[发明专利]系统化医学领域知识图谱的构建方法及装置

说明书

本发明公开了系统化医学领域知识图谱的构建方法及装置，属于知识图谱构建技术领域，本发明要解决的技术问题为如何实现覆盖知识广泛、精准且运用方便的医学领域知识图谱，采用的技术方案为：该方法具体如下：S1、设计知识图谱初始架构，创建主题数据表：通过主键和外键将每个表之间互相关联，形成整个知识图谱；S2、收集医学数据，构建原词与归一词相关词典表，并定时进行字典更新；S3、自顶向下构建知识图谱；S4、自底向上构建知识图谱；S5、多次执行步骤S3至步骤S4，并对每次获取的知识数据进行存储、更新和融合；S6、完成知识图谱的构建。

技术领域

本发明涉及知识图谱构建技术领域，具体地说是一种系统化医学领域知识图谱的构建方法及装置。

背景技术

知识图谱是抽象知识的结构化、形象化展现，是使用语义网络翻译成三元组形式并进行高质量结构化数据存储的知识库，是人工智能技术助力医疗领域发展的基础，是使智能化医疗更加精准可信的技术核心。

随着医疗信息化的发展与普及，现阶段逐步打造智慧医疗，医疗信息搜索引擎、医疗问答系统、医疗决策支持系统等技术应运而生，而其建设发展的基础必须要有一套准确完整的知识图谱进行支撑。由于各领域的特点不一，且现阶段的医学知识图谱结构比较简单，知识覆盖面不够广泛，在实际应用中存在着许多局限性，发展不够全面，故如何实现覆盖知识广泛、精准且运用方便的医学领域知识图谱是目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的技术任务是提供一种系统化医学领域知识图谱的构建方法及装置，来解决如何实现覆盖知识广泛、精准且运用方便的医学领域知识图谱的问题。

本发明的技术任务是按以下方式实现的，一种系统化医学领域知识图谱的构建方法，该方法具体如下：

S1、设计知识图谱初始架构，创建主题数据表：通过主键和外键将每个表之间互相关联，形成整个知识图谱；

S2、收集医学数据，构建原词与归一词相关词典表，并定时进行字典更新；

S3、自顶向下构建知识图谱；

S4、自底向上构建知识图谱；

S5、多次执行步骤S3至步骤S4，并对每次获取的知识数据进行存储、更新和融合；

S6、完成知识图谱的构建。

作为优选，步骤S1中的设计知识图谱初始架构，创建主题数据表包括标签层和数据层两部分，标签层表示该数据实体的类型；标签层包括标签定义表、标签关系表、数据层包括归一词管理表、术语标签映射表、原词与归一词映射表及术语关系表；

其中，标签定义表用于存储标签层中标签定义，即实体类型标签，每个实体类型标签均有唯一的标签ID索引；

标签关系表用于存储标签与标签之间的关系，以三元组形式进行存储；

归一词管理表用于存储疾病、药物及手术的单个实体字典，每个实体字典均有唯一的中文名称及ID；

术语标签映射表用于存储单个实体及其实体类型标签，例：“高血压-疾病”、“阿莫西林-药品”，当存在一个实体对应多个标签且标签存在子类与父类关系时，同时把子类标签实体对应到父类标签上，例：标签关系表中存在“疾病-子类-症状”，则在术语标签映射表中还应添加“高血压-症状”。

原词与归一词映射表用于存储原词所对应归一词名称字典，因实体命名具有差异性，一个归一词可能对应多个原词，例“冠状动脉粥样硬化性心脏病-冠心病”、“缺血性心脏病-冠心病”，通过定时爬取更新数据，实现基础字典的不断扩充；

术语关系表是以三元组+实体类型标签的形式，术语关系表用于存储处理好的知识数据。

作为优选，步骤S3中的自顶向下构建知识图谱具体如下：