计算机毕业设计Python医疗问答系统医疗可视化 BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型机器学习深度学习爬虫知识图谱人工智能大数据毕业设计

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作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

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基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型+知识图谱的医疗问答系统的设计与实现

开题报告

一、研究背景与意义

随着大数据和人工智能技术的飞速发展，医疗领域对信息处理和知识提取的需求日益增加。医疗问答系统作为连接患者与医生的桥梁，能够提供高效、准确的医疗服务。传统的医疗问答系统往往依赖于人工构建的知识库，难以应对复杂多变的医疗信息。因此，结合深度学习技术和知识图谱构建智能医疗问答系统，成为提升医疗服务质量和效率的重要手段。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、LSTM（Long Short-Term Memory）和CRF（Conditional Random Fields）作为深度学习中的关键技术，在自然语言处理领域取得了显著成就。BERT可以捕捉文本的双向上下文信息，LSTM适用于处理序列数据，CRF则能够标注序列数据并考虑标签之间的依赖关系。这些技术结合知识图谱，可以构建出高效、准确的医疗问答系统，为医患双方提供便捷的交互平台。

二、研究目标与内容

研究目标

构建基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型的医疗问答系统。
实现医疗知识图谱的构建与可视化。
提供高效、准确的医疗信息查询和问答服务。

研究内容

数据准备与预处理
- 收集医疗相关的数据源，如电子病历、医学文献、健康网站等。
- 对数据进行清洗、去噪和格式化处理，确保数据质量和一致性。
医疗知识图谱构建
- 定义实体类型（如疾病、症状、药物等）和关系类型（如疾病-症状、药物-治疗等）。
- 使用Neo4j等图数据库进行知识图谱的存储和管理。
深度学习模型构建
- 使用BERT模型进行文本编码和表征学习，提取丰富的语义信息。
- 利用LSTM模型处理序列数据，捕捉文本中的长期依赖关系。
- 通过CRF模型进行命名实体识别，提高标签之间的一致性和整体序列标注的准确性。
医疗问答系统实现
- 将深度学习模型集成到医疗问答系统中，实现文本处理和实体识别。
- 在知识图谱中查找相关信息并给出回答。
- 使用Django框架构建Web应用，提供用户交互界面。
知识图谱可视化
- 使用ECharts等工具实现知识图谱的可视化，提升用户体验和系统的直观性。