[发明专利]一种基于中医药知识图谱的核心症证关系构建方法有效
| 申请号: | 201710107299.4 | 申请日: | 2017-02-27 |
| 公开(公告)号: | CN106933994B | 公开(公告)日: | 2020-07-31 |
| 发明(设计)人: | 翁衡;林瑞生;练文华;刘子晴;欧爱华 | 申请(专利权)人: | 广东省中医院 |
| 主分类号: | G06F16/2458 | 分类号: | G06F16/2458;G06F16/248 |
| 代理公司: | 佛山帮专知识产权代理事务所(普通合伙) 44387 | 代理人: | 胡丽琴 |
| 地址: | 510000 *** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 中医药 知识 图谱 核心 关系 构建 方法 | ||
1.一种基于中医药知识图谱的核心症证关系构建方法,其特征在于,包括步骤:
S1、从中医药文献以及疾病诊断数据库中挖掘提取中医病案的中医四诊信息、辨证要素知识元以及理、法、方、药辅助知识元组成的案例集,以作为基于中医药知识图谱的核心症证关系的关联关系的基础数据以及复杂网络的节点集合;
S2、通过深度学习器将每一个案例对应四诊信息和辨证要素建立样本关系,然后将样本关系转换为有向加权复杂网络,将各症候对应样本所包含的知识元推理关系抽象成有向边集合;
在步骤S2的实施过程中又包括以下步骤:
S201、根据病案中知识元节点出现的关系先后进行有向关系抽取,形成有向边集合;
S202、根据知识元节点在病案中的分布为节点赋权,根据知识元节点间语义距离为其有向关系赋权;
S203、根据症状与病机节点集合以及有向边集合建立有向加权复杂网络,输出病机推理网络;
S3、根据步骤S1和步骤S2中的节点集合和有向边集合进行生成知识地图以及知识推理网络的可视化;
在步骤S3的实施过程中又包括以下步骤:
S301、确立坐标原点,根据所选各知识元节点属性特征计算地图坐标以定位各节点,输出症状与病机的知识地图;
S302、通过设定聚类个数对已有节点进行聚类,并将聚类结果进行区块划分,以不同的背景色区别不同聚类;
S303、根据步骤S1中确定的节点集合分组结果为节点着色;根据步骤S2中的节点赋权结果调整节点大小。
2.根据权利要求1所述的一种基于中医药知识图谱的核心症证关系构建方法,其特征在于,在步骤S1中,通过计算机对名医验案进行文本清洗、实体抽取,获取中医专有名词,并初步建立它们的语义关系。
3.根据权利要求1所述的一种基于中医药知识图谱的核心症证关系构建方法,其特征在于,在步骤S1的实施过程中又包括以下步骤:
S101、根据病案中的中医四诊信息及医生所判断的病机抽取知识元;
S102、结合中医药知识本体,对步骤S101中所抽取知识元进行概念逻辑层次的构建;
S103、将所抽取的实体转换为知识元节点集合;
S104、根据步骤S102中所构建逻辑层次对所抽取知识元节点进行特征分组。
4.根据权利要求1所述的一种基于中医药知识图谱的核心症证关系构建方法,其特征在于,用以生成所述知识地图的参数至少包括:区块数量、图谱尺寸以及知识元范围。
5.根据权利要求1所述的一种基于中医药知识图谱的核心症证关系构建方法,其特征在于,所述病机推理网络由症候群知识图谱模型自动生成,用以生成知识元构成的有向加权网络,所述知识元构成的有向加权网络中的各样本关系、节点均具有权重,并能自动和/或手动定义聚类数量。
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