摘要随着互联网医疗的飞速发展在线医疗问答社区积累了海量的非结构化文本数据如何从中高效提取结构化知识并提供智能化服务成为当前研究的热点。本设计旨在构建一个基于大数据技术的医疗问答社区数据挖掘与知识图谱构建系统实现从碎片化信息到系统化知识的转化。本研究首先利用 Python 爬虫技术从主流医疗问答平台获取原始语料并应用 BBPE 分词与 Word2Vec 词嵌入技术进行文本预处理。在核心算法层面引入了基于 Transformer 架构的 BERT 预训练模型通过深度语义学习实现医疗实体的精准识别与关系抽取。在数据存储与展示方面系统采用原生图数据库 Neo4j 构建了包含中药、方剂、症状等维度的医疗知识图谱。最后基于 Flask 框架开发了 Web 交互界面为用户提供直观的知识检索与智能问答服务。目录1 引言1.1 研究背景与意义1.1.1 研究背景1.1.2 研究意义1.2 研究现状1.2.1 国外研究现状1.2.2 国内研究现状1.2.3 研究综述1.3 论文组织结构2 相关技术介绍2.1 Python2.2 pytorch2.3 neo4j2.4 FlaskWeb3 相关算法介绍3.1 文本预处理3.1.1 BBPE分词3.1.2 Word2Vec词嵌入3.2 注意力机制3.1.1 Transformer3.1.2 BERT4 系统设计与实现4.1 系统整体架构4.1.1 系统架构设计4.1.1 系统功能模块划分4.1.1 系统工作流程4.2 neo4j数据库4.2.1 Neo4j数据库设计4.2.2 数据预处理与导入4.3 Transformer模型4.3.1 模型设计4.2.2 模型结构5 系统设计与实现4.1 neo4j关系图4.2 中草药检索4.3 医疗知识问答6 总结八、参考文献一、引言互联网技术的普及使在线医疗问答社区成为大众获取健康信息的重要渠道。寻医问药、丁香园等平台积累了海量的医患交流数据这些文本数据包含症状描述、用药咨询及医生建议。然而社区内部数据呈现非结构化、碎片化的特征普通用户在检索信息时常面临信息过载或难以理解专业术语的问题。如何从这些散乱的对话中提取核心医疗知识并以直观的方式展示给用户是当前互联网医疗服务优化的重点。在数字化转型的浪潮下互联网医疗已成为我国医疗服务体系的重要组成部分。随着公众健康意识的觉醒越来越多的用户倾向于通过在线医疗问答社区如寻医问药、丁香园、百度健康等寻求初步的医疗建议。因此如何利用大数据技术对这些散乱的医疗数据进行深度挖掘并将其转化为结构化的知识体系已成为当前互联网医疗领域亟待解决的技术命题。二、相关技术介绍系统基于Python与PyTorch开发依托Flask搭建Web交互界面采用Neo4j图数据库存储医疗知识。通过BBPE分词、Word2Vec词嵌入完成文本预处理结合注意力机制、Transformer架构与BERT预训练模型实现医疗文本语义挖掘、实体识别与关系抽取支撑医疗知识图谱构建与智能问答功能。四、系统设计与实现系统功能模块主要分为数据管理层、业务逻辑层和表现层。数据管理层负责知识图谱的构建和维护包括数据预处理、图数据库操作和查询优化等功能业务逻辑层包含用户输入理解模块、推荐算法模块和结果处理模块其中用户输入理解模块基于Transformer模型实现自然语言理解推荐算法模块结合规则推理和相似度计算进行中药推荐结果处理模块负责整合和优化推荐结果表现层则提供Web界面和API接口支持用户查询和系统集成。图4-2 功能模块五、系统设计与实现一neo4j关系图中药方剂的知识图谱关系展示。以图5-1为例图5-1 neo4j关系图三医疗知识问答从图中展示的问答系统界面可以看到医疗知识问答功能集成了知识图谱可视化和详细信息展示两个部分。图5-3 医疗知识问答六、总结在本次毕业设计中我针对医疗问答社区中数据碎片化、专业性强且难以检索的痛点展开了基于大数据技术与知识图谱构建的深入研究。整个项目从医疗社区的非结构化文本出发通过Python爬虫技术完成了原始数据的积累并利用自然语言处理技术对这些文本进行了深度的语义挖掘。