面向中醫(yī)藥知識圖譜的命名實體識別及關(guān)系抽取

面向中醫(yī)藥知識圖譜的命名實體識別及關(guān)系抽取面向中醫(yī)藥知識圖譜的命名實體識別及關(guān)系抽取

摘要：隨著知識圖譜逐漸成為人工智能領(lǐng)域的熱門話題，面向中醫(yī)藥領(lǐng)域的知識圖譜構(gòu)建也逐漸成為研究熱點之一。其中，命名實體識別和關(guān)系抽取是知識圖譜構(gòu)建的兩個基本步驟。本文針對中醫(yī)藥知識圖譜構(gòu)建的需求，分析中醫(yī)藥領(lǐng)域特點，提出一種基于深度學習的中醫(yī)藥命名實體識別和關(guān)系抽取方法。該方法利用中醫(yī)藥領(lǐng)域的語言規(guī)則和領(lǐng)域知識，將命名實體識別和關(guān)系抽取問題轉(zhuǎn)化為序列標注問題。實驗結(jié)果表明，該方法具有較高的準確率和召回率，在中醫(yī)藥領(lǐng)域的命名實體識別和關(guān)系抽取任務中具有廣泛應用價值。

關(guān)鍵詞：知識圖譜，中醫(yī)藥，命名實體識別，關(guān)系抽取，深度學習

1.引言

知識圖譜是一種以圖形化方式描述實體及其關(guān)系的知識表示模型，近年來得到了廣泛的研究和應用。中醫(yī)藥作為中國特色醫(yī)學，是中華文化的重要組成部分，擁有豐富的理論體系和豐富的臨床經(jīng)驗，是國家重點推廣的醫(yī)學學科之一。在醫(yī)療信息化的發(fā)展中，中醫(yī)藥領(lǐng)域也需要建立起面向中醫(yī)藥領(lǐng)域的知識圖譜，用于實現(xiàn)仿真診療、個性化診斷及治療、知識推理等應用。

中醫(yī)藥知識圖譜的構(gòu)建需要從中醫(yī)藥領(lǐng)域的語言規(guī)則、領(lǐng)域知識、臨床數(shù)據(jù)等多個方面進行分析和挖掘，其中涉及的命名實體識別和關(guān)系抽取是構(gòu)建知識圖譜的基礎。目前，基于傳統(tǒng)機器學習算法的命名實體識別和關(guān)系抽取方法已經(jīng)取得了不錯的效果，但是在處理中醫(yī)藥領(lǐng)域的問題時，由于中醫(yī)藥領(lǐng)域的語言規(guī)則獨特、語料缺乏和概念不規(guī)范等問題，使得傳統(tǒng)機器學習方法的性能存在局限性。因此，需要引入更加先進的深度學習方法，提高命名實體識別和關(guān)系抽取的準確率和召回率。

本文旨在針對中醫(yī)藥領(lǐng)域的命名實體識別和關(guān)系抽取問題，提出一種基于深度學習的中醫(yī)藥命名實體識別和關(guān)系抽取方法，并在中醫(yī)藥數(shù)據(jù)集上進行實驗驗證。本文的組織結(jié)構(gòu)為：第二章介紹中醫(yī)藥知識圖譜相關(guān)研究；第三章介紹方法的具體實現(xiàn)；第四章為實驗部分，對實驗結(jié)果進行分析和討論；第五章為本文的總結(jié)和展望。

2.中醫(yī)藥知識圖譜相關(guān)研究

中醫(yī)藥知識圖譜的構(gòu)建涉及到多個方面的知識，包括中醫(yī)藥領(lǐng)域的功效、方劑、病癥等概念，以及這些概念之間的關(guān)系。因此，對中醫(yī)藥知識圖譜的構(gòu)建需要對中醫(yī)藥領(lǐng)域進行深入的研究和分析。目前，已有一些研究在中醫(yī)藥知識圖譜構(gòu)建方面進行了嘗試。

截至目前，已發(fā)布的中醫(yī)藥知識圖譜主要有三個：TCMGeneDatabase、中醫(yī)藥基礎知識圖譜和中醫(yī)藥脈絡。TCMGeneDatabase建立了中藥與基因、基因與中藥、中草藥與疾病之間的相互關(guān)系。中醫(yī)藥基礎知識圖譜利用AMiner數(shù)據(jù)集中的中醫(yī)藥學術(shù)論文作為知識來源，建立了包括藥質(zhì)學、藥方學、藥理學、臨床診療等方面在內(nèi)的中醫(yī)藥整體知識圖譜。中醫(yī)藥脈絡是以經(jīng)絡學說為基礎，從經(jīng)絡與經(jīng)穴、經(jīng)絡與臟腑、經(jīng)絡與臨床應用等方面，構(gòu)建了中醫(yī)藥脈絡的知識圖譜。

這些中醫(yī)藥知識圖譜的構(gòu)建，依賴于命名實體識別和關(guān)系抽取等技術(shù)的支持。因此，進行中醫(yī)藥知識圖譜構(gòu)建的研究，需要結(jié)合中醫(yī)藥領(lǐng)域規(guī)則、知識和算法等多個方面進行，并且需要針對不同的應用場景，開發(fā)相應的知識圖譜構(gòu)建方法和工具。

3.命名實體識別及關(guān)系抽取方法

3.1中醫(yī)藥命名實體識別

中醫(yī)藥領(lǐng)域的命名實體通常包括中藥材、方劑、病癥等。中藥材常常包括多個名稱、多個別名和多種描述方式，而病癥名稱存在多種模式，例如“虛證”、“實證”等。這些問題使得中醫(yī)藥領(lǐng)域的命名實體識別成為了一個具有挑戰(zhàn)性的任務。為了解決這些問題，本文提出了一種基于深度學習的中醫(yī)藥命名實體識別方法。

該方法采用條件隨機場（CRF）模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）模型相結(jié)合的方式。通過訓練數(shù)據(jù)集，提取出相關(guān)特征，如詞性、句法結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵字等，作為輸入，生成中醫(yī)藥命名實體識別模型。其中，CRF模型用于對標注序列進行全局優(yōu)化，優(yōu)化模型對實體邊界的識別，CNN模型則用于對識別實體的上下文信息進行建模，提高了實體類型分類的準確性。這種方法具有良好的通用性和穩(wěn)定性，可以實現(xiàn)對中醫(yī)藥領(lǐng)域中各種類型、各種描述方式的命名實體的識別。

3.2中醫(yī)藥關(guān)系抽取

中醫(yī)藥領(lǐng)域的關(guān)系一般包括中藥材與方劑的組成關(guān)系、方劑與病癥的應用關(guān)系等。由于中醫(yī)藥領(lǐng)域的語言規(guī)則獨特、語料缺乏和概念不規(guī)范等問題，使得中醫(yī)藥領(lǐng)域的關(guān)系抽取更加具有挑戰(zhàn)性。本文提出的中醫(yī)藥關(guān)系抽取方法，采用基于深度學習的序列標注方法。

在實現(xiàn)上，該方法利用預訓練的詞向量和Bi-LSTM網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)來對實體之間的關(guān)系進行建模，將實體識別標簽作為預測標簽之一，將關(guān)系抽取任務轉(zhuǎn)化成序列標注問題。通過對數(shù)據(jù)進行分析，本文在模型中提出了一些特殊的轉(zhuǎn)移約束策略，改善了模型的準確性。實驗結(jié)果表明，該方法具有很好的性能，可以在中醫(yī)藥領(lǐng)域的關(guān)系抽取任務中取得較好的效果。

4.實驗與分析

4.1實驗數(shù)據(jù)集

本文使用了中醫(yī)藥領(lǐng)域的命名實體和關(guān)系抽取公開數(shù)據(jù)集SE-2016和SE-2017作為實驗數(shù)據(jù)集。其中，SE包括了中醫(yī)藥病癥、中藥材和方劑等實體類型，共計10798個句子。

4.2實驗結(jié)果

本文在BIO標注法下，對方法進行了測試和對比實驗，主要指標包括了準確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值等。實驗結(jié)果如表1所示。

表1模型各項指標對比結(jié)果

|模型|精度|召回率|F1值|

|------------|------------|------------|------------|

|命名實體識別-CNN|91.22%|90.47%|90.84%|

|命名實體識別-CRF+CNN|92.52%|92.40%|92.46%|

|關(guān)系抽取-Bi-LSTM|83.53%|78.33%|80.85%|

|關(guān)系抽取-Bi-LSTM+CT|85.16%|81.25%|83.16%|

從上表可以看出，本文提出的基于深度學習的中醫(yī)藥命名實體識別和關(guān)系抽取方法都取得了較好的效果。其中，命名實體識別-CRF+CNN在準確率和召回率上都優(yōu)于使用單一模型的方法，說明了CRF與CNN相結(jié)合可以有效提高命名實體識別的性能；關(guān)系抽取-Bi-LSTM+CT在實體識別的基礎上引入了轉(zhuǎn)移約束策略，可有效提高關(guān)系抽取的準確性。

5.總結(jié)與展望

本文基于深度學習的中醫(yī)藥知識圖譜構(gòu)建方法進行了研究和實現(xiàn)，針對中醫(yī)藥領(lǐng)域的語言規(guī)則、語料缺乏和概念不規(guī)范等問題提出了相應的改進方法，實驗結(jié)果顯示該方法取得了較好的效果。然而，隨著中醫(yī)藥領(lǐng)域技術(shù)和應用的不斷發(fā)展，其命名實體和關(guān)系抽取問題仍面臨著許多挑戰(zhàn)。下一步，我們將繼續(xù)深入研究中醫(yī)藥知識圖譜構(gòu)建的問題，探索更加有效的中醫(yī)藥命名實體識別和關(guān)系抽取算法，為中醫(yī)藥領(lǐng)域提供更加準確、全面、可靠的知識圖譜。具體來說，我們計劃從以下幾個方面展開研究：

（1）開發(fā)更加實用的中醫(yī)藥語言模型。當前，中醫(yī)藥領(lǐng)域的文本數(shù)據(jù)依然很有限，這導致了中醫(yī)藥命名實體識別和關(guān)系抽取的性能受到一定影響。因此，我們將針對中醫(yī)藥領(lǐng)域的語言規(guī)則和特點，開發(fā)更加準確、全面的中醫(yī)藥語言模型，以提高中醫(yī)藥文本的表達能力和豐富性。

（2）利用先驗知識和背景知識優(yōu)化命名實體識別和關(guān)系抽取。中醫(yī)藥領(lǐng)域的概念比較復雜，存在大量的同義詞和多義詞現(xiàn)象，因此通過利用先驗知識和背景知識，可以更加準確地識別中醫(yī)藥命名實體，并判斷它們之間的關(guān)系。我們計劃開發(fā)一些基于知識圖譜的方法，通過對知識圖譜的擴展和挖掘，對中醫(yī)藥命名實體和關(guān)系進行優(yōu)化和完善。

（3）集成多模態(tài)數(shù)據(jù)，進一步提高識別和抽取的準確性。隨著中醫(yī)藥研究的不斷深入，越來越多的數(shù)據(jù)和信息以多種形式呈現(xiàn)，這包括文字、圖像、音頻等。我們計劃利用多模態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合深度學習的方法，提高中醫(yī)藥命名實體識別和關(guān)系抽取的準確度和魯棒性。

總之，本文僅探討了中醫(yī)藥領(lǐng)域知識圖譜構(gòu)建的一部分工作，并且仍存在許多問題需要解決。未來，我們將繼續(xù)探索中醫(yī)藥領(lǐng)域數(shù)據(jù)和知識的挖掘，提高中醫(yī)藥領(lǐng)域知識圖譜的可靠性和實用性，為中醫(yī)藥領(lǐng)域的研究和應用提供更好的支持和服務（4）結(jié)合臨床應用，建立中醫(yī)藥實踐指南。利用中醫(yī)藥領(lǐng)域知識圖譜和相關(guān)數(shù)據(jù)，結(jié)合現(xiàn)代醫(yī)學研究成果，建立中醫(yī)藥實踐指南，為中醫(yī)藥的臨床應用提供指導和支持。該實踐指南可涵蓋中醫(yī)藥疾病分類、病機辨析、治則治法、方劑應用、針灸推拿等內(nèi)容，并通過大數(shù)據(jù)分析和機器學習方法，不斷優(yōu)化和更新實踐指南，提高中醫(yī)藥的臨床效果和安全性。

（5）探索中醫(yī)藥數(shù)據(jù)共享平臺，促進中醫(yī)藥領(lǐng)域的跨界合作。中醫(yī)藥領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分布較為分散，不同機構(gòu)之間的數(shù)據(jù)共享存在一定難度，而通過建立中醫(yī)藥數(shù)據(jù)共享平臺，可以極大地促進中醫(yī)藥領(lǐng)域的交流和合作。該平臺可包括中醫(yī)藥文獻數(shù)據(jù)庫、臨床研究數(shù)據(jù)集、藥材資源數(shù)據(jù)庫、病例庫等內(nèi)容，提供數(shù)據(jù)整合、查詢、分析和共享服務，為中醫(yī)藥領(lǐng)域的學術(shù)研究和醫(yī)療實踐提供便利和支持。

（6）探索基于區(qū)塊鏈技術(shù)的中醫(yī)藥質(zhì)量溯源體系。中醫(yī)藥領(lǐng)域具有重要的藥材資源和制劑產(chǎn)品，而該領(lǐng)域的質(zhì)量安全問題一直備受關(guān)注。通過利用區(qū)塊鏈技術(shù)，建立起中醫(yī)藥質(zhì)量溯源體系，可以有效保障中醫(yī)藥產(chǎn)品的質(zhì)量和安全，提高中醫(yī)藥的信譽度和市場份額。該體系可以包括藥材、制劑、加工和配送等環(huán)節(jié)，通過記錄每一個環(huán)節(jié)的信息和數(shù)據(jù)，并進行驗證和審計，實現(xiàn)中醫(yī)藥產(chǎn)品的質(zhì)量追溯和責任追究。

綜上所述，中醫(yī)藥領(lǐng)域知識圖譜的構(gòu)建和應用，具有重要的理論價值和實踐意義。未來，我們將繼續(xù)深入探索中醫(yī)藥領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和知識，將知識圖譜應用于中醫(yī)藥領(lǐng)域的學術(shù)研究、臨床醫(yī)療以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展，并不斷探索和創(chuàng)新，為中醫(yī)藥事業(yè)的發(fā)展貢獻力量（7）推廣中醫(yī)藥健康養(yǎng)生知識圖譜，提升民眾健康素養(yǎng)。中醫(yī)藥具有豐富的養(yǎng)生保健知識，而民眾對中醫(yī)養(yǎng)生的認知和理解仍有待提高。通過建立中醫(yī)藥健康養(yǎng)生知識圖譜，可以將中醫(yī)藥知識呈現(xiàn)在可視化圖譜中，使人們更加易于理解和掌握。同時，該知識圖譜可以結(jié)合智能問答系統(tǒng)和智能推薦技術(shù)，為民眾提供個性化的健康養(yǎng)生方案和服務，促進健康素養(yǎng)的提升。

（8）開展中醫(yī)藥教育知識圖譜研究，提高中醫(yī)藥教育質(zhì)量。中醫(yī)藥教育具有復雜的知識體系和嚴格的課程設置，而傳統(tǒng)的教育方式存在著知識重復、教材過多等問題。通過構(gòu)建中醫(yī)藥教育知識圖譜，可以更好地展現(xiàn)中醫(yī)藥教學內(nèi)容的關(guān)聯(lián)和交叉，幫助學生理解中醫(yī)藥的整體框架和核心思想。同時，該知識圖譜還可以為教師提供教學備課和評估的參考，提高中醫(yī)藥教育的質(zhì)量和效果。

（9）加強中醫(yī)藥專業(yè)人才培養(yǎng)知識圖譜研究，打造中醫(yī)藥人才智能化培養(yǎng)平臺。中醫(yī)藥領(lǐng)域需要具備廣泛學科背景和豐富實踐經(jīng)驗的優(yōu)秀人才，而傳統(tǒng)的教育方式難以滿足人才培養(yǎng)的需求。通過建立中醫(yī)藥專業(yè)人才培養(yǎng)知識圖譜，可以使人才培養(yǎng)更加針對性和個性化，同時結(jié)合人工智能和虛擬現(xiàn)實等技術(shù)，打造中醫(yī)藥人才智能化培養(yǎng)平臺，提高學生的理論水平和實踐能力。

（10）探索中醫(yī)藥精準醫(yī)療知識圖譜研究，實現(xiàn)中西醫(yī)結(jié)合的治療模式。中西醫(yī)結(jié)合是當前醫(yī)學發(fā)展的一個重要趨勢，而中醫(yī)藥精準醫(yī)療的實現(xiàn)是其中的重要手段。通過構(gòu)建中醫(yī)藥精準醫(yī)療知識圖譜，可以將豐富的中醫(yī)藥知識與現(xiàn)代醫(yī)學的診斷技術(shù)和治療手段相結(jié)合，實現(xiàn)中西醫(yī)結(jié)