基于新冠肺炎知识图谱的智能问答系统研究

任燕春; 赵瑛; 王铁; 许丹彤

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基于新冠肺炎知识图谱的智能问答系统研究

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为了能够提供实时的新冠疾病咨询服务,本研究将新冠肺炎知识图谱以百科网站作为主要知识来源,利用中文分词、命名实体识别、依存句法分析和Neo4j图数据库等关键技术,初步实现了基于新冠肺炎知识图谱的智能问答系统.另外基于BERT-BiLSTM-CRF模型,设置了BIO和BIOE 2种标注方案对医疗命名实体识别结果影响的对比实验,验证了BIOE标注方案的优越性,其总评测结果F1值高达97％.

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来源
《内蒙古科技大学学报》 |2021年第3期|287-292298|共7页
作者
任燕春; 赵瑛; 王铁; 许丹彤;
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作者单位

内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头 014010;

内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头 014010;

内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头 014010;

内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头 014010;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
新冠肺炎; 知识图谱; 智能问答; 命名实体识别; BERT-BiLSTM-CRF;

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