本发明专利技术涉及医学科研技术领域，尤其涉及一种医学科研知识图谱构建与智能检索方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取医学科研数据；根据医学科研数据得到内容领域主题交叠数据、医学科研实体数据以及内容领域主题交叠数据；根据领域概念主题数据以及内容领域主题交叠数据进行知识图谱构建，从而获得内容领域知识图谱；根据医学科研实体数据对内容领域知识图谱进行检索地址设计，生成实体内容检索地址；对实体内容检索地址进行地址生成规则编码，生成检索地址规则编码数据；通过检索地址规则编码数据对内容领域知识图谱进行数据存储，以执行知识图谱智能检索。本发明专利技术通过对医学科研知识图谱构建与检索方法的优化，使得医学科研检索速度更加迅捷。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学科研，尤其涉及一种医学科研知识图谱构建与智能检索方法及系统。
技术介绍
1、利用信息技术在医学领域进行深度研究的重要手段，知识图谱以图形结构展现医学领域的复杂关系，整合了大量医学知识数据，包括疾病、药物元素，构建过程涉及自然语言处理、数据挖掘和本体论多学科知识。然而，传统的医学科研知识图谱构建与智能检索方法存在着对不同医学科研领域概念关系混淆不清，以及无法准确的对医学科研知识进行检索的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种医学科研知识图谱构建与智能检索方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种医学科研知识图谱构建与智能检索方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取医学科研数据；对医学科研数据进行实体识别，得到医学科研实体数据；根据医学科研实体数据对医学科研数据进行领域概念分析，得到领域概念分析数据；
4、步骤s2：根据医学科研实体数据对领域概念分析数据进行领域主题分析，得到领域概念主题数据；根据领域概念主题数据进行内容主题重叠识别，得到内容领域主题交叠数据；根据领域概念主题数据以及内容领域主题交叠数据进行知识图谱构建，从而获得内容领域知识图谱；
5、步骤s3：根据医学科研实体数据对内容领域知识图谱进行实体内容映射，生成科研实体内容知识图谱；对科研实体内容知识图谱进行检索地址设计，生成实体内容检索地址；对实体内容检索地址进行地址生成规则编码，生成检索地址规则编码数据；
>6、步骤s4：通过检索地址规则编码数据对图数据库进行检索适配性调整，生成检索适配图数据库；通过检索适配图数据库对内容领域知识图谱进行数据存储，以执行知识图谱智能检索。7、本专利技术通过获取医学科研数据，包含了各种相关信息，以及不同医学领域的研究资料，通过实体识别，可以精确地定位文本中的医学实体，如药物、疾病，为后续深入分析提供基础，实体识别有助于在文本中发现实体之间的关系，帮助理解医学领域中的关联性，通过对实体数据的领域概念分析，可以理清医学领域的核心概念，有助于建立概念体系和知识图谱，其中对医学科研数据进行领域概念分析是指对各自不同领域的医学科研的相关医学概念进行分析，医学科研知识中有很多相似的内容，通过对它们进行领域概念分析，可以明确不同领域的医学科研的相关医学概念，提供了对医学科研数据的深度理解，有助于进行更为精细和深入的研究，有助于从文本中提取关键知识，形成结构化的信息，为后续的研究和应用提供基础，同时也可以通过概念分析追踪医学科研的发展趋势，帮助决策者了解领域的动态；通过主题分析，可以识别医学科研领域中各个概念和主题之间的关联性，帮助构建概念之间的关系网，确定医学科研领域中的核心主题，有助于深入理解领域内重要议题和研究方向，识别不同领域概念主题之间的重叠和交汇，有助于发现不同领域之间的联系和交叉点，促进跨学科研究和创新，确定内容领域中相互关联的主题，促进跨领域知识的整合和交流，构建知识图谱有助于将医学科研领域内的信息结构化呈现，形成节点和边的网络关系，提高信息可视化和理解，通过知识图谱，能够更好地挖掘和展示医学科研领域中实体、概念之间的关联性和关系，促进知识发现和应用；通过实体内容映射，将医学科研实体与其相关内容关联起来，有助于构建更为丰富和全面的知识图谱，映射后的图谱能够清晰地展现不同实体之间的关系，提高对科研领域知识结构的理解，设计适配的检索地址有助于提高检索效率，使科研人员更迅速地获取所需信息，根据实体内容的特点，设计的检索地址能够更好地满足不同用户的个性化检索需求，通过地址生成规则编码，将检索地址的生成过程规范化，提高系统的稳定性和可维护性，编码规则使得检索地址的生成可以自动进行，减少人工干预，提高系统的自动化程度，调整图数据库的检索适配性可以针对实体内容的检索地址规则进行性能优化，提高检索速度和效率，适配性调整有助于充分利用图数据库的资源，提升整个系统的运行效能，生成的检索适配图数据库能够更好地满足医学科研领域的个性化检索需求，提高检索的准确性和适用性，适配图数据库可以根据检索需求对数据结构进行优化，提升检索性能，利用检索适配图数据库进行知识图谱的智能检索，使用户能够更智能、精准地获取相关信息，同时可以通过适配图数据库实时更新知识图谱，保持检索结果的时效性和准确性。因此本专利技术是对传统的医学科研知识图谱构建与智能检索方法做出的优化处理，解决了传统的医学科研知识图谱构建与智能检索方法存在着对不同医学科研领域概念关系混淆不清，以及无法准确的对医学科研知识进行检索的问题，明晰了对不同医学科研领域概念之间的关系，提高了对医学科研知识进行检索的准确度。
8、优选地，步骤s1包括以下步骤：
9、步骤s11：获取医学科研数据；
10、步骤s12：对医学科研数据进行专业术语标记，得到专业术语标记数据；根据专业术语标记数据对医学科研数据进行语言逻辑分析，得到医学科研语言逻辑数据；
11、步骤s13：根据医学科研语言逻辑数据以及专业术语标记数据对医学科研数据进行实体识别，得到医学科研实体数据；
12、步骤s14：根据医学科研语言逻辑数据以及医学科研实体数据对医学科研数据进行领域概念分析，得到领域概念分析数据。
13、本专利技术通过获取丰富的医学科研数据，确保研究的全面性和可靠性，收集来自不同来源、不同类型的数据，以更好地反映医学领域的多样性，标记专业术语有助于数据的一致性，提高数据的可理解性和可比性，实体识别有助于将非结构化的文本数据转化为结构化的实体数据，方便后续的分析和应用，通过实体识别，可以更好地理解数据中的关键元素，促进不同数据实体之间的关联，领域概念分析有助于深入理解医学科研数据的内在含义，为研究提供更深层次的见解，通过对领域概念的分析，可以发现新的关联、趋势和知识，推动医学领域的进一步研究，其中领域概念分析是指对各自不同领域的医学科研的相关医学概念进行分析，医学科研知识中有很多相似的内容，通过对它们进行领域概念分析，可以明确不同领域的医学科研的相关医学概念，提供了对医学科研数据的深度理解，有助于进行更为精细和深入的研究。
14、优选地，步骤s14包括以下步骤：
15、步骤s141：根据医学科研实体数据对医学科研数据进行研究领域分类，得到研究领域分类数据；
16、步骤s142：对医学科研语言逻辑数据进行关系逻辑提取，得到医学科研关系逻辑数据；根据研究领域分类数据对医学科研关系逻辑数据进行不同领域规则约束分析，得到关系规则约束数据；
17、步骤s143：根据关系规则约束数据以及医学科研实体数据对医学科研数据进行不同领域词性解析，得到领域词性解析数据；
18、步骤s144：根据领域词性解析数据、关系规则约束数据以及医学科研实体数据对医学科研数据进行领域概念分析，得到领域概念分析数据。
19、本专利技术通过对医学科研实体数据进行研究领域分类，可以将数据准确地定位到特定的研究领域，有助于研究本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种医学科研知识图谱构建与智能检索方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的医学科研知识图谱构建与智能检索方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的医学科研知识图谱构建与智能检索方法，其特征在于，步骤S14包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的医学科研知识图谱构建与智能检索方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的医学科研知识图谱构建与智能检索方法，其特征在于，步骤S23包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的医学科研知识图谱构建与智能检索方法，其特征在于，步骤S234中的内容矩阵相似度算法如下所示：
7.根据权利要求4所述的医学科研知识图谱构建与智能检索方法，其特征在于，步骤S24包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的医学科研知识图谱构建与智能检索方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的医学科研知识图谱构建与智能检索方法，其特征在于，步骤S32包括以下步骤：
10.一种医学科研知识图谱构建与智能检索系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的一种医学科研知识图谱构建与智能检索方法，该医学科研知识图谱构建与智能检索系统包括：
...
【技术特征摘要】
1.一种医学科研知识图谱构建与智能检索方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的医学科研知识图谱构建与智能检索方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的医学科研知识图谱构建与智能检索方法，其特征在于，步骤s14包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的医学科研知识图谱构建与智能检索方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的医学科研知识图谱构建与智能检索方法，其特征在于，步骤s23包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的医学科研知识图谱构建与智能检...
【专利技术属性】
技术研发人员：李佳芮，吴响，刘莘，
申请(专利权)人：徐州医科大学，
类型：发明
国别省市：
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