前言
从无到有搭建一个以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。github链接
; 部署过程
一、Ubuntu18.04安装MongoDB4.0
参考官网链接
安装依赖库：
sudo apt-get install gnupg
引入秘钥：
wget -qO - https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.0.asc | sudo apt-key add -
创建列表文件：
echo "deb [ arch=amd64,arm64 ] https://repo.mongodb.org/apt/ubuntu bionic/mongodb-org/4.0 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-4.0.list
更新apt库：
sudo apt-get update
安装：
sudo apt-get install -y mongodb-org=4.0.26 mongodb-org-server=4.0.26 mongodb-org-shell=4.0.26 mongodb-org-mongos=4.0.26 mongodb-org-tools=4.0.26
开启MongoDB数据库服务：
sudo service mongod start
输入mongo可连接数据库
show dbs;
use database;
db.collection.stats()
注意问题：
注意版本对应，mongodb其他版本在本项目中使用可能会出现问题。
二、运行数据准备脚本
1. 运行prepare_data文件夹中的data_spider.py数据爬取脚本，完成对网页数据的爬取，并存储在数据库中
python data_spider.py
在此脚本中，首先建立数据库medical，其分为两个集合，分别为data，jc
其中data中包含每个爬取的病理的如下信息
url：信息来源的网站链接
basic_info：病理的基础信息，包括类别、名字、描述、属性等
cause_info： 生成病理的原因
prevent_info： 预防的方法
symptom：症状信息
inspect_info：检查项目
treat_info：治疗方法
food_info：食物对病理的影响，包含有利于病情的食物，有害于病情的食物和推荐食用的食物
drug_info：适用的药物信息
其中jc为初步抓取检查项目抓取的结果，包含
url：信息来源页的链接
html：从链接抓取到的html信息，供后续做信息提取
在收集的链接中提取上述信息并存储到数据库中，此部分结束。
2. 运行prepare_data文件夹中的build_data.py数据建立脚本
python build_data.py
首先调用modify_jc函数对数据库中jc集合进行修改完善，具体实施是从html中提取检查项的名称和检查项结果的描述，得到集合jc下的set{‘name’：name， ‘desc’：sesc}
然后遍历数据库中data集合的每个爬取的病理信息，获取名称、简介、所属类别、预防措施、成因、症状、属性、药品推荐、药品明细、并发症等，其中检查项只提取jc集合中出现的项目，食物信息分列为宜食、忌食、推荐三种。
其中并发症提取：
对提取的并发症信息与dict/disease.txt中的疾病字典进行双向最大匹配，将匹配到的疾病存储为集合
三、安装neo4j
下载完成后解压，在bin目录，输入如下命令：
./neo4j start
在浏览器访问127.0.0.1:7474进入nei4j
四、运行构建知识图谱脚本
进入项目根目录，输入命令：
python build_medicalgraph.py
此部分分为两个步骤，分别为创建知识图谱实体节点类型、创建实体关系边。
1. 创建知识图谱实体节点
在创建知识图谱实体节点中，首先读入节点，节点分为8类：药品、食物、检查、科室、药品信息、疾病、症状、疾病信息，然后定义节点和实体的关系，包含科室——科室、疾病——忌吃、疾病——宜吃、疾病——推荐吃、疾病——通用药物、疾病——热门药物、疾病——检查关系、厂商——药物、疾病——症状、疾病——科室、疾病与并发关系。
接着遍历病理集合，获取这些节点和关系的信息。此部分用到节点的信息，节点的信息包括名称、描述、治愈周期、治愈概率等等。
其中疾病信息节点示例：
{
“identity”: 0,
“labels”: [
“Disease”
],
“properties”: {
“prevent”: “1、避免感染分支杆菌病，卡氏肺囊肿肺炎，巨细胞病毒等。
2、注意锻炼身体，提高免疫力。”,
“cure_way”: [
“支气管肺泡灌洗”
],
“name”: “肺泡蛋白质沉积症”,
“cure_lasttime”: “约3个月”,
“cured_prob”: “约40%”,
“cause”: “病因未明，推测与几方面因素有关：如大量粉尘吸入（铝，二氧化
硅等），机体免疫功能下降（尤其婴幼儿），遗传因素，酗酒，微生物感染等
，而对于感染，有时很难确认是原发致病因素还是继发于肺泡蛋白沉着症，例
如巨细胞病毒，卡氏肺孢子虫，组织胞浆菌感染等均发现有肺泡内高蛋白沉着
。
虽然启动因素尚不明确，但基本上同意发病过程为脂质代谢障碍所致，即由于
机体内，外因素作用引起肺泡表面活性物质的代谢异常，到目前为止，研究较
多的有肺泡巨噬细胞活力，动物实验证明巨噬细胞吞噬粉尘后其活力明显下降
，而病员灌洗液中的巨噬细胞内颗粒可使正常细胞活力下降，经支气管肺泡灌
洗治疗后，其肺泡巨噬细胞活力可上升，而研究未发现Ⅱ型细胞生成蛋白增加
，全身脂代谢也无异常，因此目前一般认为本病与清除能力下降有关。”,
“cure_department”: [
“内科”,
“呼吸内科”
],
“desc”: “肺泡蛋白质沉积症(简称PAP)，又称Rosen-Castle-man-Liebow综合
征，是一种罕见疾病。该病以肺泡和细支气管腔内充满PAS染色阳性，来自肺
的富磷脂蛋白质物质为其特征，好发于青中年，男性发病约3倍于女性。”,
“easy_get”: “”
}
}
其他节点label即为节点类型（如药品、食物、检查等），仅有name一个属性。实例如下图
; 2. 创建实体关系边
同样先获取节点和关系的信息，此部分使用获取到的节点的关系。
对于得到的节点关系集合，首先对其进行去重处理，即使用set()处理节点关系列表，核心语句：
其中科室——科室关系可视化示例：
{
“start”: {
“identity”: 20912,
“labels”: [
“Department”
],
“properties”: {
“name”: “中医综合”
}
},
“end”: {
“identity”: 20893,
“labels”: [
“Department”
],
“properties”: {
“name”: “中医科”
}
},
“segments”: [
{
“start”: {
“identity”: 20912,
“labels”: [
“Department”
],
“properties”: {
“name”: “中医综合”
}
},
“relationship”: {
“identity”: 40291,
“start”: 20912,
“end”: 20893,
“type”: “belongs_to”,
“properties”: {
“name”: “属于”
}
},
“end”: {
“identity”: 20893,
“labels”: [
“Department”
],
“properties”: {
“name”: “中医科”
}
}
}
],
“length”: 1.0
}
其他关系与此类似。
五、运行问答对话脚本
运行根目录下chatbot_graph.py，进行对话交互。
在此部分，脚本依次调用对问句进行问句类型分析、问句内容解析、问句答案搜索。
1. 问句类型分析
首先以药品、食物、检查项目、科室、药品信息、疾病、症状即知识图谱中节点的名称为特征词，构建领域的关键词树；然后分别构建症状提问关键词、原因提问关键词、并发症提问关键词、食物提问关键词、药品提问关键词、预防提问关键词、持续时间提问关键词、治疗方法提问关键词、治愈概率提问关键词、易感人群提问关键词、检查项目提问关键词、科室提问关键词、治疗作用提问关键词。
1）构建领域关键词树
安装ahocorasick包，其能够在一次运行中找到给定集合所有字符串，可帮助我们快速进行关键词匹配。
pip install pyahocorasick
首先利用特征词进行构建actree，pyahocorasick构建actree的用法如下：
接着以特征词构建类别词典，key为关键词，value为特征词的类别（如药品、食物、检查项目等）。
2）构建问句疑问词词典
分别构建症状提问关键词、原因提问关键词、并发症提问关键词、食物提问关键词、药品提问关键词、预防提问关键词、持续时间提问关键词、治疗方法提问关键词、治愈概率提问关键词、易感人群提问关键词、检查项目提问关键词、科室提问关键词、治疗作用提问关键词。
症状提问疑问关键词示例：
; 3）问句过滤和类型确定
利用1）中以特征词构建的actree进行关键词匹配，得到关键词的类别词典，以关键词的类别确定问题的类型，如疾病症状、疾病原因等。
2. 问句内容解析
根据得到的类别词典和问题类型判断的结果，组合sql语句：
得到了sql信息列表，用作后面答案搜索。
; 3. 问句答案搜索
首先链接neo4j，在上面已经构建完成了节点和关系边：
然后根据sql列表中每个sql实体的sql语句从知识图谱中得到搜索的答案，然后根据问题类型组装搜索得到的答案，得到回答。其中根据对于疾病症状问题类型进行的答案组装实例：
六、运行结果
Original: https://blog.csdn.net/super_carry/article/details/121695560
Author: 不瘦20斤不换头像
Title: 【部署医药类问答系统QASystemOnMedicalKG】
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