智能中医：基于人工智能的专题知识库构建研究

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智能中医 ——基于人工智能的专题知识库构建研究前言前言自中医学产生两千余年来，累积了丰富的文本资源，涵盖中医古籍文献、中医现代研究文献，这些中医文本资源是中医学术价值和中国文化传承的主要载体。随着数字时代的来临，人工智能技术飞速发展，中医学知识的传承与传播呈现出全新的方式，从简单数字化，到深度挖掘、知识发现、专题知识服务，人们试图读懂并挖掘中医文本资源中蕴含的知识，将中医文化发扬光大。“以文献为中心”的文献检索和信息获取方式已不能满足需求，取而代之的是“以知识为中心”的结构化、网络化和智能化的知识服务。除面向文献研究领域外，还要更多地面向临床和科研需求，针对不同的专科、主题，从中医文献中迅速发掘出需要的知识。有鉴于此，我们基于文本理解构建专题知识，为科研和临床提供源于文献的中医原创思维与临床实践经验。在多年自然语言处理、知识挖掘、人工智能、大数据计算研究的基础上，我们提出了“资源数据化、数据工具化、工具专题化、专题自动化”的思想，利用自然语言处理技术和机器学习方法，对公认的中医药领域知识进行重构，对相关文献进行语义标注，并构建领域本体；在语义化的基础上，通过机器学习等方法，生成语义元数据；然后，在中医专题知识库自动构建平台的帮助下，实现中医文本资源语义化过程与语义元数据体系的构建能够同步进行，从而实现中医文本资源的语义化、知识化，终实现从中医文本资源获取、资源加工到专题知识服务全流程的自动构建过程。主要研究内容如下：（1）理论与模型构建。中医文本资源包含各种格式，尤其是古籍文本体例繁多，中医专题知识库的生成需要对中医文本构建知识解析与知识组织模型。知识解析包括内容解析与结构解析，通过分词、命名实体识别、概念标引、概念关系发现等手段，实现中医文本的结构化。在此基础上，采用网络表示学习算法、多样化排序模型筛选专题细分类、概念关系判定模型等，实现有序化、结构化的知识组织。（2）算法与关键技术研究。重点研究了算法的原理、代码结构、算法运行结果等，以及概念标引技术、篇章结构解析技术、关系提取方法等中医专题知识库构建需要的核心算法与技术。（3）应用场景实证研究。从中医科研、临床诊疗等方面出发，以中医经方靶点预测、皮肤病辅助诊疗、基于古籍文本的泛专题生成为例，进行应用场景实证研究，介绍其中的流程、步骤、细节和经验，对上述理论与技术方法进行验证，终构建了中医专题知识库自动构建平台。平台具有中医文本资源加工、本体与知识图谱...