大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm

neo4j数据库所用的是neo4j-community-3.1.0版本，目录参数信息如下：

五、开发技术简介

Django技术介绍

基于开源技术构建了一个Web应用框架。该框架使用Python开发，并遵循MVC的设计范式。其中包含模型M、视图V和控制器C的重要组成部分。

1. 对象间的关系映射用于构建模型。
2. 优化后的界面专为最终用户提供便捷管理体验。
3. 经过精心设计的高质量 URLs 确保高效访问。
4. 容易使用的模板语言提升了用户体验。
5. 高效缓存系统确保快速响应和数据完整性。

在Django环境中，控制器接收用户的输入部分由框架自动处理。因此 Django 中主要涉及模型（Model）、模板(Template)以及视图（Views），通常被称为 MTV 模式。它们各自的具体职责如下：

系统架构（Model）主要负责完成对数据的获取、存储、处理和验证等核心功能： 该底层存储机制不仅实现了高效的读写操作，并且能够确保数据完整性与一致性； 包含了一系列的操作步骤以及各数据节点之间的关联逻辑等各项基本功能。

表现层 Template 负责处理与展示相关的事宜： 如何在其展示页面或其他相关文档中呈现。

视图（View），主要负责业务逻辑层获取模型及其调用相应模板的处理流程。其作用在于建立模型与其相关模板之间的纽带。

Django视图不对用户提供任何输入内容,其主要职责是确定展示的数据内容。相应地,Django模板负责确定数据展示的方式。或者换句话说,Django将MVC中的视图模块独立出来形成专门的Django视图模块和相应的模板模块,从而实现对数据展示流程的精细划分。这使得在实际应用中,可以根据不同的需求灵活更换模板组件,而不受内置模版库的限制。

Django旨在提供便捷和高效的数据库驱动型网站开发解决方案。
该框架凸显了代码复用性优势，并通过模块化设计让各个组件能够轻松地作为插件集成到整体架构中。
得益于其高度可定制化的第三方插件库集合，Django提供了丰富的扩展功能；开发者还可以方便地构建个人化的工具库以满足特定需求。
这使 Django具备了卓越的扩展能力。
此外, 该框架特别注重遵循按需快速构建应用系统的理念, 并坚决贯彻DRY原则。

对象关系映射 (ORM, object-relational mapping)：通过使用Python类来定义数据模型。ORM则建立了数据模型与关系型数据库之间的联系。你可以获得一个非常易于使用的数据库API。此外，在Django中可以直接使用原始的SQL语句。

2. URL 分配：通过正则表达式进行URL匹配操作时，默认支持任何类型的URL配置，并不受现有框架的具体限制。该方法同样具有高度灵活性。

3. 模板系统：使用 Django 的强大与可扩展的 templating language 来实现功能；它能够将设计、内容以及 Python 代码分成独立的部分；此外还具备继承性的特点。

4. 表单处理：你可以便捷地创建多样化的表单模型，并能实现其有效性检验功能。基于你所定义的模型实例能够设计相应的表单形式。

5.Cache系统：基于内存缓冲机制或现有的技术架构实现一个层次化的超级缓存机制 －－ 以你需要的最小化数据颗粒度进行优化

6.会话(session)，用户登录与权限检查，快速开发用户会话功能。

7.国际化：内置国际化系统，方便开发出多种语言的网站。

智能化管理界面：无需繁琐的工作负担即可建立人员配置和更新管理内容。Django内置了完善的后台管理系统，默认即可上手使用。

Neo4j数据库

Neo4j数据库是一种轻量级且高性能的图形数据库系统；其也可被视为一种基于图像处理的技术平台；该系统能够支持面向对象的数据处理模式；内嵌式技术实现了Java持久化引擎的功能；其目前拥有超过一亿个节点；这些节点分布在网络层（从数学上讲即图结构）而非表层中；该技术具备完全事务特性和企业级性能优势；作为高效率的NOSQL图形数据库；Neo4j提供了一个灵活的数据组织环境；程序员可以在这种环境中自由地创建、管理和查询数据；这种组织方式去除了传统关系型数据库中表层化的束缚；但仍然保留并增强了事务特性和数据完整性等关键特性

Bootstrap4框架

Bootstrap 是一套流行的开源前端框架。用于快速构建响应式与移动优先网站的核心目标。作为 Bootstrap 框架的主要升级版（即 Bootstrap 4），它引入了许多新特性与改进措施。在本指南中我们将详细解析这一版本的主要内容及其显著优势。

响应式设计： Bootstrap 4是一种适应不同屏幕尺寸的布局策略，在线应用可以通过其前端框架实现完美地呈现内容的目标，并支持多种终端展示模式以提升用户体验。该框架能够可靠地在桌面电脑、平板设备以及智能手机等不同尺寸的屏幕下稳定运行。

Bootstrap的重要组成部分是其网格系统，在这一模块中开发者能够实现多样化的布局设计。该系统以12列为基础构建框架结构，并通过灵活的方式满足不同设备需求

基于移动优先的原则, Bootstrap 4采用了其独特的设计理念, 旨在使设计与开发过程中首先考虑到不同设备的具体需求, 进而优化用户体验. 这种设计理念从而有助于确保网站在小屏幕端的良好表现.

Bootstrap 4将Sass设为默认的CSS预处理器工具，并通过这一选择提升了代码可读性和维护性

组件：Bootstrap 4通过集成提供了大量预设的用户界面组件库（UI components），包括常见的导航栏、表单元素、按钮类型以及模态对话框等。在项目开发过程中可方便地调用这些组件，并能显著节省大量开发时间和资源。

升级后的表格和表单：Bootstrap 4带来了显著的提升，在设计风格上更加现代化，并且变得更加灵活且易于配置。

新增的插件模块： Bootstrap 4采用了名为Popper.js的新插件模块来实现各项功能

经过优化的文档：Bootstrap 4 的文档经过重做和重构，在视觉呈现上更加清晰易懂，并且提供了一系列实用的例子以及详细的说明材料。这些改进使得开发者能够更快捷地上手并迅速掌握系统功能。

Bootstrap 4为开发人员提供了通过Sass变量和mixin来方便地配置设计主题的可能性，并确保能够满足项目的需求。

Bootstrap 4在广泛使用的当代浏览器平台上有良好的兼容性表现，并友好地支持了灵活布局方案。

总体而言而言 Bootstrap 4是一个功能全面且富有灵活性的前端框架 广泛应用于Web开发领域 它们的广泛应用以及强大的社区支持从而帮助开发人员迅速创建美观且响应式 美观的网站

Echarts简介

ECharts是一款以JavaScript为核心的开源可视化工具。它主要专注于提供直观、互动性高的数据展示效果，并由百度前端开发团队负责研发与维护。该工具具备灵活的配置体系以及丰富的图表类型组合，并能在各种数据可视化场景中得到广泛应用。
在本系统中,ECharts承担着重要的数据可视化的职责。首先,该工具提供了多种类型的可视化图表,包括折线图、柱状图、饼图以及地图等多种形式,能够满足不同数据展示需求。通过使用ECharts,系统能够实现数据信息的直观呈现和历史数据的有效梳理,用户可借助互动式的图表界面深入分析数据并提取有价值的信息。
其次,ECharts不仅拥有丰富的配置选项与交互功能,还支持灵活定制图表展示效果及用户的互动体验。此外,该工具还具备强大的扩展能力以及可选插件支持,能够根据特定需求定制化地实现特定功能模块.例如,ECharts支持地图可视化的实现,使用户能够在地理位置的基础上直观观察不同区域的数据特征;同时,该工具还提供了动态展示效果与渐变视觉效果等高级特性,进一步增强了图表的表现力与吸引力。
综上所述，在本系统中发挥着关键作用的是ECharts这款功能强大的可视化工具.它通过多样化的图表类型与完善的配置体系实现了数据信息的直观呈现.同时,ECharts的支持扩展能力为系统的定制化开发提供了便利.借助该工具的应用,本系统得以实现了高效的数据可视化分析功能.这不仅有助于提升用户的洞察力,也为企业决策提供了有力的数据支撑.

Navicat Premium 15简介

该软件套装具备强大的功能，并且应用范围极为广泛。该软件提供了整合化的开发平台，并支持多种主流数据库类型（MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL等）。该软件界面直观易用，并集成了众多实用功能。

Navicat Premium 15在本系统中被用作一款强大的数据库管理工具。不仅提供直观的界面和丰富功能，并能让用户方便地进行MySQL数据库的管理和操作。此外为系统开发者提供了便捷的开发与调试环境，并加速了系统的开发进度。

Layui简介

开源且免费的Layui是一款基于自身的轻量级模块化开发规范设计的Web用户界面组件库。它特别适合快速构建网页界面，并且与主流前端框架不同的是，它主要面向后端开发者。这种设计理念允许开发者无需涉及任何构建工具即可直接操作浏览器实现页面元素展示及交互功能。

Layui将功能划分为独立模块，并赋予每个模块明确的责任分工和接口设计。这种设计使得开发者可以根据项目需求 selectively introduce and utilize different module components, thus lowering the overall project size while maintaining efficient loading times.

提供大量常用的界面组件包以满足不同开发需求, 包括但不限于按钮类、表单控件、表格组件、导航栏、弹窗提示以及进度条等基础功能单元。这些组件均采用简洁统一的设计风格, 既方便个人定制又易于扩展以适应多种项目需求。

其API设计充分考虑了用户体验, 高度可访问性使得开发者无需深入研究复杂的前端技术即可快速上手. 同时平台提供了详尽的技术文档以及大量实践示例帮助学习者更好地掌握相关知识体系.

在扩展性方面, Layui支持高度定制化的扩展功能, 开发者可根据具体项目需求自定义额外的功能块或插件并将其整合到原有框架中实现针对性开发目标

Python语言介绍

Python作为一种广泛应用于脚本开发的语言。其显著特点是编程流程简便直观易懂。与学习一种日常交流的语言相似，在整个系统的开发过程中（如Django和Flask等），该技术也能有着非常多的框架和类库可提供使用。遵循日常交流的语言习惯进行开发能够显著提高系统的编写效率。同时它继承了C++程序设计特点，并且具有良好的跨平台应用优势。

MySQL数据库

本次采用了MySQL作为其数据库管理系统。目前MySQL已成为最广泛使用的标准SQL语言驱动型数据库系统。MySQL通过SQL层和存储引擎层实现了高效的数据解析和持久化存储功能。它还支持多种编程语言开发应用，并可以在多种操作系统平台上正常运行。MySQL在内存占用方面表现出色，在保障数据安全的同时具备高度可扩展性。开源特性使得它成为社区贡献者关注的对象。为了满足不同用户的需求 MySQL提供了灵活定制的能力以满足个性化需求。使用表格结构进一步增强了数据间的关联性并提升了整体系统的可靠性和稳定性

深度学习

深度学习是一种机器学习的方法，在多层神经网络的帮助下从输入数据中提取高层次抽象特征。深度学习模型通常包含多层次结构这些多层次构成了深层结构这也是"深度"学习一词的由来。深度学习是针对机器训练和学习的一个全新研究方向旨在通过该学习方式实现人工智能的目标。深度学习是对样本数据的学习它通过对样本数据中存在的逻辑关系数据实体等进行解释记录让计算机能够具备广泛的内容分析判断识别能力深度学习在搜索引擎机器学习自然语言等多个领域都展现出良好的应用效果能够通过该方法解决人工智能领域的一些难题。
BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言模型它能够捕捉到文本中的双向上下文信息.BERT模型在大规模语料上进行预训练然后可以通过微调来适应特定的任务BERT能够处理输入文本并提取丰富的语义信息它可以用于文本编码与表征以便更好地理解医学问答中的问题与回答。
LSTM是一种递归神经网络（RNN）的变体专门设计用于处理序列数据它通过使用门控机制来捕捉长期依赖关系适用于时间序列和自然语言等序列数据分析LSTM能够处理医学文本中的序列信息例如病历症状描述等它有助于保留文本中的上下文信息从而提高模型对长文本的理解能力。
CRF是一种用于标注序列数据的统计建模方法在序列标注任务中CRF能够考虑标签之间的依赖关系从而更好地捕捉序列结构在医学文本中CRF可以用于命名实体识别NER任务例如识别疾病药物实验室结果等实体通过引入CRF层可以提高标签之间的一致性和整体序列标注的准确性。
在医疗数据中CRF可以用于命名实体识别NER任务例如识别疾病药物实验室结果等实体通过引入CRF层可以提高标签之间的一致性和整体序列标注的准确性意图识别可被视为一个分类问题针对垂直产品的特点定义不同的查询意图类别并设计一个强大的问答模块基于BERT LSTM CRF等算法模型生成准确且语义一致的回答。

六、核心理论

贪心算法

贪心算法（亦称贪婪算法）是，在解决问题的过程中总倾向于选取当前看似最佳的选择。换句话说，在这种策略下并不从全局最优的角度去考虑问题本身。这种方法无法保证在所有情况下都能达到全局最优。然而，在相当广泛的领域中它依然能够提供接近全局最优的结果或者直接获得全局最优解决方案。

贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在特定优化问题中实现高效解决方案的技术。采用贪心策略设计算法时通常遵循逐步推进的方式，在基于当前状态并依据某一优化指标作出局部最优的选择的同时忽略所有可能性的整体考量。从而避免了穷举所有可能性所带来的巨大计算负担。该方法通常采用自顶向下的递归策略依次作出一系列局部最优的选择进而将复杂的问题分解成为一个个规模较小的问题最终能够得出一个全局意义上的可行解决方案尽管这一过程能够保证每一阶段都能获得最佳决策但这种决策路径最终形成的全局方案并不一定能够达到整体最优化的目标因此这种方法不需要回溯机制来修正错误的选择

贪婪算法是一种优化过的分阶段处理策略。其核心在于根据问题需求确定一种衡量标准，并将这些输入按照所需顺序进行排列。随后按照这一排列顺序依次对每个输入进行处理：若当前单个输入与已构建的部分最优解结合后无法形成有效整体，则将其排除在外；否则将其纳入部分最优解中。能够通过这种方式在特定衡量标准下获得全局最优的整体分阶段策略即被定义为贪婪算法。

当我们面对一个问题时

Aho-Corasick算法

该算法作为多模式匹配技术的重要代表，在实际应用领域中得到了较为广泛的使用。

1. 构建转移表：实现了从当前状态向目标状态的转移过程
2. 建立故障转移机制：当某个状态在匹配过程中出现失败时
3. 实现精确匹配：确保了一定模式与输入字符串的一一对应关系

我们开发了一个以Aho-Corasick算法为基础构建的字典树，并旨在快速过滤敏感词汇或关键词。

    '''构造actree，加速过滤'''
    def build\_actree(self, wordlist):
    actree = ahocorasick.Automaton() # 初始化trie树，ahocorasick 库 ac自动化 自动过滤违禁数据
    for index, word in enumerate(wordlist):
        actree.add_word(word, (index, word))   # 向trie树中添加单词
    actree.make_automaton()   # 将trie树转化为Aho-Corasick自动机
    return actree

该自动机的主要目标是在输入文本中高效检测和过滤多个关键词。这种数据结构的主要优点是能够同时匹配多个关键词而不必重复扫描输入文本，在处理大量文本时表现出较高的效率。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

BERT源自深度学习体系。它基于Transformer架构构建而成的预训练体系，在大规模文本数据上实现了无监督预训练以提取语言表示。该体系在多种自然语言处理任务中展现了卓越的效果，在医学问答领域尤其表现出色。该模型通过双向注意力机制捕捉上下文信息的能力显著优于传统单向序列模型，在文本编码与表征学习方面提供了更为丰富且精准的信息提取能力。其创新性主要体现在以下几点：首先，在Transformer架构的基础上实现了双向信息流动机制；其次，在大规模语料上进行统一微调优化过程；最后，在特定领域应用中展现出显著的优势与潜力。研究者们普遍认为该方法论突破了传统序列建模思路局限性，在自然语言处理领域具有里程碑意义。

长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）

长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种深度学习模型中的一种独特形式的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。该模型专为解决传统RNN在训练过程中面临的梯度消失与梯度爆炸问题而被设计出来，在此过程中能够有效捕获和存储长距离依存关系。 LSTM架构通过门控机制实现了对长期依存关系的精确建模，在时间序列预测和自然语言处理等领域展现出卓越性能。 在实际应用中,LSTM技术可应用于分析医学文档中的序列信息,如病历记录与症状描述等. 该方法有助于维持输入样本间的上下文关联,从而显著提升模型对长篇文本的理解能力.

条件随机场（Conditional Random Field，CRF）

CRF被定义为一种判别式概率图模型，在建模标签序列的联合概率分布方面发挥着重要作用。在序列标注任务中，它特别擅长捕获标签之间的依赖关系，并且特别关注相邻标签之间的依赖关系。这对于诸如命名实体识别、词性标注等序列标注任务具有重要意义。为了更好地捕捉这些关系特征，在实际应用中人们经常将CRF与深度学习技术相结合。具体而言，在深度学习模型经过训练后能够生成输入序列的有效表示后，并将其传递给CRF层进行解码工作，在此过程中考虑各标签间的相互依存关系以生成最终完整的标记序列。

这种方法在自然语言处理领域得到了广泛应用，并涵盖了命名实体识别、词性标注等多个典型应用场景。

命名实体识别

命名实体识别主要应用于非结构化文本中通过对特定角色进行鉴别从而实现文本分析这一模式通常应用于特定领域。这一模式通常应用于特定领域并通过精确地界定领域的核心要素例如在医疗行业中对疾病症状药物问诊等内容进行系统化地规范这不仅有助于对药剂价格收款等内容进行明确还能够通过精准匹配的方法来明确实体范围并确保其正确标注具体而言主要有三种方法第一类方法是基于规则的人工定制方案第二类方法利用了HMM和CRF等模型来构建机器学习框架第三类方法则采用神经网络技术结合LSTM和RNN算法来分析数据特征

实体对齐

知识图谱与问答系统的深度融合应用已经得到了广泛的应用领域关注，在这一过程中通过不同知识图谱间的对接实现了数据的有效互补，并形成了一个更加庞大的整体结构。随着知识图谱规模的增长及其所包含的信息量也随之增加，在这种情况下就需要更加有效地解决 entity alignment 的相关问题。该过程主要包括两种形式：成对 entity alignment 和集体 entity alignment 等类型，并且通过采用不同的算法策略能够有效地实现同一数据对象在不同知识图谱中的统一表示。

语义知识库问答

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