背景介绍
中医问答系统开题报告
一、项目背景与意义
随着科技的飞速发展和人们生活水平的提高，人们对健康管理的需求日益增强。中医作为中国传统医学的瑰宝，其独特的理论体系、诊疗方法和养生观念在现代社会依然发挥着不可替代的作用。然而，中医知识的普及与传承面临诸多挑战，如专业术语复杂、理论体系深奥、优质医疗资源分布不均等。因此，开发一个中医问答系统，利用人工智能技术将中医知识智能化、便捷化，对于普及中医文化、提高民众健康素养、缓解医疗资源紧张具有重要意义。
二、研究现状
近年来，自然语言处理（NLP）和机器学习技术的快速发展为中医问答系统的开发提供了坚实的技术基础。国内外已有一些基于NLP的医学问答系统，如医疗问答机器人、智能诊断助手等，但专门针对中医领域的问答系统尚不多见。现有系统多侧重于西医领域，而中医的辨证施治、整体观念等特点要求问答系统具备更高的语义理解和推理能力。因此，开发一个能够准确理解用户意图、提供个性化中医建议的问答系统，是当前中医信息化领域的一个重要研究方向。
三、研究目标与内容
- 研究目标：
- 构建一个能够处理自然语言输入的中医问答系统。
- 实现中医基础知识的查询与解答，包括中医理论、病症解析、治疗方法等。
- 提供个性化的中医养生建议和健康咨询。
- 提升系统的语义理解能力和用户交互体验。
- 研究内容：
- 中医知识库构建：收集并整理中医相关的书籍、论文、案例等资源，建立全面的中医知识库。
- 自然语言处理技术研究：研究并实现分词、词性标注、命名实体识别、语义理解等NLP技术，以提高系统对中医术语和语境的识别能力。
- 问答系统架构设计：设计并实现一个高效的问答系统架构，包括用户接口、问题解析模块、知识检索模块、答案生成模块等。
- 个性化推荐算法研究：结合用户健康数据和中医理论，研究并实现个性化养生建议和健康咨询算法。
- 系统测试与优化：对系统进行全面的功能测试和性能优化，确保系统的稳定性和准确性。
四、技术路线
- 数据收集与预处理：通过爬虫技术、人工录入等方式收集中医相关数据，并进行清洗、标注和结构化处理。
- 模型训练与优化：采用深度学习模型（如BERT、GPT等）进行预训练，并针对中医领域进行微调，提高模型的语义理解能力。
- 系统开发与集成：基于Python等编程语言，利用Flask、Django等框架开发系统前端和后端，实现各模块的集成与调试。
- 用户界面设计：设计简洁易用的用户界面，确保用户能够方便地输入问题并获取准确答案。
- 系统测试：通过模拟用户测试、专家评审等方式，对系统进行全面测试，发现并修复潜在问题。
五、预期成果
- 构建一个功能完善的中医问答系统原型，实现中医知识的智能查询与解答。
- 发表相关学术论文或技术报告，分享研究成果和技术经验。
- 申请相关专利或软件著作权，保护知识产权。
- 推动中医知识的普及与传播，提高民众健康水平。
六、研究计划
- 准备阶段（1个月）：完成项目立项、文献调研、技术选型等工作。
- 开发阶段（6个月）：分阶段完成数据收集与预处理、模型训练与优化、系统开发与集成等工作。
- 测试与优化阶段（2个月）：对系统进行全面测试，根据测试结果进行优化调整。
- 总结与验收阶段（1个月）：整理研究成果，撰写论文或技术报告，准备项目验收。
七、结论
中医问答系统的开发不仅有助于中医知识的普及与传承，还能为民众提供更加便捷、个性化的健康服务。通过本项目的实施，我们旨在构建一个高效、准确的中医问答系统，为中医信息化领域的发展贡献力量。
功能介绍
- 基于知识图谱的中医中药问答系统(实现症状问病症、病症问药方、药方问药材-具体见演示视频）
- 知识图谱带模糊查询
- 方剂查询
- 中药查询
- echarts可视化大屏、Textrank,tfidf算法关键词分析、词云
- 登录注册，个人信息，短信验证码修改密码、身份证识别
运行截图
核心算法代码分享如下：
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
import torch
# 初始化分词器和模型
# 注意：这里我们使用预训练的中文BERT模型，如bert-base-chinese
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-base-chinese')
# 假设我们有一个中医相关的问题和一段文本（这里文本需要是实际包含答案的文本）
question = "中医如何治疗感冒？"
text = "感冒是中医常见的外感病，通常可以通过服用清热解毒的中药，如板蓝根颗粒、银翘解毒片等来治疗。"
# 对问题进行编码
inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
# 获取答案的起始和结束索引
answer_start_scores, answer_end_scores = outputs.start_logits, outputs.end_logits
answer_start = torch.argmax(answer_start_scores, dim=1).item()
answer_end = torch.argmax(answer_end_scores, dim=1).item()
# 提取答案
answer_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0][answer_start:answer_end+1])
answer = tokenizer.decode(tokenizer.convert_tokens_to_ids(answer_tokens))
# 清理答案（去除不必要的[CLS], [SEP]等标记）
answer = answer.strip().replace(" [SEP] ", "").replace("##", "").replace("[CLS]", "")
print("问题:", question)
print("答案:", answer)
