知识图谱|使用Neo4j构建脾胃病知识图谱的初步探索

脾胃病属于临床常见疾病，包括9类疾病：胃痛、痞满、呕吐、呃逆、噎膈、腹痛、痢疾、泄泻和便秘。常见证型包括：脾胃虚寒证、寒邪内租证、肝脾不调证、虫积肠道证、胃气虚寒证等等。

Neo4j图数据库是基于图论实现的一种新型NoSQL数据库，具有强大的图形搜索能力和一定得横向扩展能力，在中医药知识图谱技术体系中可以作为图数据的储存仓库，支持各种图算法和应用。


知识框架构建



疾病的治疗过程包括临床辨证与诊治两个部分，辨证通过临床症状确认疾病名称与对应的证型，确认是否有证候的加减，诊治需要确认治法治则、用方用药。因此，中医药脾胃病知识图谱采用疾病、症状、证候、证候加减、方剂、中药、工具书7类实体以及它们之间的关系来表达疾病的辨证论治的过程，构建知识框架。

实体抽取

中医实体抽取是将疾病、症状、证候、证候加减、方剂、中药、工具书7类实体抽取出来。教材中的知识属于非结构化数据，我们需要抽取实体、关系和属性：

l 实体抽取，也称为命名实体识别，此处的实体是指一个较大的概念，如疾病、证型、临床症状等等。

l 关系抽取，也就是实体和实体之间的关系，这是文本中的重要知识，但实体之间的关系在文章中并不是准确而清晰的，需要采用深度学习等技术手段（或者人工进行判断、抽取）将关系信息从全文中提炼出来。

l 属性抽取，也就是实体的属性信息，和关系比较类似，关系反映实体的外部联系，属性体现实体的内部特征，在功能性胃肠病知识图谱的实体构建中，为实体增加了属性“type”“id”和“system_type”，便于三元组的构建。

关系抽取

作为一种语义网络，实体之间的关系是构建知识图谱的一项重要内容。根据知识框架，共确定了以下关系：