面向流行性疾病科普的用户问题理解与答案内容组织

作     者：程子佳 陈翀 Cheng Zijia;Chen Chong

作者机构：北京师范大学政府管理学院北京100875 

出 版 物：《数据分析与知识发现》 (Data Analysis and Knowledge Discovery)

年 卷 期：2022年第6卷第2期

页      面：202-211页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家社会科学基金项目(项目编号:21BTQ065)的研究成果之一。 

主　　题：知识图谱 问题理解 富媒体内容组织 流行性疾病 科普 

摘      要：【目的】为改善人们查找并理解科普信息的方式,构建基于流行性疾病知识图谱的问答系统,重点改进对用户问题的理解,以及对答案内容的组织,降低科普受众理解专业知识的门槛。【方法】基于多种健康信息源总结用户查询需求,采用AC多模式识别算法与BERT模型结合理解问句,将问句要素映射到结构化查询语句中,从预先整合构建的流行性疾病知识图谱获取答案,对答案内容进行富媒体组织,并以Flask框架和多种JS样式实现前端交互展示。【结果】系统在问答测试中平均准确率达到90%,表明系统在受限域的科普信息服务中具有一定实用性。【局限】流行病领域知识来源限于AMiner平台提供的公开数据集,所能支持的问答范围和问题类型有待扩充。【结论】从语义层面优化问句理解模块,并通过富媒体答案组织帮助大众理解专业知识,这种做法有利于增强科普效果。