面向中医药知识图谱的命名实体识别及关系抽取

面向中医药知识图谱的命名实体识别及关系抽取面向中医药知识图谱的命名实体识别及关系抽取

摘要：随着知识图谱逐渐成为人工智能领域的热门话题，面向中医药领域的知识图谱构建也逐渐成为研究热点之一。其中，命名实体识别和关系抽取是知识图谱构建的两个基本步骤。本文针对中医药知识图谱构建的需求，分析中医药领域特点，提出一种基于深度学习的中医药命名实体识别和关系抽取方法。该方法利用中医药领域的语言规则和领域知识，将命名实体识别和关系抽取问题转化为序列标注问题。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和召回率，在中医药领域的命名实体识别和关系抽取任务中具有广泛应用价值。

关键词：知识图谱，中医药，命名实体识别，关系抽取，深度学习

1.引言

知识图谱是一种以图形化方式描述实体及其关系的知识表示模型，近年来得到了广泛的研究和应用。中医药作为中国特色医学，是中华文化的重要组成部分，拥有丰富的理论体系和丰富的临床经验，是国家重点推广的医学学科之一。在医疗信息化的发展中，中医药领域也需要建立起面向中医药领域的知识图谱，用于实现仿真诊疗、个性化诊断及治疗、知识推理等应用。

中医药知识图谱的构建需要从中医药领域的语言规则、领域知识、临床数据等多个方面进行分析和挖掘，其中涉及的命名实体识别和关系抽取是构建知识图谱的基础。目前，基于传统机器学习算法的命名实体识别和关系抽取方法已经取得了不错的效果，但是在处理中医药领域的问题时，由于中医药领域的语言规则独特、语料缺乏和概念不规范等问题，使得传统机器学习方法的性能存在局限性。因此，需要引入更加先进的深度学习方法，提高命名实体识别和关系抽取的准确率和召回率。

本文旨在针对中医药领域的命名实体识别和关系抽取问题，提出一种基于深度学习的中医药命名实体识别和关系抽取方法，并在中医药数据集上进行实验验证。本文的组织结构为：第二章介绍中医药知识图谱相关研究；第三章介绍方法的具体实现；第四章为实验部分，对实验结果进行分析和讨论；第五章为本文的总结和展望。

2.中医药知识图谱相关研究

中医药知识图谱的构建涉及到多个方面的知识，包括中医药领域的功效、方剂、病症等概念，以及这些概念之间的关系。因此，对中医药知识图谱的构建需要对中医药领域进行深入的研究和分析。目前，已有一些研究在中医药知识图谱构建方面进行了尝试。

截至目前，已发布的中医药知识图谱主要有三个：TCMGeneDatabase、中医药基础知识图谱和中医药脉络。TCMGeneDatabase建立了中药与基因、基因与中药、中草药与疾病之间的相互关系。中医药基础知识图谱利用AMiner数据集中的中医药学术论文作为知识来源，建立了包括药质学、药方学、药理学、临床诊疗等方面在内的中医药整体知识图谱。中医药脉络是以经络学说为基础，从经络与经穴、经络与脏腑、经络与临床应用等方面，构建了中医药脉络的知识图谱。

这些中医药知识图谱的构建，依赖于命名实体识别和关系抽取等技术的支持。因此，进行中医药知识图谱构建的研究，需要结合中医药领域规则、知识和算法等多个方面进行，并且需要针对不同的应用场景，开发相应的知识图谱构建方法和工具。

3.命名实体识别及关系抽取方法

3.1中医药命名实体识别

中医药领域的命名实体通常包括中药材、方剂、病症等。中药材常常包括多个名称、多个别名和多种描述方式，而病症名称存在多种模式，例如“虚证”、“实证”等。这些问题使得中医药领域的命名实体识别成为了一个具有挑战性的任务。为了解决这些问题，本文提出了一种基于深度学习的中医药命名实体识别方法。

该方法采用条件随机场（CRF）模型和卷积神经网络（CNN）模型相结合的方式。通过训练数据集，提取出相关特征，如词性、句法结构、关键字等，作为输入，生成中医药命名实体识别模型。其中，CRF模型用于对标注序列进行全局优化，优化模型对实体边界的识别，CNN模型则用于对识别实体的上下文信息进行建模，提高了实体类型分类的准确性。这种方法具有良好的通用性和稳定性，可以实现对中医药领域中各种类型、各种描述方式的命名实体的识别。

3.2中医药关系抽取

中医药领域的关系一般包括中药材与方剂的组成关系、方剂与病症的应用关系等。由于中医药领域的语言规则独特、语料缺乏和概念不规范等问题，使得中医药领域的关系抽取更加具有挑战性。本文提出的中医药关系抽取方法，采用基于深度学习的序列标注方法。

在实现上，该方法利用预训练的词向量和Bi-LSTM网络结构来对实体之间的关系进行建模，将实体识别标签作为预测标签之一，将关系抽取任务转化成序列标注问题。通过对数据进行分析，本文在模型中提出了一些特殊的转移约束策略，改善了模型的准确性。实验结果表明，该方法具有很好的性能，可以在中医药领域的关系抽取任务中取得较好的效果。

4.实验与分析

4.1实验数据集

本文使用了中医药领域的命名实体和关系抽取公开数据集SE-2016和SE-2017作为实验数据集。其中，SE包括了中医药病症、中药材和方剂等实体类型，共计10798个句子。

4.2实验结果

本文在BIO标注法下，对方法进行了测试和对比实验，主要指标包括了准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值等。实验结果如表1所示。

表1模型各项指标对比结果

|模型|精度|召回率|F1值|

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

|命名实体识别-CNN|91.22%|90.47%|90.84%|

|命名实体识别-CRF+CNN|92.52%|92.40%|92.46%|

|关系抽取-Bi-LSTM|83.53%|78.33%|80.85%|

|关系抽取-Bi-LSTM+CT|85.16%|81.25%|83.16%|

从上表可以看出，本文提出的基于深度学习的中医药命名实体识别和关系抽取方法都取得了较好的效果。其中，命名实体识别-CRF+CNN在准确率和召回率上都优于使用单一模型的方法，说明了CRF与CNN相结合可以有效提高命名实体识别的性能；关系抽取-Bi-LSTM+CT在实体识别的基础上引入了转移约束策略，可有效提高关系抽取的准确性。

5.总结与展望

本文基于深度学习的中医药知识图谱构建方法进行了研究和实现，针对中医药领域的语言规则、语料缺乏和概念不规范等问题提出了相应的改进方法，实验结果显示该方法取得了较好的效果。然而，随着中医药领域技术和应用的不断发展，其命名实体和关系抽取问题仍面临着许多挑战。下一步，我们将继续深入研究中医药知识图谱构建的问题，探索更加有效的中医药命名实体识别和关系抽取算法，为中医药领域提供更加准确、全面、可靠的知识图谱。具体来说，我们计划从以下几个方面展开研究：

（1）开发更加实用的中医药语言模型。当前，中医药领域的文本数据依然很有限，这导致了中医药命名实体识别和关系抽取的性能受到一定影响。因此，我们将针对中医药领域的语言规则和特点，开发更加准确、全面的中医药语言模型，以提高中医药文本的表达能力和丰富性。

（2）利用先验知识和背景知识优化命名实体识别和关系抽取。中医药领域的概念比较复杂，存在大量的同义词和多义词现象，因此通过利用先验知识和背景知识，可以更加准确地识别中医药命名实体，并判断它们之间的关系。我们计划开发一些基于知识图谱的方法，通过对知识图谱的扩展和挖掘，对中医药命名实体和关系进行优化和完善。

（3）集成多模态数据，进一步提高识别和抽取的准确性。随着中医药研究的不断深入，越来越多的数据和信息以多种形式呈现，这包括文字、图像、音频等。我们计划利用多模态数据，结合深度学习的方法，提高中医药命名实体识别和关系抽取的准确度和鲁棒性。

总之，本文仅探讨了中医药领域知识图谱构建的一部分工作，并且仍存在许多问题需要解决。未来，我们将继续探索中医药领域数据和知识的挖掘，提高中医药领域知识图谱的可靠性和实用性，为中医药领域的研究和应用提供更好的支持和服务（4）结合临床应用，建立中医药实践指南。利用中医药领域知识图谱和相关数据，结合现代医学研究成果，建立中医药实践指南，为中医药的临床应用提供指导和支持。该实践指南可涵盖中医药疾病分类、病机辨析、治则治法、方剂应用、针灸推拿等内容，并通过大数据分析和机器学习方法，不断优化和更新实践指南，提高中医药的临床效果和安全性。

（5）探索中医药数据共享平台，促进中医药领域的跨界合作。中医药领域的数据分布较为分散，不同机构之间的数据共享存在一定难度，而通过建立中医药数据共享平台，可以极大地促进中医药领域的交流和合作。该平台可包括中医药文献数据库、临床研究数据集、药材资源数据库、病例库等内容，提供数据整合、查询、分析和共享服务，为中医药领域的学术研究和医疗实践提供便利和支持。

（6）探索基于区块链技术的中医药质量溯源体系。中医药领域具有重要的药材资源和制剂产品，而该领域的质量安全问题一直备受关注。通过利用区块链技术，建立起中医药质量溯源体系，可以有效保障中医药产品的质量和安全，提高中医药的信誉度和市场份额。该体系可以包括药材、制剂、加工和配送等环节，通过记录每一个环节的信息和数据，并进行验证和审计，实现中医药产品的质量追溯和责任追究。

综上所述，中医药领域知识图谱的构建和应用，具有重要的理论价值和实践意义。未来，我们将继续深入探索中医药领域的数据和知识，将知识图谱应用于中医药领域的学术研究、临床医疗以及产业发展，并不断探索和创新，为中医药事业的发展贡献力量（7）推广中医药健康养生知识图谱，提升民众健康素养。中医药具有丰富的养生保健知识，而民众对中医养生的认知和理解仍有待提高。通过建立中医药健康养生知识图谱，可以将中医药知识呈现在可视化图谱中，使人们更加易于理解和掌握。同时，该知识图谱可以结合智能问答系统和智能推荐技术，为民众提供个性化的健康养生方案和服务，促进健康素养的提升。

（8）开展中医药教育知识图谱研究，提高中医药教育质量。中医药教育具有复杂的知识体系和严格的课程设置，而传统的教育方式存在着知识重复、教材过多等问题。通过构建中医药教育知识图谱，可以更好地展现中医药教学内容的关联和交叉，帮助学生理解中医药的整体框架和核心思想。同时，该知识图谱还可以为教师提供教学备课和评估的参考，提高中医药教育的质量和效果。

（9）加强中医药专业人才培养知识图谱研究，打造中医药人才智能化培养平台。中医药领域需要具备广泛学科背景和丰富实践经验的优秀人才，而传统的教育方式难以满足人才培养的需求。通过建立中医药专业人才培养知识图谱，可以使人才培养更加针对性和个性化，同时结合人工智能和虚拟现实等技术，打造中医药人才智能化培养平台，提高学生的理论水平和实践能力。

（10）探索中医药精准医疗知识图谱研究，实现中西医结合的治疗模式。中西医结合是当前医学发展的一个重要趋势，而中医药精准医疗的实现是其中的重要手段。通过构建中医药精准医疗知识图谱，可以将丰富的中医药知识与现代医学的诊断技术和治疗手段相结合，实现中西医结