基于知识图谱的医疗问答系统研究应用
黄承宁，殷晓磊，陈武
摘要：为了改善当前中文医疗领域高质量专业问答数据缺乏的问题，提出一种面向
患者就医前自诊的基于医疗知识图谱的自动问诊系统。采用一种基于卷积神经网络
(CNN)算法，解析用户以自然语言提出的问题，使用Neo4J进行面向医疗健康领域的
知识图谱模型的构建存储，再使用基于卷积神经网络的知识库关系/属性映射算法进
行语义解析，最后通过关联搜索算法完成用户问题关键字与知识图谱之间的匹配，
得出患者问题的答案。实验证明，所设计构建的基于知识图谱的智能问答系统有效
解决了相关病症咨询专业缺乏问题，有效实现了患者自助，具有较高的准确率和实
用价值。
关键词：    知识图谱;问答系统;深度学习;语义推理;智能医疗;



基于RealityCapture和SpeedTree平台的园林古树三维建模研究
李骁逸
摘要：古树作为独特的园林植物资源，不仅是自然之宝，更是文化的载体，蕴含了
丰富的历史信息。从文化角度看，古树是珍贵的历史文化资产，承载着深厚的文化
底蕴，被誉为绿色的活文物。基于RealityCapture和SpeedTree两个软件平台工具
，从研究概述、软件的基本构成和古树建模具体方法三个方面，阐述了一种新型的
树木建模思路，并以故宫博物院慈宁宫花园内的古侧柏为例进行具体阐述，提出了
一种在不便于使用无人机扫描拍摄地区也能实现较为精准的高大古树真实还原的可
行路径。
关键词：    古典园林;数字化;慈宁宫花园;古树;活文物;


信息技术与信息化. 2024(05)