A tutorial and implement of disease centered Medical knowledge graph and qa system based on it。知识图谱构建,自动问答,基于kg的自动问答。以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱,并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。
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2018-10-04 16:54:05 +08:00
data 创建医药知识图谱及基于知识图谱的问答项目 2018-10-04 14:30:21 +08:00
img 添加知识图谱构建框架 2018-10-04 16:17:07 +08:00
prepare_data 添加注释信息 2018-10-04 16:51:43 +08:00
build_medicalgraph.py 创建医药知识图谱及基于知识图谱的问答项目 2018-10-04 14:30:21 +08:00
disease.txt 创建医药知识图谱及基于知识图谱的问答项目 2018-10-04 14:30:21 +08:00
README.md Update README.md 2018-10-04 16:54:05 +08:00

QABasedOnMedicaKnowledgeGraph

self-implement of disease centered Medical graph from zero to full and sever as question answering base. 从无到有搭建一个以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱,并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。

项目介绍

知识图谱是目前自然语言处理的一个热门方向本人有幸参加了ckks2018会议并得到一些收获可以查看我的ccks2018参会总结(https://github.com/liuhuanyong/CCKS2018Summary )。
与知识图谱相关的另一种形态,即事理图谱,本人在这方面也尝试性地积累了一些工作,可参考:(https://github.com/liuhuanyong/ComplexEventExtraction )
关于知识图谱概念性的介绍就不在此赘述。目前知识图谱在各个领域全面开花如教育、医疗、司法、金融等。本项目立足医药领域以垂直型医药网站为数据来源以疾病为核心构建起一个包含7类规模为4.4万的知识实体11类规模约30万实体关系的知识图谱。
本项目将包括以下两部分的内容:

  1. 基于垂直网站数据的医药知识图谱构建
  2. 基于医药知识图谱的自动问答

一、医疗知识图谱构建

1.1 业务驱动的知识图谱构建框架

image

1.2 脚本目录

prepare_data/datasoider.py网络资讯采集脚本
prepare_data/datasoider.py网络资讯采集脚本
prepare_data/max_cut.py基于词典的最大向前/向后切分脚本
build_medicalgraph.py知识图谱入库脚本   

1.3 医药领域知识图谱规模

1.3.1 neo4j图数据库存储规模 image

1.3.2 知识图谱实体类型

实体类型 中文含义 实体数量 举例
Check 诊断检查项目 3,353 支气管造影;关节镜检查
Department 医疗科目 54 整形美容科;烧伤科
Disease 疾病 8,807 血栓闭塞性脉管炎;胸降主动脉动脉瘤
Drug 药品 3,828 京万红痔疮膏;布林佐胺滴眼液
Food 食物 4,870 番茄冲菜牛肉丸汤;竹笋炖羊肉
Producer 在售药品 17,201 通药制药青霉素V钾片;青阳醋酸地塞米松片
Symptom 疾病症状 5,998 乳腺组织肥厚;脑实质深部出血
Total 总计 44,111 约4.4万实体量级

1.3.3 知识图谱实体关系类型

实体关系类型 中文含义 关系数量 举例
belongs_to 属于 8,844 <妇科,属于,妇产科>
common_drug 疾病常用药品 14,649 <阳强,常用,甲磺酸酚妥拉明分散片>
do_eat 疾病宜吃食物 22,238 <胸椎骨折,宜吃,黑鱼>
drugs_of 药品在售药品 17,315 <青霉素V钾片,在售,通药制药青霉素V钾片>
need_check 疾病所需检查 39,422 <单侧肺气肿,所需检查,支气管造影>
no_eat 疾病忌吃食物 22,247 <唇病,忌吃,杏仁>
recommand_drug 疾病推荐药品 59,467 <混合痔,推荐用药,京万红痔疮膏>
recommand_eat 疾病推荐食谱 40,221 <鞘膜积液,推荐食谱,番茄冲菜牛肉丸汤>
has_symptom 疾病症状 5,998 <早期乳腺癌,疾病症状,乳腺组织肥厚>
acompany_with 疾病并发疾病 12,029 <下肢交通静脉瓣膜关闭不全,并发疾病,血栓闭塞性脉管炎>
Total 总计 294,149 约30万关系量级

1.3.4 知识图谱属性类型

属性类型 中文含义 举例
name 疾病名称 喘息样支气管炎
desc 疾病简介 又称哮喘性支气管炎...
cause 疾病病因 常见的有合胞病毒等...
prevent 预防措施 注意家族与患儿自身过敏史...
cure_lasttime 治疗周期 6-12个月
cure_way 治疗方式 "药物治疗","支持性治疗"
cured_prob 治愈概率 95%
easy_get 疾病易感人群 无特定的人群

二、基于医疗知识图谱的自动问答

2.1 技术架构

2.2 脚本结构

2.3 效果展示

zong