基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统技术方案

本发明专利技术属于人工智能知识图谱领域，提供了一种基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统，因为具备记忆能力可以主动关联与用户交互的内容，用户向系统输入临床表现后，系统会根据用户输入的临床表现的特征，主动向用户提问相关主诉表现，用户根据系统提问的问题输入反馈内容，智能交互系统使用这样的方式，经过与用户多轮交互后，最终给予用户有较高准确率的中医养生建议。本发明专利技术的交互系统采用多轮对话的交互形式，在终端用户的体验上和中医养生咨询问答的结论准确度上均高于普通单轮交互的问答系统。本发明专利技术针对前后文中识别到的实体进行实体链接，结合前后文的文本信息基于记忆序列的实体链接模型来解决多轮会话中语句的实体省略和指代消解。体省略和指代消解。体省略和指代消解。

【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统


[0001]本专利技术属于人工智能知识图谱领域，具体涉及一种基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统。

技术介绍

[0002]国家已建立符合中医药特点的管理制度，让中医药在我国医药卫生领域充分发挥重要作用，而中医养生是我国医药卫生领域里中医药的重要组成部分。随着移动互联网的普及，人们通过移动终端进行中医养生相关知识咨询已经成为常态化应用场景。当前中医养生领域智能交互系统主要为问答系统，而这些问答系统多为单轮智能交互系统，即用户提问一个问题，系统根据问题返回答案，当用户再次提问问题时，之前的提问问题系统不会关联，即系统没有记忆能力。这会造成用户需要进行大量重复提问，才可能得到问题的答案，甚至无法得到准确答案。
[0003]目前也有一些问答系统采用了多轮交互的方式，但是在多轮交互过程中，由于常规的会话生成模型是将交互的前后文本拼接，对拼接的文本进行建模，但是前后文本都是由多个文字语句组成，拼接后的文本较长，这种建模方式得到的前后文本向量信息会因为前文的信息被分散而变的不完善，用户和系统的会话会出现指代消解和实体省略的情况，而这种情况会对实体链接造成极大的困扰，进而导致用户无法得到其问题的准确答案。

技术实现思路

[0004]本专利技术是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统。
[0005]本专利技术提供了一种基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统，具有这样的特征，包括：实体提取模块，用于提取每轮交互中用户输入的临床信息中的实体；实体链接模块，对实体进行指代消解与实体消歧，得到处理后的实体；实体查询模块，用于从预存储的中医养生知识图谱中获取与处理后的实体相关的多个三元组；抽取排序模块，用于筛选需要用户再次输入的临床信息的若干个相关三元组，并将若干三元组按照预先设定的优先级排序，得到三元组优先级序列并确定最高优先级三元组；会话生成模块，用于根据最高优先级三元组和以及预存储的中医养生知识图谱生成问题，以对用户进行下一轮提问；以及结果生成模块，用于根据用户多次输入的临床信息以及预存储的中医养生知识图谱生成养生建议结果，其中，实体链接模块包括前后文编码器，输入文本编码器，候选文本编码器，注意力机制层，输出结果层。
[0006]专利技术的作用与效果
[0007]根据本专利技术所涉及的基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统，因为交互系统具备记忆能力，可以主动关联与用户交互的内容，用户向系统输入临床表现后，系统会根据用户输入的临床表现的特征，主动向用户提问相关主诉表现，用户根据系统提问的问题，向系统输入相关反馈内容，智能交互系统使用这样的方式，经过与用户多轮交互后，最终给予
用户有较高准确率的中医养生建议。而且，本专利技术的交互系统由于是采用多轮对话的交互形式，在终端用户的体验上和中医养生咨询问答的结论准确度上均高于普通单轮交互的问答系统。此外，本专利技术针对前后文中识别到的实体进行实体链接，提出了结合前后文的文本信息基于记忆序列的实体链接模型来解决多轮会话中语句的实体省略和指代消解。
附图说明
[0008]图1是本专利技术的实施例中基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统的结构框图；
[0009]图2是本专利技术的实施例中基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统的硬件架构图；
[0010]图3是本专利技术的实施例中基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统的软件架构图；
[0011]图4是本专利技术的实施例中基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统的实体链接模块的工作逻辑图；
[0012]图5是本专利技术的实施例中基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统的中医养生知识图谱的构建流程图；
[0013]图6是本专利技术的实施例中基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统的会话生成模块的工作逻辑图；
[0014]图7是本专利技术的实施例中基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统的语料存储模块中的语料的生成流程图；
[0015]图8是本专利技术的实施例中基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统的运行逻辑图。
具体实施方式
[0016]为了使本专利技术实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，以下实施例结合附图对本专利技术基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统作具体阐述。
[0017]在本专利技术提供的基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统中，还可以具有这样的特征：其中，前后文编码器用于提取相邻的两轮交互中的实体的特征。
[0018]在本专利技术提供的基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统中，还可以具有这样的特征：其中，前后文编码器，输入文本编码器，候选文本编码器均包括双向长短期记忆神经网络。
[0019]在本专利技术提供的基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统中，还可以具有这样的特征，还包括：知识图谱存储模块，其中，知识图谱存储模块用于存储中医养生知识图谱，中医养生知识图谱包括中医养生本体知识与中医养生自定义词典。
[0020]在本专利技术提供的基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统中，还可以具有这样的特征：其中，中医养生知识图谱的源数据包括中医院病例报告表，中医院病例报告表的内容包括：性别、年龄、职业、民族、婚姻、心率、血压、呼吸、首次发病时间、病程、主诉、临床表现、其他疾病史、简要病史、检查单、病理报告单、舌脉、西医诊断、中医辨证、中医诊断、方药、治疗方案、养护方案、饮食、运动锻炼、生活习惯、按摩推拿。
[0021]在本专利技术提供的基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统中，还可以具有这样的特征：其中，中医养生知识图谱的构建包括如下步骤：步骤S1，对中医院病例报告表的内容进行实体抽取、关系抽取以及属性抽取并得到实体抽取结果、关系抽取结果以及属性抽取结果；步骤S2，根据实体抽取结果、关系抽取结果以及属性抽取结果进行节点创建和关系创建，并得到中医养生知识图谱。
[0022]在本专利技术提供的基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统中，还可以具有这样的特征：语料存储模块，其中，语料存储模块用于向会话生成模块和结果生成模块提供语料。
[0023]在本专利技术提供的基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统中，还可以具有这样的特征：其中，存储在语料存储模块中的语料的生成过程包括如下步骤：步骤A1，分析中医养生知识图谱中的实体和实体关系，得到实体关系图；步骤A2，将实体关系图转化为有向图；步骤A3，以实体关系图的每个实体为起点，遍历有向图获取路径图；步骤A4，对路径图中的路径进行分拆与组合获取子路径；步骤A5，将中医养生知识图谱中的实体和实体关系对应到各个子路径中，得到语料。
[0024]在本专利技术提供的基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统中，还可以具有这样的特征，还包括：服务侧通信模块，其中，服务侧通信模块用于接受用户发送的临床信息数据。
[0025]在本专利技术提供的基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统中，还可以具有这样的特征：其中，服务侧通信模块包括Nginx代理集群服务器、负载均衡器以及Web本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统，其特征在于，包括：实体提取模块，用于提取每轮交互中用户输入的临床信息中的实体；实体链接模块，用于对所述实体进行指代消解与实体消歧，得到处理后的所述实体；实体查询模块，用于从预存储的中医养生知识图谱中获取与处理后的所述实体相关的多个三元组；抽取排序模块，用于筛选需要所述用户再次输入的所述临床信息的若干个相关三元组，并将所述若干三元组按照预先设定的优先级排序，得到三元组优先级序列并确定最高优先级三元组；会话生成模块，用于根据所述最高优先级三元组和以及预存储的所述中医养生知识图谱生成问题，以对所述用户进行下一轮提问；以及结果生成模块，用于根据所述用户多次输入的所述临床信息以及预存储的所述中医养生知识图谱生成养生建议结果，其中，所述实体链接模块包括前后文编码器，输入文本编码器，候选文本编码器，注意力机制层，输出结果层。2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统，其特征在于：其中，所述前后文编码器用于提取相邻的两轮交互中的所述实体的特征。3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统，其特征在于：其中，所述前后文编码器，所述输入文本编码器，所述候选文本编码器均包括双向长短期记忆神经网络。4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统，其特征在于，还包括：知识图谱存储模块，其中，所述知识图谱存储模块用于存储所述中医养生知识图谱，所述中医养生知识图谱包括中医养生本体知识与中医养生自定义词典。5.根据权利要求1所述的基于知识图谱的中医养生智能多轮交互系统，其特征在于：其中，所述中医养生知识图谱的源数据包括中医院病例报告表，所述中医院病例报告表的内容包括：性别、年龄、职业、民族、婚姻、心率、血压、呼吸、首次发病时间、病...

【专利技术属性】
技术研发人员：周峰，吕智慧，严绍根，陈宇，林榕健，徐杨川，
申请(专利权)人：浙江智树网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：