知识图谱的构建方法技术

本申请提供一种知识图谱的优化方法

【技术实现步骤摘要】
知识图谱的构建方法、装置、电子设备及其存储介质


[0001]本申请涉及大数据分析
，尤其涉及一种知识图谱的构建方法
、
装置
、
电子设备及其存储介质
。

技术介绍

[0002]在中医临床诊疗中，是将中医学基本理论
、
古籍记载与临床经验相结合，以此解决临床疑难问题
。
在中医学中“辨证论治”是核心，“辨证论治”就是对中医四诊
(
望
、
闻
、
问
、
切
) 及临床处方所得资料进行综合分析；进而概括
、
判断出反映不同疾病本质特征的证候，最终对患者进行具体施治的过程和方法，其本质在于强调患者的个体差异以及致病因素的综合分析，目的在于整规其疾病治疗的临床用药特点
。
因此中医强调整体观，相比之下西医则是强调局部观
。
辨证论治最终反映的是症状到证候的关系，这是最具中医整体思想的体现
。
[0003]随着数据挖掘与分析技术的不断发展，如何以更专业
、
更准确的形式对名老中医的诊疗经验进行总结与传承是当前中医领域研究的难题
。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种知识图谱的优化方，通过获取中医经验数据，并根据中医经验数据构建初始知识图谱；然后将初始知识图谱输入贝叶斯神经网络中进行挖掘，以此得到挖掘结果，其中，挖掘结果包括疾病疗效相关症状指标之间的相互联系；最后再根据识别结果对初始知识图谱进行优化，进而得到优化知识图谱，便于应用指导临床
。
通过本申请利用神经网络根据中医经验数据对已有的知识图谱进行挖掘，以此来进行知识图谱的优化，能够以可视化的形式反映中医的诊疗思路，并可根据优化的知识图谱进行教学或在实际诊疗过程中作为参考
。
为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：
[0005]第一方面，提供一种知识图谱的优化方法，所述方法包括：获取中医经验数据；根据所述中医经验数据构建初始知识图谱；将所述初始知识图谱输入贝叶斯神经网络中进行挖掘，得到挖掘结果，所述挖掘结果包括疾病疗效相关症状指标之间的相互联系；根据所述识别结果对所述初始知识图谱进行优化，得到优化知识图谱，便于应用指导临床
。
[0006]根据第一方面所述的方法可知，本申请利用神经网络根据中医经验数据对已有的知识图谱进行挖掘，以此来进行知识图谱的优化，能够以可视化的形式反映中医的诊疗思路，并可根据优化的知识图谱进行教学或在实际诊疗过程中作为参考，实现其经验的再现与分享
。
[0007]结合第一方面，在一种可能的设计方案中，所述中医经验数据至少包括疾病的症状
、
疾病的证候和治疗所述疾病使用的中医中药，根据所述中医经验数据构建初始知识图谱包括：根据所述经验数据确定所述经验数据中各所述疾病对应的症状
、
各疾病对应的证候以及治疗各所述疾病对应使用的中医中药，并对治疗各所述疾病使用的中医中药的使用频率进行统计，得到统计结果；根据所述统计结果计算所述各疾病对应的症状
、
证候以及治疗各所述疾病对应使用的中医中药之间的关联信息；根据所述关联信息构建所述初始知识
图谱
。
[0008]根据可能的设计方案可知，本实施例可以根据中医经验数据来构建初始知识图谱，以此来对中医经验数据进行可视化展示
。
[0009]结合第一方面，在一种可能的设计方案中，所述根据所述关联信息构建所述初始知识图谱包括：获取现有知识图谱；根据所述现有知识图谱和所述关联信息确定所述初始知识图谱的模式图；确定所述现有知识图谱的结构化数据和所述现有知识图谱的非结构化数据；根据所述结构化数据和所述非结构化数据确定所述初始知识图谱的数据图；根据所述初始知识图谱的数据图和所述初始知识图谱的模式图构建所述初始知识图谱
。
[0010]根据可能的设计方案可知，本实施例通过利用现有知识图谱以及中医经验数据的关联信息，来确定初始知识图谱，提高初始知识图谱构建效率
。
[0011]结合第一方面，在一种可能的设计方案中，所述方法还包括：根据所述初始知识图谱的推理功能对所述初始知识图谱进行逻辑检查，得到检查结果；根据所述检查结果对所述初始知识图谱进行调整
。
[0012]根据可能的设计方案可知，本实施例通过对初始知识图谱进行逻辑检查，并根据检查结果来对初始知识图谱进行调整，以此提高初始知识图谱的准确性
。
[0013]结合第一方面，在一种可能的设计方案中，所述将所述初始知识图谱输入贝叶斯神经网络中进行挖掘，得到挖掘结果包括：将所述初始图谱输入所述贝叶斯神经网络中，确定各疾病的综合信息确定各疾病所对应症状出现特征向量；计算各所述疾病所对应症状出现特征向量间的关联信息；根据所述关联信息进行挖掘输入所述贝叶斯神经网络中，得到挖掘结果
。
[0014]根据可能的设计方案可知，本实施例通过利用贝叶斯神经网络先对初始知识图谱进行特征提取，然后根据提取的特征计算各所述疾病所对应症状出现特征向量间的关联信息，以此来进行挖掘，提高挖掘结果的准确性
。
[0015]结合第一方面，在一种可能的设计方案中，所述现有知识图谱和所述知识图谱包括模式图和数据图，其中，所述模式图用于描述类之间的关系，所述数据图用于描述类的实例之间的关系
。
[0016]第二方面，提供了一种知识图谱的优化装置，所述装置包括：数据获取装置，用于获取经验数据；知识图谱构建模块，用于根据所述经验数据构建初始知识图谱；挖掘模块，将所述初始知识图谱输入贝叶斯神经网络中进行挖掘，得到挖掘结果，所述挖掘结果包括疾病疗效相关症状指标之间的相互联系；化模块，用于根据所述识别结果对所述初始知识图谱进行优化，得到优化知识图谱
。
[0017]第二方面所述的异步电机的故障建模装置的技术效果可以参考第一方面所述的数据传输方法的技术效果，此处不再赘述
。
[0018]第三方面，提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；
[0019]存储器，与所述一个或多个处理器电连接；
[0020]一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个应用程序配置用于执行如上述任一项所述的方法
。
[0021]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读取存
储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行如如上述任一项所述的方法
。
附图说明
[0022]图1是根据本申请一实施例示出的知识图谱的优化方法的流程示意图
。
[0023]图2是根据本申请一实施例示出的中医体系中各要素的关系图
。
[0024]图3是根据本申本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种知识图谱的优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取中医经验数据；根据所述中医经验数据构建初始知识图谱；将所述初始知识图谱输入贝叶斯神经网络中进行挖掘，得到挖掘结果，所述挖掘结果包括疾病疗效相关症状指标之间的相互联系；根据所述识别结果对所述初始知识图谱进行优化，得到优化知识图谱，便于应用指导临床
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述中医经验数据至少包括疾病的症状
、
疾病的证候和治疗所述疾病使用的中医中药，根据所述中医经验数据构建初始知识图谱包括：根据所述经验数据确定所述经验数据中各所述疾病对应的症状
、
各疾病对应的证候以及治疗各所述疾病对应使用的中医中药，并对治疗各所述疾病使用的中医中药的使用频率进行统计，得到统计结果；根据所述统计结果计算所述各疾病对应的症状
、
证候以及治疗各所述疾病对应使用的中医中药之间的关联信息；根据所述关联信息构建所述初始知识图谱
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述关联信息构建所述初始知识图谱包括：获取现有知识图谱；根据所述现有知识图谱和所述关联信息确定所述初始知识图谱的模式图；确定所述现有知识图谱的结构化数据和所述现有知识图谱的非结构化数据；根据所述结构化数据和所述非结构化数据确定所述初始知识图谱的数据图；根据所述初始知识图谱的数据图和所述初始知识图谱的模式图构建所述初始知识图谱
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述结构化数据和所述非结构化数据确定所述初始知识图谱的数据图包括：将所述结构化数据和所述非结构化数据转换成疾病
‑
症状
‑
证候的三元组；将所述三元组与所述现有知识图谱进行知识融合，得到所述初始知识图谱的数据图
。5.
根...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐蔚，宋程，徐霜俐，蒋益兰，俞天俊，刘佳琴，
申请(专利权)人：湖南省中医药研究院，
类型：发明
国别省市：