一步结合临床验案,实现“文献挖掘—临床验案”对应研究。结论:“古籍知识图谱结合临床分析”研究模式有助于古籍深入挖掘整理,并指导临床实践。

基于深度强化学习的中医古籍图谱推理研究

目的针对中医古籍知识图谱实体关系信息缺失问题,提出基于深度强化学习的知识推理方法,提升知识图谱的完备性。方法以知识图谱领域基准数据集及中医古籍数据集为研究对象,采用基于深度强化学习推理方法,结合知识单步补全和多跳路径搜索,利用Python语言联合Neo4j图数据库实现路径间的推理。结果在知识推理任务数据集中,相较于基线模型,该推理方法在MAP指标上最高提升约53.79%,应用到中医古籍图谱时,其评价指标最高达0.776。结论基于深度强化学习的知识推理方法对于提升中医古籍知识图谱的完备性具有显著优势,该方法可有效地填补中医古籍图谱中的信息缺失。

中医古籍《灵枢》的知识图谱构建与可视化探讨

【目的】探讨《灵枢》的知识图谱构建与可视化方法,以期为中医古籍理论知识的结构化存储与展示提供思路。【方法】借鉴专业领域知识图谱的构建思路,利用文本挖掘技术,进行词库构建,对《灵枢》原文进行分词、实体识别、关系抽取等处理,得到知识图谱的构建基础。再利用图数据库Neo4j进行知识图谱的存储与查询,实现知识图谱的可视化展示。【结果】得到《灵枢》词库的1216个高质量词汇,实现了《灵枢》理论的知识图谱构建。构建的知识图谱可基本展示《灵枢》文本中描述的中医理论,如藏象与精气之间的关系、情志与五脏的关系等,使得相关实体与关系的检索调用成为可能,为中医古籍理论知识的结构化存储与展示提供了思路。【结论】通过知识图谱构建可以得到《灵枢》的中医理论知识图谱,展示《灵枢》中表达的阴阳五行、脏腑经络等的知识联系。知识图谱的构建与在图数据库中的存储,可使《灵枢》文本涉及的知识图谱能以可视化语义网络图的形式进行展示,还可使嵌入语义搜索、语义维基等系统成为可能,为中医智能医疗服务发展助力。

基于GPTs的中医知识图谱实体和关系抽取研究

目的研究基于自定义生成型预训练变换模型(GPTs)抽取中医古籍文献中的实体与关系并构建知识图谱的方法,探索其在中医古籍文献整理与挖掘中的潜在优势。方法以《中华医方》部分数据为例,首先通过比较测试国内外常用的GPTs产品处理中医古籍文献数据方面的能力,筛选合适的大语言模型提取《中华医方》中的实体与关系,并将结果以实体表和关系表的形式输出;然后将实体表和关系表导入知识图谱构建工具neo4j,生成中医知识图谱;之后,比较深度学习模型CasRel、GPLinker与GPTs在中医知识图谱构建中的效果,并进行评价。结果实验结果显示,在识别和提取《中华医方》中的实体和关系方面,预训练生成聊天模型4.0(ChatGPT4.0)的GPTs优于其他大语言模型;与传统的深度学习模型比较,其在准确率(P)、召回率(R)、调和平均数(F1)三个指标方面都比其他深度学习模型的表现更好。结论利用GPTs进行中医古籍的实体识别和关系抽取表现出较好的效果,可减少传统方法中人工标注语料和模型训练的需求,有望在中医药领域得到快速推广。然而,此方法也存在一定的局限性,如提示词的编写复杂度高、输出结果可能存在信息省略,以及处理较长文本时上下文窗口长度不足等问题。未来研究需要进一步优化大语言模型的使用策略,以提高其在中医知识图谱构建中的效率和准确性。

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。

基于知识元标引与知识图谱的中医古籍知识表示、获取与发现研究

中医古籍是记录和传承中医药的重要载体,蕴含着海量的医学知识,但现有的古籍知识表示与获取方法未能充分挖掘其中的动态知识与诊疗思维。本研究利用知识元标引与知识图谱技术深入解析不同类型的中医古籍体例、内容以及知识内核,提出了“病脉证并治”知识元语义网络表示模型,优化了现有的知识元标引方法,进而构建蕴含中医诊疗思维的中医古籍知识图谱。并利用Neo4j数据库的Cypher查询语句在知识图谱中对消渴病进行了临床特征、“三消”分治、与胰相关等知识发现,为中医理论与临床创新提供了新思路。

以版刻古籍纺织图像为核心的知识图谱设计与应用

在人工智能技术和网络技术驱动下,文章面向版刻古籍纺织图像开展知识图谱架构及检索功能设计研究,提出“图像-文献”二元本体框架结构,以及知识图谱关联和推理的检索优化、主题性检索功能设计和知识问答等模块设计,以充分挖掘和利用图像知识,创新性推动古代纺织文化的数字化传承,为古代纺织领域研究群体提供智慧化知识服务平台,对数字图书馆版刻古籍图像展示的智能化建设提供支撑。

基于图卷积神经网络的古汉语分词研究

古汉语的语法有省略、语序倒置的特点,词法有词类活用、代词名词丰富的特点,这些特点增加了古汉语分词的难度,并带来严重的out-of-vocabulary(OOV)问题。目前,深度学习方法已被广泛地应用在古汉语分词任务中并取得了成功,但是这些研究更关注的是如何提高分词效果,忽视了分词任务中的一大挑战,即OOV问题。因此,本文提出了一种基于图卷积神经网络的古汉语分词框架,通过结合预训练语言模型和图卷积神经网络,将外部知识融合到神经网络模型中来提高分词性能并缓解OOV问题。在《左传》《战国策》和《儒林外史》3个古汉语分词数据集上的研究结果显示,本文模型提高了3个数据集的分词表现。进一步的研究分析证明,本文模型能够有效地融合词典和N-gram信息;特别是N-gram有助于缓解OOV问题。

基于多源异构数据的古代文化常识知识图谱的构建与应用研究

文章构建了古代文化常识知识图谱,旨在对古代文化常识信息资源的有效利用进行探索。其中,从古代文化常识资源的知识需求出发,构建了古代文化常识本体;从文化年表相关书籍和百科网站中获取非结构化和半结构化数据;为抽取实体关系三元组,借鉴并改进了实体及实体关系的联合抽取方法;采用基于计算文本相似度的方式对不同源的实体和关系进行了数据融合,最后在完成古代文化知识图谱构建的基础上进行了可视化统计分析。文章研究结果可助力文化领域对古代文化常识资源的分析及利用,并为其知识服务工作提供便利。

基于Lattice LSTM的中医药古文献命名实体识别与应用研究

[目的/意义]为进一步提升中医药古文献命名实体识别的准确性,以信息化手段辅助现代中医学者进行医学诊断与临床决策,促进中医学的传承与创新。[方法/过程]提出一种集成字符与词汇信息的中医药古文献命名实体识别的Lattice LSTM模型,对《伤寒论》的疾病、证候、方剂、症状和药材五类实体进行抽取;在抽取出的实体基础上,人工提取实体间关系,利用Neo4j搭建了中医药知识图谱;最后以新冠肺炎为例,在图谱上完成相关检索。[结果/结论]实验结果表明,Lattice LSTM在中医术语识别上性能最优,F1值达到95.66%,比主流模型BiLSTM-CRF提升了1.68%,可用于中医药古文献的实体识别;搭建的中医药知识图谱也验证了主模型的现实价值。

基于知识图谱的翻转课堂教学模式及其应用——以小学语文古诗词教学为例

翻转课堂实现了教与学方式的重大变革,但缺乏对学习者个体知识建构过程、学习生成的内容及关联、群体智慧对个体支持形式及程度等隐性内容的关注及其可视化呈现。为此,文章构建了以优化个体认知结构、联结群体意义智慧为导向,以协同知识建构和生成性教学理念为核心的基于知识图谱的翻转课堂教学模式,并依托学习元平台的知识图谱工具,在深圳市某实验小学语文古诗词——《凉州词》的教学中进行了该模式的应用。通过对《凉州词》中学生生成的初级知识图谱、高级知识图谱和群体知识图谱进行分析,文章验证了知识图谱良好的学习效果,有利于推动翻转课堂教学研究的进一步发展。

从荣格分析心理学论《山海经》原型图像与东西部文化之关系

《山海经》是人类童年时代的梦想,是以先天八卦方位为结构方位,并且由《山经》、《海经》两个同心圆模型组合成一部《山海经》,表征的却东部华部落与西部巴蜀部落的文化交流与融汇。依据《列子》记载,早在春秋时代已经暗示了《山海经》作者为禹、益。直到西汉刘歆才最终提出《山海经》作者为禹、益。清毕沅重申《山海经》作于禹益,述于周秦。

秸秆的魅力:古代草质农器抉微——以元代王祯《农书》为中心的考察

秸秆是古代农器制作的重要材料,这在王祯《农书·农器图谱》中体现的最为充分,该书所录的"农器"既包括农业生产工具,也涉及与农业生产密切相关的基础设施,其中不少"农器"都是直接以草或秸秆为原料制成的,如蔀、籍、积苫、帚、篱笆、风障、屝等。还有一些复杂农器则以草为辅助材料,如苫盖守舍、拖车、田庐、廪、庾、囷以及部分房屋的屋面等,窖、窦、泥瓮等储粮场所的建造也会用到草或秸秆。草、秸秆还可以替代竹、苇、木等材料,制成简易低廉的农器,如木棉筳秆、蚕簇、帘、席、蓐、簾等。王祯《农书》充分展现了农业生产废弃物在农器制作过程中的智慧。

清水江文书合文研究

清水江文书中有大量的合文,这些合文主要是由于书写简便的需要产生的;在这些合文中量词或数量词较多;从内容和组合形式上看,这些合文体现了古文字合文的特征,与古文字合文存在一定的继承关系。通过对合文的研究,发现尽管在正式的官方文献或书写中,合文逐渐减少或消失,但合文作为汉字的一种特殊的书写形式,在民间文献中还具有顽强的生命力。

皖南古戏台传统图案、图形与色彩研究

中国古戏台建筑是中国古建筑的重要分支之一,皖南古戏台是中国古戏台的重要组成部分。文章首先说明了研究古戏台的现实意义;介绍了皖南古戏台的基本现状以及基础形式;然后通过皖南古戏台戏台装饰、屋顶装饰以及雕梁画栋上表现的传统图案、图形的研究来探讨皖南古戏台的传统图案、图形,分析说明了皖南古戏台所运用的传统色彩。

关于“古今字”的定义与判定方法的认识与思考

通过对学界较为流行的几种古今字的定义进行辨析,推论古今字是指在某个或某些意义上先后出现的形体不同的一组字,二者具有造字或用字上的关系;结合实例从与词义引申有关的四种情况及与用字假借有关的五种情况,对古今字的判定方法进行论证。

数字人文视角下的领域知识图谱自动问答研究

[目的/意义]从数字人文视角下构建古汉语典籍领域的知识图谱自动问答系统,促进中华传统文化发展与创新。[方法/过程]文章以《左传》为具体研究对象,在此基础上使用支持向量机(SVM)算法实现问句的意图识别,基于BERT-LSTM-CRF的深度学习算法实现问句的实体识别功能,再通过构造Cpyher查询表达式在Neo4j数据库中检索并返回结果;前端则基于Flask框架搭建展示平台供用户使用,最终实现问答系统的搭建。[结果/结论]该问答系统可以实现古文领域问题的智能检索,具有应用价值。

我国客家古建筑研究现状及发展趋势--基于CiteSpace的可视化分析

客家古建筑是中国五大民居特色建筑之一,在中国历史文化中具有重要地位,关于客家古建筑的相关研究也越来越多,但缺乏系统的文献梳理,对研究领域的主题演变及发展趋势认识不足。利用CiteSpaceⅤ软件对1992-2020年中国知网收录的核心期刊相关论文进行可视化分析,绘制出客家古建筑研究的发文作者、发文机构、关键词等知识图谱。研究发现:发文数量总体上随着时间逐步增加,2012-2016年经历一定反复后保持稳定增长;对客家古建筑进行研究的刊物主要有建筑规划类、结构设计类和地理资源类三种;发文作者和研究机构多为单一主体,缺乏跨单位跨领域的合作;客家文化、客家人等是当前的研究热点,也是影响客家古建筑发展的关键因素;随着文化价值的挖掘和文化旅游的兴起,历史文化名城和传统村落成为本领域的研究前沿。从合作、理论、方法3个方面对客家古建筑研究的趋势进行展望,以期为解读本领域整体发展趋势和后续研究提供参考与借鉴。

卫星图像的村落民居Lebesgue测度η值研究

以古民居的分布与发展演变为变量参数所形成的古村落拓扑图,通过对Lebesgue测度计算形成几何拟合数值曲线,在引入优美图优美标号的基础上,形成对村落优美度η的勒贝格测度值,在古村落发育(时间增长)过程中,η值是单调变化的。以徽州地区存在1 000年古村落google卫星图像为基础,结合历史文献获得不同年代民居拓扑图,依据上述方法对村落拓扑中优美图进行统计量化,定义出村落优美度值η。结论认为η介于8 000左右时,村落民居年代人文分布丰富;而低于6 000时村落民居数量发展上升,但人文资料零乱;在700年左右的村落中,η值稳定在9 600附近,呈现出古村落的明显拓扑特征。通过村落优美度按年代变化的η值曲线,对村落的(年代)演变做了分析。

运用问题行为图解读古代算术问题的求解过程

中国古代算术,体现出算法化的优秀数学思想,《九章算术》是中国现存一部较古老的数学经典专著,其采取术文统率例题的形式.本文主要用问题行为图的方式对中国古代算术进行分析、解读,帮助人们从思维的角度来理解古代算术问题的求解过程,从而进一步表明了中国古代算术对后世中、外发展具有深远的影响.