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面向心血管疾病的智能问答研究与实

现

面向心血管疾病的智能问答研究与实现

摘要：心血管疾病一直是影响人类健康的重要因素之一，由于心血管

疾病病因复杂、治疗方案多样，因此疾病预防和治疗工作难度较大，

普及健康知识和提升健康素养是非常重要的。本文以面向心血管疾病

的智能问答系统为研究对象，分析了市场上主要的心血管疾病问答系

统存在的问题，提出了基于知识图谱和深度学习技术构建的心血管疾

病智能问答系统。系统主要包括用户提问、知识图谱构建、问答推理、

结果展示等模块，能够快速准确地为用户提供有关心血管疾病的相关

内容，有助于促进人们学习和了解心血管疾病预防和治疗方面的知识，

提高健康素养。

关键词：心血管疾病；智能问答；知识图谱；深度学习；健康素养

一、引言

随着社会经济的发展和人口老龄化的加剧，心血管疾病已经成为影响

人类健康的重要因素之一。心血管疾病发病率高，死亡率也高，给患

者和家庭带来了沉重的经济和心理负担，也给医疗卫生工作者带来了

较大的压力。因此，预防心血管疾病，提高公众的健康素养，已经变

得非常重要。

智能问答系统以其高效、精确、可交互性、易学性等特点，逐渐成为

人们学习和获取知识的重要方式。市场上已经出现了很多智能问答系

统，但是目前主流的应用范围主要还是在普通话、英语等少数语种的

领域，而且多数是通用性的问题解答系统。在面向心血管疾病的智能

问答领域，市场上的产品相对较少，且问答质量不高，往往难以准确

解答用户的提问。

因此，本文针对当前市场上心血管疾病智能问答系统存在的问题，提

出了一种基于知识图谱和深度学习技术构建的心血管疾病智能问答系

统。本文主要包括以下几个部分：先介绍智能问答系统的基本概念和

发展现状，然后分析现有心血管疾病问答系统存在的问题，接着详细

介绍知识图谱和深度学习技术原理及其在智能问答系统中的应用，最

后是基于知识图谱和深度学习技术的心血管疾病智能问答系统的设计

和实现。

二、智能问答系统概述

智能问答系统是一种计算机程序，具有可以人工智能交互的能力。它

能够根据用户的自然语言输入，自动识别用户的意图，从系统中的知

识库中获取相关信息，然后以用户容易理解的方式回答用户的提问。

目前市场上主要的智能问答系统有“小冰”、“小度”等，这些系统

基于大规模数据、深度学习技术和自然语言处理技术进行开发，具有

处理自然语言的能力，可用于解决聊天、问题答复和客户服务等场景

下的任务。

三、现有心血管疾病问答系统存在的问题

市场上虽然已经存在很多心血管疾病问答系统，但是这些系统大都面

临以下问题：

1.问答质量不高。现有的心血管疾病问答系统往往不能准确地回答用

户的提问，甚至回答的内容不相关或者不严谨，无法满足用户对知识

的需求。

2.数据来源有限。对于心血管疾病的相关知识，现有系统所涉及的数

据来源较少，难以形成完整、严谨、规范的知识库。

3.用户交互方式单一。现有系统通常采用单一的交互方式，很难满足

不同用户的交互需求和习惯。

四、基于知识图谱和深度学习技术的心血管疾病智能问答系统

为了解决同行业现有产品存在的问题，提高用户的学习效率，本文提

出了一种基于知识图谱和深度学习技术的心血管疾病智能问答系统，

主要包括用户提问、知识图谱构建、问答推理、结果展示等模块。

（一）知识图谱构建

知识图谱是建立在计算机科学和语义学基础之上的一种语义网络结构，

用于表达现实世界的实体和实体之间的关系，方便机器理解和处理。

在心血管疾病智能问答系统中，我们可以利用知识图谱来存储各种心

血管疾病的相关知识，为后续的问题推理和查询提供便利。

（二）问答推理

智能问答系统的核心是问答推理，即根据用户的输入和知识库中存储

的知识，从中推理出正确的答案。在心血管疾病智能问答系统中，我

们可以利用深度学习技术来训练问答模型，从而提高问答准确率。

具体来说，我们可以通过将知识图谱中的各种实体及其属性转换为向

量表示，然后使用深度学习模型进行训练，从而得到一个能够进行心

血管疾病问答推理的模型，使系统可以准确地回答用户的提问。

（三）结果展示

针对用户提出的问题，系统可以根据其意图将推理结果进行分类、筛

选、排序等处理，最后将处理后的结果以易于理解的方式展示给用户。

这样不仅可以提高用户的满意度，还能进一步加深用户对心血管疾病

相关知识的理解和记忆。

五、系统设计与实现

在实现过程中，我们采用Python语言开发，主要使用了Word2Vec、

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