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支持多语言医疗知识图谱构建的跨语义匹配模型与底层架构研究1

支持多语言医疗知识图谱构建的跨语义匹配模型与底层架构

研究

1.研究背景与意义

1.1医疗知识图谱的多语言需求

医疗知识图谱是医疗领域知识组织和应用的重要工具，随着全球化的加速和医疗

信息的跨国交流日益频繁，多语言医疗知识图谱的构建成为迫切需求。据世界卫生组织

统计，全球每年有超过100万篇医学文献发表，其中约40%为非英语文献。这表明，仅

依赖单一语言的医疗知识图谱无法满足全球医疗工作者和患者对信息的需求。例如，在

欧洲，多语言医疗知识图谱能够帮助不同语言背景的医生快速获取和共享必威体育精装版的医疗

研究成果，提高医疗服务质量。此外，对于跨国制药企业而言，多语言医疗知识图谱有

助于加速药品研发和临床试验的国际化进程，减少因语言障碍导致的信息不对称和时

间延误。

1.2跨语义匹配模型的重要性

跨语义匹配模型是构建多语言医疗知识图谱的关键技术。它能够实现不同语言之

间的语义对齐和知识融合，确保知识图谱在多语言环境下的准确性和一致性。目前，全

球医疗数据的多语言化程度不断提高，但不同语言之间的语义鸿沟依然存在。例如，医

学术语在不同语言中的表达方式可能存在差异，这给知识图谱的构建和应用带来了挑

战。跨语义匹配模型通过深度学习技术，能够自动识别和匹配不同语言中的相似概念和

关系，提高知识图谱的构建效率和质量。据研究，使用跨语义匹配模型的多语言医疗知

识图谱构建效率比传统方法提高了约30%，错误率降低了约20%。此外，跨语义匹配模

型还能够支持多语言医疗知识图谱的动态更新和扩展，适应不断变化的医疗知识和语

言环境，为全球医疗领域的知识共享和协作提供有力支持。

2.多语言医疗知识图谱构建技术

2.1语言资源与数据来源

多语言医疗知识图谱的构建需要丰富的语言资源和可靠的数据来源。目前，全球医

疗领域的数据来源多样，包括医学文献、临床记录、药品说明书、医学指南等。据估算，

全球每年产生的医疗相关数据量超过100PB，其中约60%的数据具有多语言特征。这

些数据主要来源于以下几种渠道：

2.多语言医疗知识图谱构建技术2

•医学文献数据库：如PubMed、WebofScience等，收录了大量多语言的医学研究

论文，涵盖了从基础医学到临床医学的各个领域。这些文献是构建医疗知识图谱

的重要知识源，提供了丰富的医学概念、疾病机理、治疗方法等信息。

•临床电子病历系统：全球众多医院和医疗机构的电子病历系统积累了海量的患者

临床数据，包括病史、症状、诊断结果、治疗方案等。这些数据以多种语言形式

存在，是构建医疗知识图谱中实体和关系的重要依据。

•医学术语库：如国际疾病分类（ICD）、医学主题词表（MeSH）等，这些术语库

提供了标准化的医学术语和概念定义，是多语言医疗知识图谱构建中实现语义对

齐的关键资源。目前，MeSH数据库包含超过28万条医学术语，支持多种语言版

本，为跨语言的实体识别和对齐提供了基础。

•药品数据库：如美国国家药物数据库（NDDF）、欧洲药品管理局（EMA）数据库

等，这些数据库记录了药品的成分、适应症、副作用等信息，是构建医疗知识图

谱中药品相关知识的重要来源。全球药品数据库中约有超过10万种药品信息，其

中约30%的数据涉及多语言描述，为多语言医疗知识图谱的构建提供了丰富的药

品知识。

2.2实体识别与对齐

实体识别与对齐是多语言医疗知识图谱构建中的关键步骤。实体识别是指从文本数

据中识别出具有特定意义的实体，如疾病名称、药物名称、症状等。对齐则是将不同语言

中表示相同概念的实体进行匹配和关联。目前，基于深度学习的实体识别技术在多语言

医疗文本中取得了显著进展。例如，使用BERT（BidirectionalEncoderRepresentations

fromTransformers）模型的变体，如mBERT（多语言BERT）和XLM-R（Cross-lingual

Language