python neo4j 医疗问答 huanyong_医疗知识图谱问答系统探究(一)

这是 阿拉灯神丁Vicky 的第 23 篇文章

1、项目背景

为通过项目实战增加对知识图谱的认识,几乎找了所有网上的开源项目及视频实战教程。

果然,功夫不负有心人,找到了中科院软件所刘焕勇老师在github上的开源项目,基于知识图谱的医药领域问答项目QABasedOnMedicaKnowledgeGraph。

用了两个晚上搭建了两套,Mac版与Windows版,哈哈,运行成功!!!

从无到有搭建一个以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱,以该知识图谱完成自动问答与分析服务。该项目立足医药领域,以垂直型医药网站为数据来源,以疾病为核心,构建起一个包含7类规模为4.4万的知识实体,11类规模约30万实体关系的知识图谱。 本项目将包括以下两部分的内容:1、基于垂直网站数据的医药知识图谱构建

2、基于医药知识图谱的自动问答

2、项目环境

2.1 windows系统

搭建中间有很多坑,且行且注意。

配置要求:要求配置neo4j数据库及相应的python依赖包。neo4j数据库用户名密码记住,并修改相应文件。

安装neo4j,neo4j 依赖java jdk 1.8版本以上:

根据neo4j 安装时的端口、账户、密码配置设置设置项目配置文件:answer_search.py &  build_medicalgraph.py (github下载项目时根据个人需要也可使用git)

数据导入:python build_medicalgraph.py,导入的数据较多,估计需要几个小时。

python build_medicalgraph.py导入数据之前,需要在该文件main函数中加入:

build_medicalgraph.py

启动问答:python chat_graph.py

2.2 Mac系统

mac本身自带python、java jdk环境,可直接安装neo4j图数据库,项目运行步骤与windows基本一样。

问题解答:安装过程中如遇问题可联系Wechat: dandan-sbb。

2.3 Neo4j数据库展示

2.4 问答系统运行效果

3、项目介绍

该项目的数据来自垂直类医疗网站寻医问药,使用爬虫脚本data_spider.py,以结构化数据为主,构建了以疾病为中心的医疗知识图谱,实体规模4.4万,实体关系规模30万。schema的设计根据所采集的结构化数据生成,对网页的结构化数据进行xpath解析。

项目的数据存储采用Neo4j图数据库,问答系统采用了规则匹配方式完成,数据操作采用neo4j声明的cypher。

项目的不足之处在于疾病的引发原因、预防等以大段文字返回,这块可引入事件抽取,可将原因结构化表示出来。

3.1 项目目录.

├── README.md

├── __pycache__      \\编译结果保存目录

│  ├── answer_search.cpython-36.pyc

│  ├── question_classifier.cpython-36.pyc

│  └── question_parser.cpython-36.pyc

├── answer_search.py

├── answer_search.pyc

├── build_medicalgraph.py    \\知识图谱数据入库脚本

├── chatbot_graph.py    \\问答程序脚本

├── data

│  └── medicaln.json \\本项目的全部数据,通过build_medicalgraph.py导neo4j

├── dict

│  ├── check.txt    \\诊断检查项目实体库

│  ├── deny.txt      \\否定词库

│  ├── department.txt  \\医疗科目实体库

│  ├── disease.txt    \\疾病实体库

│  ├── drug.txt      \\药品实体库

│  ├── food.txt      \\食物实体库

│  ├── producer.txt    \\在售药品库

│  └── symptom.txt    \\疾病症状实体库

├── document

│  ├── chat1.png    \\系统运行问答截图01

│  ├── chat2.png      \\系统运行问答截图01

│  ├── kg_route.png    \\知识图谱构建框架

│  ├── qa_route.png    \\问答系统框架图

├── img    \\README.md中的所用图片

│  ├── chat1.png

│  ├── chat2.png

│  ├── graph_summary.png

│  ├── kg_route.png

│  └── qa_route.png

├── prepare_data

│  ├── build_data.py    \\数据库操作脚本

│  ├── data_spider.py    \\网络资讯采集脚本

│  └── max_cut.py      \\基于词典的最大向前/向后脚本

├── question_classifier.py    \\问句类型分类脚本

├── question_classifier.pyc

├── question_parser.py    \\问句解析脚本

├── question_parser.pyc

3.2 知识图谱的实体类型

3.3 知识图谱的实体关系类型

3.4 知识图谱的属性类型

3.5 问答项目实现原理

本项目的问答系统完全基于规则匹配实现,通过关键词匹配,对问句进行分类,医疗问题本身属于封闭域类场景,对领域问题进行穷举并分类,然后使用cypher的match去匹配查找neo4j,根据返回数据组装问句回答,最后返回结果。

问句中的关键词匹配:

根据匹配到的关键词分类问句

问句解析

查找相关数据

根据返回的数据组装回答

3.6 问答系统支持的问答类型

4、项目总结

基于规则的问答系统没有复杂的算法,一般采用模板匹配的方式寻找匹配度最高的答案,回答结果依赖于问句类型、模板语料库的覆盖全面性,面对已知的问题,可以给出合适的答案,对于模板匹配不到的问题或问句类型,经常遇到的有三种回答方式:1、给出一个无厘头的答案;

2、婉转的回答不知道,提示用户换种方式去问;

3、转移话题,回避问题;

例如,本项目中采用了婉转的方式回答不知道:

基于知识图谱的问答系统的主要特征是知识图谱,系统依赖一个或多个领域的实体,并基于图谱进行推理或演绎,深度回答用户的问题,基于知识图谱的问答系统更擅长回答知识性问题,与基于模板的聊天机器人有所不同的是它更直接、直观的给用户答案。对于不能回答、或不知道的问题,一般直接返回失败,而不是转移话题避免尴尬。

整个问答系统的优劣依赖于知识图谱中知识的数量与质量。也算是利弊共存吧!知识图谱图谱具有良好的可扩展性,扩展了知识图谱也就是扩展了问答系统的知识库。如果问句在射程范围内,可轻松回答,但如果不幸脱靶,则体验大打折扣。

从知识图谱的角度分析,大多数知识图谱规模不足,主要原因还是数据来源以及技术上知识的抽取与推理困难。

个人博客:www.bobinsun.cn

题图

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