面向流行性疾病科普的用户问题理解与答案内容组织

[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.