中医时间语义搜索与教区记录单词标准化技术解析

### 中医时间语义搜索与教区记录单词标准化技术解析 #### 1. 中医时间知识图谱构建与应用 在中医领域，临床信息通常存储在关系型数据库中，涵盖病历、疾病、症状、处方、草药、患者和医生等信息。借助 D2R 技术，大部分信息可转化为知识图谱。构建基础知识图谱后，需从电子病历中提取时间信息，因其标准化程度高，可通过手动定义正则表达式完成提取。 基于这些技术，构建了一个中医时间知识图谱，包含 106,139 个实体、603,615 个属性、426,744 个关系和 71,656 个时间事实。为获取更多时间事实，定义了三条时间推理规则： | 规则 | 条件 | 结论 | | --- | --- | --- | | 规则 1 | {[start - time, o1], [duration, o2]} | {[start - time, o1], [end - time, o1 + o2], [duration, o2]} | | 规则 2 | {[end - time, o1], [duration, o2]} | {[start - time, o1 - o2], [end - time, o1], [duration, o2]} | | 规则 3 | {[start - time, o1], [end - time, o2]} | {[start - time, o1], [end - time, o2], [duration, o2 - o1]} | 例如，已知事实 (p, hasSymptom, headache):{[start - time, 2019 - 8 - 1#Date], [duration, 1#Week]}，运用规则 1 可推出新事实 (p, hasSymptom, headache):{[start - time, 2019 - 8 - 1#Date], [duration, 1#Week], [end - time, 2019 - 8 - 7#Date]}。借助这三条规则，从中医知识图谱的原始事实中推断出 30,103 个新的时间事实。 时间知识图谱采用 Neo4j 存储，它是由 Neo Technology 支持的开源高性能图数据库。为将时间知识图谱转换为属性图，定义了以下映射规则： | 时间知识图谱 | 属性图 | | --- | --- | | 实体 | 节点 | | 类 | 节点类型 | | 属性 | 节点属性 | | 关系 | 关系 | | 事实的时间标签 | 关系属性 | #### 2. 中医时间语义搜索系统 基于中医时间知识图谱构建了时间语义搜索系统，旨在帮助年轻临床医生快速检索治疗方案。系统分为离线和在线两部分： - **离线部分**：主要负责知识图谱的构建、存储和索引。 - **在线部分**：主要处理搜索语句的理解、转换和执行。 系统收到搜索语句后，先通过语义分析识别语句中的实体、属性和关系，然后基于模板或其他技术进行匹配。若匹配成功，从搜索语句中提取槽位值，结合定义的规则生成知识图谱的查询语句；若匹配失败，则返回与搜索语句最相关的实体。 时间语义搜索要求搜索语句包含时间意图。在中医领域，传统搜索系统将时间信息作为文本检索，难以处理复杂诊断逻辑。例如，“头痛在一个月内复发”的搜索意图需结合多个病历匹配，传统方法只能匹配单个记录，可能无法得到准确答案。 为解决这一问题，将搜索语句转换为图匹配查询，用包含变量的属性图表示。基于时间知识图谱构建一系列搜索模板，将时间意图转换为知识图谱查询。例如，将“头痛在一个月内复发”转换为图匹配查询，可添加过滤操作 (?t2 -?t1 ≤ 1#Month) 以满足时间要求。 为验证系统性能，从中医论坛网站抓取热门问题，随机选取 100 个与时间无关的问题 (NTQ) 和 100 个与时间相关的问题 (TQ) 作为测试集。实现了两种经典语义搜索算法：tf - idf 文本检索和 tf - idf 结合实体链接的综合排序。对搜索结果的 Top - 1 和 Top - 5 精度进行人工评估，邀请五位中医医生独立评估并计算平均值。实验结果如下： | 方法 | Top - 1 精度（TQ） | Top - 1 精度（NTQ） | Top - 1 平均精度 | Top - 5 精度（TQ） | Top - 5 精度（NTQ） | Top - 5 平均精度 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | tf - idf | 0.12 | 0.81 | 0.465 | 0.23 | 0.86 | 0.545 | | tf - idf + 实体链接 | 0.15 | 0.87 | 0.51 | 0.29 | 0.88 | 0.585 | | 本方法 | 0.76 | 0.89 | 0.825 | 0.79 | 0.92 | 0.855 | 结果表明，本系统在精度上优于其他方法，能更好地处理包含时间意图的搜索语句。 #### 3. 教区记录单词标准化 在教区记录处理中，单词聚类对后续标准化至关重要。过去，名字没有标准形式，且记录使用多种语言（如捷克语、德语、拉丁语），因此需要对单词进行聚类和标准化，以便于搜索和分析。 标准化过程分为三个步骤： 1. **预处理**：过滤不有助于聚类的数据。包括将所有字符转换为小写、省略重复字符、转换相似字符（如“i”和“y”、“v”和“w”）、省略问号、将缩写写成完整形式等。对于特定类型的单词，还可进行特殊处理，如去除村庄名开头的介词。 2. **单词比较**：有编辑距离和语音编码两大方法。 - **编辑距离**： - **Levenshtein 距离**：定义为将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少字符插入、删除或替换操作数。相似度计算为：$sim_{levenshtein}(s1, s2) = 1.0 - \frac{dist_{levenshtein}(s1, s2)}{max(|s1|, |s2|)}$。 - **Damerau - Levenshtein 距离**：在 Levenshtein 距离基础上增加了相邻字符交换操作。 - **Q - gram**：将输入字符串分割成长度为 q 的子字符串，相似度计算为：$sim_{Q - gram} = \frac{c}{min(c1, c2)}$，其中 c 是公共 q - gram 子字符串的数量，c1 和 c2 分别是从字符串 s1 和 s2 创建的 q - gram 子字符串的数量。 - **Jaro 或 Jaro - Winkler**：专门用于测试名字，结合了编辑距离和 Q - gram 距离的方法，Jaro - Winkler 更注重字符串开头的差异。 - **最长公共子串**：找到并移除两个字符串中的最长公共子串。 - **语音编码**：将字符串转换为与发音对应的代码，再用编辑距离算法计算代码之间的距离。常见算法有 Soundex、Metaphone、Double - Metaphone 和 NYSIIS。 3. **分类**：将上一步的编辑距离与预设阈值比较，分为匹配、潜在匹配或不匹配。实际使用中仅使用一个阈值，分为匹配和不匹配两类。 ```mermaid graph LR classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px; classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px; A([开始]):::startend --> B(预处理):::process B --> C(单词比较):::process C --> D(分类):::process D --> E([结束]):::startend ``` 通过对不同类型单词（名字、职业、村庄、人际关系等）的测试，为不同类型的单词聚类选择了最合适的方法。这种半自动化的单词标准化方法，在教区记录处理中具有重要应用价值，可提高数据搜索和分析的效率。 ### 中医时间语义搜索与教区记录单词标准化技术解析 #### 4. 中医时间语义搜索系统优势分析 本中医时间语义搜索系统相较于传统搜索系统和其他对比方法，具有显著优势，这主要体现在以下几个方面： - **处理时间意图能力强**：传统搜索系统将时间信息仅作为文本检索，难以处理中医领域复杂的诊断逻辑和时间意图。而本系统通过构建时间知识图谱和定义推理规则，能够准确理解和处理搜索语句中的时间信息，如“头痛在一个月内复发”这类包含复杂时间意图的搜索，能结合多个病历进行匹配，提供更准确的搜索结果。 - **推理能力提升搜索效果**：通过定义的三条时间推理规则，可以从原始的时间事实中推断出更多新的时间事实。如前文所述，借助规则从中医知识图谱的原始事实中推断出 30,103 个新的时间事实，丰富了知识图谱的内容，进而提升了搜索的准确性和全面性。 - **标准化存储便于查询**：采用 Neo4j 存储时间知识图谱，并定义了将时间知识图谱转换为属性图的映射规则，使得知识图谱的存储更加标准化和结构化。这种标准化的存储方式便于系统进行高效的查询和检索，提高了搜索效率。 以下是对不同搜索方法的性能对比总结： | 方法 | 处理时间意图能力 | 推理能力 | 存储与查询效率 | | --- | --- | --- | --- | | 传统搜索系统 | 弱，仅作为文本检索 | 无 | 低，缺乏结构化存储 | | tf - idf | 弱 | 无 | 一般 | | tf - idf + 实体链接 | 弱 | 无 | 一般 | | 本系统 | 强，准确处理复杂时间意图 | 强，可推断新时间事实 | 高，标准化存储 | #### 5. 教区记录单词标准化方法的优化与应用 在教区记录单词标准化过程中，虽然已经测试了多种方法并选择了合适的聚类方式，但仍有一些优化和应用的方向值得探讨。 ##### 5.1 方法优化 - **阈值动态调整**：在分类步骤中，目前仅使用一个固定阈值进行分类。可以考虑根据不同类型的单词和数据特点，动态调整阈值。例如，对于名字类单词，由于其变化形式较多，可以适当降低阈值，以增加匹配的可能性；对于职业类单词，由于其表述相对固定，可以提高阈值，保证匹配的准确性。 - **多种方法结合**：可以将编辑距离和语音编码方法结合使用。例如，先使用语音编码方法对单词进行初步筛选，将发音相近的单词归为一组，然后再使用编辑距离方法在组内进行更精确的匹配，这样可以提高聚类的准确性和效率。 ##### 5.2 实际应用 - **人口重建**：在人口重建任务中，通过对教区记录中的人名、职业、村庄等信息进行标准化处理，可以更准确地识别同一个人在不同记录中的信息，从而重建整个家庭和人口信息。例如，将不同拼写的人名聚类为同一人，有助于构建完整的家族谱系。 - **数据搜索与分析**：标准化后的单词便于在数据库中进行搜索和分析。用户可以更方便地搜索特定的人名、职业或村庄信息，而无需考虑单词的不同拼写形式。同时，也有利于进行数据的统计和分析，如分析不同职业的分布情况、村庄的人口变化等。 #### 6. 总结与展望 中医时间语义搜索系统和教区记录单词标准化方法在各自领域都具有重要的应用价值。中医时间语义搜索系统通过构建时间知识图谱和定义推理规则，能够有效处理包含时间意图的搜索语句，为中医临床提供更准确的信息支持；教区记录单词标准化方法通过预处理、单词比较和分类等步骤，实现了单词的聚类和标准化，提高了教区记录数据的搜索和分析效率。 未来，可以进一步拓展这两项技术的应用范围和深度。在中医领域，可以尝试从更多的医学文本中提取时间信息，完善中医知识图谱；优化搜索系统，降低系统负担，提高搜索的实时性和准确性。在教区记录处理方面，可以探索更多的优化方法，提高单词标准化的准确性和效率；将标准化后的数据应用于更广泛的历史研究和社会分析中。 ```mermaid graph LR classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px; classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px; A([现有技术]):::startend --> B(中医时间语义搜索系统优化):::process A --> C(教区记录单词标准化优化):::process B --> D(拓展中医知识图谱):::process B --> E(提高搜索实时性和准确性):::process C --> F(探索更多优化方法):::process C --> G(应用于更广泛研究):::process D --> H([未来发展]):::startend E --> H F --> H G --> H ``` 总之，这两项技术在信息处理和知识挖掘方面具有巨大潜力，随着技术的不断发展和完善，将为相关领域的研究和实践带来更多的便利和价值。