基于医疗领域知识图谱的问答系统_基于知识图谱的医疗问答

        该项目是基于医疗领域知识图谱的问答系统，并基于此知识图谱搭建问答系统实现自动问题解析和回答。相比于lhy的项目 (https://github.com/zhihao-chen/QASystemOnMedicalKG) ，
本项目对实体提取在原有硬匹配的基础上增加了近似匹配，对于意图识别，则采用朴素贝叶斯分类进行意图的分类，并进一步进行模板匹配。

本文参考：[https://github.com/zhihao-chen/QASystemOnMedicalKG](https://github.com/zhihao-chen/QASystemOnMedicalKG)

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实体提取

        实体提取在原有硬匹配的基础上，进行相似匹配，如果硬匹配没有结果，则进一步进行相似度匹配。相似匹配则通过求解输入语句词组与实体特征词间的字重叠率、词向量余弦相似度和DP编辑距离三个指标的平均值，作为与实体特征词的相似度，选取相似度最大且大于0.7的实体特征词作为输入语句的实体提取结果。主要技术点有基于词向量的余弦相似度计算和DP编辑距离。
系统框架如下：

（1）字重叠率

对于选取的输入语句分割词和实体特征库特征词，计算输入语句分割词的字与特征词的字重叠比例。

// An highlighted block
c = len(set(entity+word))
for w in word:  #word是一个词，w表示一个字
	if w in entity: #entity是一个词，某类实体的某一个特征词		
		sim_num += 1
if sim_num != 0:
	score1 = sim_num / c  # overlap score
	temp.append(score1);

（2）词向量余弦相似度

        该指标主要利用gensim模块，通过构建语料库，采用word2vec生成词向量，然后基于word2vec，计算输入语句分割词和实体特征库特征词的余弦相似度。项目中没有给出语料库和word2vec生成词向量的训练过程，直接给出了word2vec模型，即merge_sgns_bigram_char300.txt。

相关资料见：用gensim学习word2vec - 刘建平Pinard - 博客园 (cnblogs.com)

gensim训练word2vec及相关函数与功能理解，gensim训练word2vec及相关函数与功能理解等

（3）DP编辑距离

def editDistanceDP(self, s1, s2):
	m = len(s1)
	n = len(s2) 
	solution = [[0 for j in range(n + 1)] for i in range(m + 1)]
	for i in range(len(s2) + 1):
		solution[0][i] = i  
	for i in range(len(s1) + 1):
		solution[i][0] = i
	 for i in range(1, m + 1):
 		for j in range(1, n + 1):
 			if s1[i - 1] == s2[j - 1]:
 				solution[i][j] = solution[i - 1][j - 1]
			else:
				solution[i][j] = 1 + min(solution[i][j - 1], min(solution[i - 1][j], solution[i - 1][j - 1])) 
return solution[m][n]

3. 意图分类

意图分类则采用朴素贝叶斯机器学习方法，实际包括特征提取、模型训练、意图预测三部分，项目仅给出了部分特征提取和意图预测代码，没有给出tfidf特征训练和分类模型训练内容，直接给出了模型。

（1）特征提取

特征包括tfidf特征和其他类特征，其中其他类特征根据问题特征词在问句中出现的比例得到，tfidf特征则采用sklearn模块TfidfVectorizer模型，通过语料库训练得到。

sklearn: TfidfVectorizer 中文处理及一些使用参数，使用不同的方法计算TF-IDF值，使用scikit-learn tfidf计算词语权重。

（2）模型训练

基于语料库，标注10类意图训练数据库，采用朴素贝叶斯方法，基于提取特征，训练生成意图识别模型 Python机器学习 — 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）。

// An highlighted block
from sklearn.externals import joblib
import jieba  
self.tfidf_model = joblib.load(self.tfidf_path)
self.nb_model = joblib.load(self.nb_path)
// 计算tfidf特征函数
def tfidf_features(self, text, vectorizer):
	jieba.load_userdict(self.vocab_path)
	words = [w.strip() for w in jieba.cut(text) if w.strip() and w.strip() not in self.stopwords]
	sents = [' '.join(words)]
	tfidf = vectorizer.transform(sents).toarray()
	return tfidf
// 计算其他特征函数
def other_features(self, text):
	features = [0] * 7	
 	for d in self.disase_qwds:
 		if d in text:
			features[0] += 1
		...
	m = max(features)
	n = min(features)
	normed_features = []
	if m == n:
		normed_features = features
	else:
		for i in features:
 			j = (i - n) / (m - n)
			normed_features.append(j)  
// 计算特征并合并特征			
tfidf_feature = self.tfidf_features(question, self.tfidf_model)
other_feature = self.other_features(question)
m = other_feature.shape
other_feature = np.reshape(other_feature, (1, m[0]))
feature = np.concatenate((tfidf_feature, other_feature), axis=1)

（3）意图预测

基于特征向量，直接用朴素贝叶斯模型进行预测。

from sklearn.externals import joblib
self.nb_model = joblib.load(self.nb_path)
predicted = self.model_predict(feature, self.nb_model)

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项目效果

以下两张图是系统实际运行效果：
 

项目运行方式

我的运行环境

1. 数据库：neo4j

2. 安装包地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1JnZt690SkXyHBotBErHrPw?pwd=v18h 
注意，neo4j 和JDK的版本是对应的

openjdk和neo4j的环境变量设置：将openjdk和neo4j的解压缩地址放入环境变量中  （参考：https://blog.csdn.net/qq_41744697/article/details/107747136）

3. 点击组合键：Windows+R，输入cmd，启动DOS命令行窗口，进入 neo4J 的bin 目录下，输入 neo4j.bat console，进入其浏览器（localhost:）

出现下图即为成功：

在浏览器中运行“http://localhost:7474/”,出现以下图片

默认的host是bolt://localhost:7687，默认的用户是neo4j，默认的密码是：neo4j，第一次成功connect到Neo4j服务器之后，需要重置密码。

新建知识图谱

 python 库安装

pip install py2neo==4.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple

pandas

搭建知识图谱

python build_grapy.py。大概几个小时，耐心等待。

启动问答测试

安装库

sklearn（机器学习）、ahocorasick（树，安装时应该安装pyahocorasick）、pandas（数据处理）、numpy（矩阵运算）、jieba（中文分词）

from sklearn.externals import joblib  报错可参考 针对cannot import name ‘joblib’ from ‘sklearn.externals’_学渣研究僧3的博客-CSDN博客

准备数据：

预训练词向量介绍：[https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors](https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors)或https://pan.baidu.com/s/14JP1gD7hcmsWdSpTvA3vKA
下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1zmcAM8AE_v6-6Pc2acHU7g?pwd=9dnr 

启动问答测试：

python kbqa_test.py

注意修改search_answer.py中的用户名和密码，否则会报错

代码目录分析

data文件夹

• stop_words.utf8 过滤question中的停用词
• merge_sgns_bigram_char300.txt word2vec模型中用来计算相似度的预处理向量文件
• vocab.txt jieba库预加载词汇文件
• disease_vocab.txt 、 symptom_vocab.txt、 alias_vocab.txt、 complications_vocab.txt 模板匹配时使用的关键词
• disease.csv 提供训练所有的数据，使用pandas读取，neo4j配合ahocorasick建立知识图谱模型

model文件夹

model 文件夹
        tfidf_model.m TF_IDF统计关键词模型
        intent_reg_model.m 朴素贝叶斯模型（统计分类）

code 文件夹

        kbqa_test.py 主代码

        build_graph.py 建图

        entity_extractor.py 分析question的实体、和实体关系、实体属性以及问题意图

        search_answer.py 根据question提供的信息在图数据库中寻找答案

数据介绍

数据源：39健康网。包括15项信息，其中7类实体，约3.7万实体，21万实体关系。

本系统的知识图谱结构如下：

**1.1 知识图谱实体类型**

**1.2 知识图谱实体关系类型**

**1.3 知识图谱疾病属性**

1.4  问题意图识别
基于特征词分类的方法来识别用户查询意图

总结

1、本项目构建简单，通过本项目能了解KBQA的工作流程。

2、本次通过手工标记210条意图分类训练数据，并采用朴素贝叶斯算法训练得到意图分类模型。其最佳测试效果的F1值达到了96.68%。选用NB的原因是通过与SVM训练效果比较后决定的。

3、不足之处：

 - 训练数据还是太少，且对问题进行标注时易受主观意见影响。意图类别还是太少，本系统得到分类模型只能预测出上面设定的7类意图。
 - 对于问题句子中有多个意图的情况只能预测出一类，今后有时间再训练多标签模型吧。
 - 没有实现推理的功能，后续将采用多轮对话的方式来理解用户的查询意图。同时将对检索出的结果进行排序，可靠度高的排在前面。