一、系统概述
智能问答系统即给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库、数据库、网络信息等数据来源进行查询、推理得出答案。中医药知识自动问答服务旨在为在线用户提出的问题提供自然语言形式的中医药领域知识，用户每输入一个问题时，要识别用户意图并匹配到对应的答案。在中医药子领域如中成药、中药方剂、常见病、养生等方面为用户提供例如服用方法、包含中药、治疗药物、养生方法等常见问题的答案，为用户的诊疗提供一定帮助。
二、实施方案
2.1新增智能问答服务功能
拟在年已开发的前台知识服务子系统中，增加中医药知识的自动问答服务功能。拟研发基于知识图谱、问答对和语料库的中医药知识智能问答系统，集成专门面向中医药领域进行优化的问题解析、知识推理和答案生成方法，当用户输入查询请求或问题时，系统给出尽可能准确的答案或建议，而不是大量的搜索结果。
拟实现的问答模式包括：①支持名医、常见疾病、常用药物、养生方法等相关知识的问答；②概念之间关系的问答；③基于中医思维逻辑的高级智能问答，包括辅助诊断（根据症状辨别证候）、中成药推荐、处方推荐以及养生方法推荐等智能问答。
拟开发基于知识图谱的问答算法工具，在平台上进行集成，与其他问答技术（如基于问答对实现）配合使用。开发Web服务接口（或SDK接口），对外平台或第三方系统提供调用服务。重点在移动版中实现问答功能，便于用户通过智能手机进行使用，面向临床医生和普通百姓提供知识服务。对知识问答算法模型进行测试，对结果进行迭代调优。
拟重点在“临床辅助”和“中医养生”这两个知识应用中集成知识问答功能，实现如下2个场景中的问答：①在临床决策场景中的知识问答，用于辅助诊断、中成药推荐以及处方推荐。②在中医养生场景中的知识问答，用于向用户提供与个体特征相关的养生理念和方法的知识服务。下面具体阐述：
（1）临床决策场景中的知识问答
平台根据大量中医药经典文献、术语库和临床医案形成的知识图谱，通过添加不同实体关系之间的权重，与智能疾病诊断模型相结合，为在平台上选择自述病情的患者提供精确度高的诊断结果。同时，平台也向中医临床医生提供不同的诊断模板和标准，例如为他们提供加入临床检查的病情判断。用户在平台上进行自测时首先勾选基本信息，例如性别、年龄、是否有慢性病等，然后在进一步的分科自述病情中可以选择咳嗽、痰稠、口干、咽痛、鼻流*涕、发热等临床症状，系统则可以通过算法得到诊断结果，在本例中，用户得到的推荐结果为风寒证。对于医生则可以继续选择舌苔薄白、浮脉等对于病情判断更加有利的信息。同时，更多的疾病和药物信息可以通过知识图谱中的关联结构化知识以知识卡片的结果呈现，避免了答案杂乱信息冗余的问题。
在疾病诊断的基础上，使用知识图谱的图搜索技术实现方剂推荐功能。相关方剂推荐则以知识卡片的形式呈现给用户，提供一定的参考价值。
在中成药推荐的过程中，系统首先对用户的自然语言问题采用问答对的形式进行分析，系统可以回答包含中成药的适应症、禁忌食物、性状、服用方法、慎用人群以及向病患推荐应服药物等中成药推荐的问题。例如：胸闷吃什么药？吃参贝咳喘丸注意什么？可以得到胸闷建议试试参贝咳喘丸，以及吃参贝咳喘丸忌食油腻食品、生冷食品。
（2）在中医养生场景中的知识问答
养生知识问答将服务于大众，用户不必具有中医专业知识。因此，养生知识问答将支持自然语言输入、常见西医疾病与中医疾病的对应关系。经过自然语言处理与搜索式构建，在中医养生知识图谱中执行搜索。将搜索结果包装为自然语言形式，呈现问答对的形式。例如，用户提问“有什么适合糖尿病病人喝的茶”，回复为“适合糖尿病病人喝的茶有冬瓜叶茶、丝瓜茶、绞股蓝茶”。
评价指标：
正确性：使用的分析模型正确性和得出的分析结果的正确性。
结合知识图谱、问答对等多种技术。
开发Web服务接口
2.2优化知识图谱特色应用
从工程科技和中医学研究需求出发，进一步对中医特色应用“中医药知识图谱”进行优化和改进。
（1）基于知识图谱的智能问答方法
拟将中医药知识图谱与自然语言理解、知识表示、知识推理等技术相结合，研发中医药领域关联性知识和事实型知识自动问答方法。问答系统在解析用户问题之后，将其转换为知识图谱查询，对查询结果进行知识推理和封装从而形成答案。系统向用户直接返回答案，而非大量的信息资源，提升知识服务的精准性和针对性。
三、技术方案
智能问答服务开发拟在年已开发的前台知识服务子系统中，增加中医药知识的自动问答服务功能。拟研发基于知识图谱、问答对和语料库的中医药知识智能问答系统，集成专门面向中医药领域进行优化的问题解析、知识推理和答案生成方法，当用户输入查询请求或问题时，系统给出尽可能准确的答案或建议，而不是大量的搜索结果。
拟实现的问答模式包括：①支持名医、常见疾病、常用药物、养生方法等相关知识的问答；②概念之间关系的问答；③基于中医思维逻辑的高级智能问答，包括辅助诊断（根据症状辨别证候）、中成药推荐、处方推荐以及养生方法推荐等智能问答。
拟开发基于知识图谱的问答算法工具，在平台上进行集成，与其他问答技术（如基于问答对实现）配合使用。开发Web服务接口（或SDK接口），对外平台或第三方系统提供调用服务。重点在移动版中实现问答功能，便于用户通过智能手机进行使用，面向临床医生和普通百姓提供知识服务。对知识问答算法模型进行测试，对结果进行迭代调优。
智能问答服务以现有的知识图谱为基础，结合语料库中的问答对，提供针对中医药的智能问答服务。
图表1智能问答处理流程
智能问答系统的问句处理采用的是句模匹配算法，在利用该算法进行问句分析之前，首先要对问句进行预处理，即自动分词、去除停用词与客套语，所以整个问句处理过程由自动分词、去除停用词、改进的句模匹配算法这三个步骤组成，在使用句模匹配算法时，为了快速找到匹配的句型模板，本系统采用了模糊匹配的方法。经过问句处理后得到了问句的查询语言信息表。
通过已有语料库的支持，应用场景可针对名医、常见疾病、常用药物、养生方法等相关知识，以及通过知识图谱进行相关概念、处方的推荐。问答服务提供API接口，可集成到网站系统、APP端实现。
四、系统分析与详细设计
4.1基于知识图谱的自动问答
拟将中医药知识图谱与自然语言理解、知识表示、知识推理等技术相结合，研发中医药领域关联性知识和事实型知识自动问答方法。问答系统在解析用户问题之后，将其转换为知识图谱查询，对查询结果进行知识推理和封装从而形成答案。系统向用户直接返回答案，而非大量的信息资源，提升知识服务的精准性和针对性。
拟实现的问答模式包括：①支持名医、常见疾病、常用药物、养生方法等相关知识的问答；②概念之间关系的问答；③基于中医思维逻辑的高级智能问答，包括辅助诊断（根据症状辨别证候）、中成药推荐、处方推荐以及养生方法推荐等智能问答。
4.2、基于问答对的自动问答
基于中医药领域知识的问答对自动提取方法问答系统旨在用准确,简洁的答案回答用户用自然语言提出的问题，对于养生、中成药、疾病等子领域里出现高频率的问题可以为其创建问答模板，用户进行提问时可以及时返回答案。
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本文作者：孟焕。转载请注明出处。
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