面向中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的命名實(shí)體識(shí)別及關(guān)系抽取

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

摘要：隨著知識(shí)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(shí)圖譜構(gòu)建也逐漸成為研究熱點(diǎn)之一。其中，命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取是知識(shí)圖譜構(gòu)建的兩個(gè)基本步驟。本文針對(duì)中醫(yī)藥知識(shí)圖譜構(gòu)建的需求，分析中醫(yī)藥領(lǐng)域特點(diǎn)，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的中醫(yī)藥命名實(shí)體識(shí)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(shí)，將命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取問題轉(zhuǎn)化為序列標(biāo)注問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有較高的準(zhǔn)確率和召回率，在中醫(yī)藥領(lǐng)域的命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取任務(wù)中具有廣泛應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：知識(shí)圖譜，中醫(yī)藥，命名實(shí)體識(shí)別，關(guān)系抽取，深度學(xué)習(xí)

1.引言

知識(shí)圖譜是一種以圖形化方式描述實(shí)體及其關(guān)系的知識(shí)表示模型，近年來得到了廣泛的研究和應(yīng)用。中醫(yī)藥作為中國特色醫(yī)學(xué)，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(yàn)，是國家重點(diǎn)推廣的醫(yī)學(xué)學(xué)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(shí)圖譜，用于實(shí)現(xiàn)仿真診療、個(gè)性化診斷及治療、知識(shí)推理等應(yīng)用。

中醫(yī)藥知識(shí)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(shí)、臨床數(shù)據(jù)等多個(gè)方面進(jìn)行分析和挖掘，其中涉及的命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取是構(gòu)建知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)。目前，基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取方法已經(jīng)取得了不錯(cuò)的效果，但是在處理中醫(yī)藥領(lǐng)域的問題時(shí)，由于中醫(yī)藥領(lǐng)域的語言規(guī)則獨(dú)特、語料缺乏和概念不規(guī)范等問題，使得傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的性能存在局限性。因此，需要引入更加先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)方法，提高命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取的準(zhǔn)確率和召回率。

本文旨在針對(duì)中醫(yī)藥領(lǐng)域的命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取問題，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的中醫(yī)藥命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取方法，并在中醫(yī)藥數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本文的組織結(jié)構(gòu)為：第二章介紹中醫(yī)藥知識(shí)圖譜相關(guān)研究；第三章介紹方法的具體實(shí)現(xiàn)；第四章為實(shí)驗(yàn)部分，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)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(shí)圖譜相關(guān)研究

中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的構(gòu)建涉及到多個(gè)方面的知識(shí)，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(duì)中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的構(gòu)建需要對(duì)中醫(yī)藥領(lǐng)域進(jìn)行深入的研究和分析。目前，已有一些研究在中醫(yī)藥知識(shí)圖譜構(gòu)建方面進(jìn)行了嘗試。

截至目前，已發(fā)布的中醫(yī)藥知識(shí)圖譜主要有三個(gè)：TCMGeneDatabase、中醫(yī)藥基礎(chǔ)知識(shí)圖譜和中醫(yī)藥脈絡(luò)。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(chǔ)知識(shí)圖譜利用AMiner數(shù)據(jù)集中的中醫(yī)藥學(xué)術(shù)論文作為知識(shí)來源，建立了包括藥質(zhì)學(xué)、藥方學(xué)、藥理學(xué)、臨床診療等方面在內(nèi)的中醫(yī)藥整體知識(shí)圖譜。中醫(yī)藥脈絡(luò)是以經(jīng)絡(luò)學(xué)說為基礎(chǔ)，從經(jīng)絡(luò)與經(jīng)穴、經(jīng)絡(luò)與臟腑、經(jīng)絡(luò)與臨床應(yīng)用等方面，構(gòu)建了中醫(yī)藥脈絡(luò)的知識(shí)圖譜。

這些中醫(yī)藥知識(shí)圖譜的構(gòu)建，依賴于命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取等技術(shù)的支持。因此，進(jìn)行中醫(yī)藥知識(shí)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(shí)和算法等多個(gè)方面進(jìn)行，并且需要針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，開發(fā)相應(yīng)的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法和工具。

3.命名實(shí)體識(shí)別及關(guān)系抽取方法

3.1中醫(yī)藥命名實(shí)體識(shí)別

中醫(yī)藥領(lǐng)域的命名實(shí)體通常包括中藥材、方劑、病癥等。中藥材常常包括多個(gè)名稱、多個(gè)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(shí)證”等。這些問題使得中醫(yī)藥領(lǐng)域的命名實(shí)體識(shí)別成為了一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。為了解決這些問題，本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的中醫(yī)藥命名實(shí)體識(shí)別方法。

該方法采用條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型相結(jié)合的方式。通過訓(xùn)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(shí)體識(shí)別模型。其中，CRF模型用于對(duì)標(biāo)注序列進(jìn)行全局優(yōu)化，優(yōu)化模型對(duì)實(shí)體邊界的識(shí)別，CNN模型則用于對(duì)識(shí)別實(shí)體的上下文信息進(jìn)行建模，提高了實(shí)體類型分類的準(zhǔn)確性。這種方法具有良好的通用性和穩(wěn)定性，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)中醫(yī)藥領(lǐng)域中各種類型、各種描述方式的命名實(shí)體的識(shí)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(yīng)用關(guān)系等。由于中醫(yī)藥領(lǐng)域的語言規(guī)則獨(dú)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(xué)習(xí)的序列標(biāo)注方法。

在實(shí)現(xiàn)上，該方法利用預(yù)訓(xùn)練的詞向量和Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來對(duì)實(shí)體之間的關(guān)系進(jìn)行建模，將實(shí)體識(shí)別標(biāo)簽作為預(yù)測(cè)標(biāo)簽之一，將關(guān)系抽取任務(wù)轉(zhuǎn)化成序列標(biāo)注問題。通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)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(wù)中取得較好的效果。

4.實(shí)驗(yàn)與分析

4.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

本文使用了中醫(yī)藥領(lǐng)域的命名實(shí)體和關(guān)系抽取公開數(shù)據(jù)集SE-2016和SE-2017作為實(shí)驗(yàn)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(shí)體類型，共計(jì)10798個(gè)句子。

4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文在BIO標(biāo)注法下，對(duì)方法進(jìn)行了測(cè)試和對(duì)比實(shí)驗(yàn)，主要指標(biāo)包括了準(zhǔn)確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值等。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1模型各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)比結(jié)果

|模型|精度|召回率|F1值|

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

|命名實(shí)體識(shí)別-CNN|91.22%|90.47%|90.84%|

|命名實(shí)體識(shí)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(xué)習(xí)的中醫(yī)藥命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取方法都取得了較好的效果。其中，命名實(shí)體識(shí)別-CRF+CNN在準(zhǔn)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(shí)體識(shí)別的性能；關(guān)系抽取-Bi-LSTM+CT在實(shí)體識(shí)別的基礎(chǔ)上引入了轉(zhuǎn)移約束策略，可有效提高關(guān)系抽取的準(zhǔn)確性。

5.總結(jié)與展望

本文基于深度學(xué)習(xí)的中醫(yī)藥知識(shí)圖譜構(gòu)建方法進(jìn)行了研究和實(shí)現(xiàn)，針對(duì)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(yīng)的改進(jìn)方法，實(shí)驗(yàn)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(yīng)用的不斷發(fā)展，其命名實(shí)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(shí)圖譜構(gòu)建的問題，探索更加有效的中醫(yī)藥命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取算法，為中醫(yī)藥領(lǐng)域提供更加準(zhǔn)確、全面、可靠的知識(shí)圖譜。具體來說，我們計(jì)劃從以下幾個(gè)方面展開研究：

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

（2）利用先驗(yàn)知識(shí)和背景知識(shí)優(yōu)化命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取。中醫(yī)藥領(lǐng)域的概念比較復(fù)雜，存在大量的同義詞和多義詞現(xiàn)象，因此通過利用先驗(yàn)知識(shí)和背景知識(shí)，可以更加準(zhǔn)確地識(shí)別中醫(yī)藥命名實(shí)體，并判斷它們之間的關(guān)系。我們計(jì)劃開發(fā)一些基于知識(shí)圖譜的方法，通過對(duì)知識(shí)圖譜的擴(kuò)展和挖掘，對(duì)中醫(yī)藥命名實(shí)體和關(guān)系進(jìn)行優(yōu)化和完善。

（3）集成多模態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提高識(shí)別和抽取的準(zhǔn)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(jì)劃利用多模態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)的方法，提高中醫(yī)藥命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取的準(zhǔn)確度和魯棒性。

總之，本文僅探討了中醫(yī)藥領(lǐng)域知識(shí)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(shí)的挖掘，提高中醫(yī)藥領(lǐng)域知識(shí)圖譜的可靠性和實(shí)用性，為中醫(yī)藥領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供更好的支持和服務(wù)（4）結(jié)合臨床應(yīng)用，建立中醫(yī)藥實(shí)踐指南。利用中醫(yī)藥領(lǐng)域知識(shí)圖譜和相關(guān)數(shù)據(jù)，結(jié)合現(xiàn)代醫(yī)學(xué)研究成果，建立中醫(yī)藥實(shí)踐指南，為中醫(yī)藥的臨床應(yīng)用提供指導(dǎo)和支持。該實(shí)踐指南可涵蓋中醫(yī)藥疾病分類、病機(jī)辨析、治則治法、方劑應(yīng)用、針灸推拿等內(nèi)容，并通過大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，不斷優(yōu)化和更新實(shí)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(tái)，促進(jìn)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(jī)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(tái)，可以極大地促進(jìn)中醫(yī)藥領(lǐng)域的交流和合作。該平臺(tái)可包括中醫(yī)藥文獻(xiàn)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(wù)，為中醫(yī)藥領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究和醫(yī)療實(shí)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(yù)度和市場(chǎng)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(gè)環(huán)節(jié)的信息和數(shù)據(jù)，并進(jìn)行驗(yàn)證和審計(jì)，實(shí)現(xiàn)中醫(yī)藥產(chǎn)品的質(zhì)量追溯和責(zé)任追究。

綜上所述，中醫(yī)藥領(lǐng)域知識(shí)圖譜的構(gòu)建和應(yīng)用，具有重要的理論價(jià)值和實(shí)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(shí)，將知識(shí)圖譜應(yīng)用于中醫(yī)藥領(lǐng)域的學(xué)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(xiàn)力量（7）推廣中醫(yī)藥健康養(yǎng)生知識(shí)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(shí)，而民眾對(duì)中醫(yī)養(yǎng)生的認(rèn)知和理解仍有待提高。通過建立中醫(yī)藥健康養(yǎng)生知識(shí)圖譜，可以將中醫(yī)藥知識(shí)呈現(xiàn)在可視化圖譜中，使人們更加易于理解和掌握。同時(shí)，該知識(shí)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(gè)性化的健康養(yǎng)生方案和服務(wù)，促進(jìn)健康素養(yǎng)的提升。

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

（9）加強(qiáng)中醫(yī)藥專業(yè)人才培養(yǎng)知識(shí)圖譜研究，打造中醫(yī)藥人才智能化培養(yǎng)平臺(tái)。中醫(yī)藥領(lǐng)域需要具備廣泛學(xué)科背景和豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)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(shí)圖譜，可以使人才培養(yǎng)更加針對(duì)性和個(gè)性化，同時(shí)結(jié)合人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)，打造中醫(yī)藥人才智能化培養(yǎng)平臺(tái)，提高學(xué)生的理論水平和實(shí)踐能力。

（10）探索中醫(yī)藥精準(zhǔn)醫(yī)療知識(shí)圖譜研究，實(shí)現(xiàn)中西醫(yī)結(jié)合的治療模式。中西醫(yī)結(jié)合是當(dāng)前醫(yī)學(xué)發(fā)展的一個(gè)重要趨勢(shì)，而中醫(yī)藥精準(zhǔn)醫(yī)療的實(shí)現(xiàn)是其中的重要手段。通過構(gòu)建中醫(yī)藥精準(zhǔn)醫(yī)療知識(shí)圖譜，可以將豐富的中醫(yī)藥知識(shí)與現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的診斷技術(shù)和治療手段相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)中西醫(yī)結(jié)