(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210305715.2 (22)申请日 2022.03.25 (71)申请人 南京市畜牧兽医站 （南京市动物疫 病预防控制中心） 地址 210006 江苏省南京市秦淮区龙蟠中 路448号 (72)发明人 顾舒舒　蒋郭鑫　吕宗德　 (74)专利代理 机构 南京品智知识产权代理事务 所(普通合伙) 32310 专利代理师 张明昌 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 16/951(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G16H 50/20(2018.01)G06N 5/02(2006.01) G06F 40/295(2020.01) G06F 40/284(2020.01) G06F 40/49(2020.01) (54)发明名称 一种基于知识图谱的家禽疾病诊断系统 (57)摘要 本发明提出的是一种基于知识图谱的家禽 疾病诊断系统， 该系统包括知识图谱模块， 用户 提交模块， 疾病诊断模块； 其中， 知 识图谱模块的 信号输入输出端与疾病诊断模块的第一信号输 出输入端对接， 疾病诊断模块的第二信号输出输 入端与用户提交模块的信号输入输出端对接； 所 述知识图谱模块用于构建家禽疾病知识图谱。 本 发明针对家禽疾病文本的特殊性， 改进知识的提 取过程， 提取文本中实体、 关系的多样化特征， 对 知识图谱进行补全、 修正和更新， 达到提高准确 率的效果。 权利要求书3页 说明书9页 附图4页 CN 114610902 A 2022.06.10 CN 114610902 A 1.一种基于知识图谱的家禽疾病诊断系统， 其特征是包括知识图谱模块， 用户提交模 块， 疾病诊断模块； 其中， 知识图谱模块的信号输入输出端与疾病诊断模块的第一信号输出 输入端对接， 疾病诊断模块的第二信号输出输入端与用户提交模块的信号输入输出端对 接； 所述知识图谱 模块用于构建家禽疾病知识图谱。 2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的家禽疾病诊断系统， 其特征是还包括家 禽疾病知识图谱， 家 禽疾病数据库， 用户诊断数据库； 知识图谱模块的信号输入端与 家禽疾 病知识图谱的信号输出端连接； 疾病诊断模块的信号输入端、 输出端分别与家禽疾病 数据 库的信号输出端、 输入端对接； 用户提交模块的信号输出端与用户诊断数据库的信号输入 端连接。 3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的家禽疾病诊断系统， 其特征是所述知识 图谱模块包括相关家禽疾病 数据的爬取、 家禽疾病 数据的结构化处理、 家禽疾病 数据的实 体识别和关系抽取、 家 禽疾病结构化数据的整合、 家 禽疾病知识图谱的构建， 最终实现数据 可视化， 并与疾病诊断模块进 行数据交互， 具体为疾病诊断模块 发送诊断请求后， 知识图谱 模块利用家禽疾病知识图谱进行查询； 所述用户提交模块包括用户对家禽发病症状信 息的输入和后台数据的提取， 用户对家 禽发病症状信息的输入和后台数据的提取共同完成用户提交数据的获取和分析； 除此之 外， 用户提交的完整疾病诊断数据将保存到用户诊断数据库， 并显示在公开求助页面， 便于 社区交流， 为后续复诊的准确 提供数据的支撑； 用户提交的完整疾病诊断数据通过用户提 交模块的输出端和疾病诊断模块的输入端传送到疾病诊断模块， 此过程为疾病诊断的初步 工作； 所述疾病 诊断模块的实现包括两个部分， 首先是对用户提交模块所提取的信 息进行预 处理， 即对用户所提交的家禽发病症状信息进行过滤和模式匹配， 形成预处理后的标准症 状关键词， 再结合家 禽疾病知识图谱搜索和推理， 通过基于决策树和评 分系统的诊断算法， 返回较为准确的疾病报告和相应的治疗方案， 此数据通过疾病诊断模块的输出端和用户提 交模块的输入端传送到用户提交模块， 用户提交模块接收数据后 将在微信小程序页面显示 给用户， 从而形成完整和体系化的家禽疾病诊断系统。 4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的家禽疾病诊断系统， 其特征是所述知识 图谱模块的工作过程包括如下： (101)搜索相关兽医网站， 爬取有关疾病症状数据语料库； (102)对疾病症状数据语料库中的相 关疾病症状语料数据进行预处理， 转化成标准的 非结构化数据； 所述非结构化数据指不含标点符号以及空格的语段， 依据此归纳成小型诊 断书； (103)对小型诊断书进行命名实体识别和关系抽取， 采用BiLSTM ‑CRF模型进行家禽疾 病的命名实体识别， 根据序列标注识别出对应的疾病和症状实体， 并采用基于单词的依存 关系进行关系抽取； (104)将识别 的实体和抽取的关系进行整合和细化， 分离出属性词， 并归纳成JSON文 件； (105)设计合理的知识图谱构建程序， 利用整合和细化后归纳出的JSON文件构建家禽 疾病知识图谱， 具体为通过Python编程语言并嵌入cypher语句， 在图数据库软件neo4j中创权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114610902 A 2建家禽疾病数据的实体和关系。 5.根据权利要求4所述的一种基于知识图谱的家禽疾病诊断系统， 其特征是所述步骤 (104)将识别的实体和抽取的关系进行整合和细化， 分离出属性词， 并归纳成JSON文件； 具 体过程包括如下： 给定一组基于专家提供的家禽疾病特征词集合C＝{C1， C2， ...， Cn}， 抽取出的症状实体 集合为S＝{S1， S2， ...， Sn}， 通过模糊匹配计算当前家禽疾病症状所有特征词词频CF， 具体 如下： 其中s(sj＝ck)为症状实体集合中包含家禽疾病特征词的样本， CFk表示家禽疾病特征 词Ck的词频， k＝1， 2， ...， n， 由于并不是所有家禽疾病特征词都包含在症状实体集合中， 所 以根据症状实体集 合形成的属性词集 合数量小于家禽疾病特 征词数量。 6.根据权利要求5所述的一种基于知识图谱的家禽疾病诊断系统， 其特征是所述属性 词集合的形成包括： 将所有症状实体进 行相似度匹配， 分成若干类集合， 根据家 禽疾病专家 总结的属性词汇和常用语义， 将属性词集合聚合成簇， 统计高频词汇， 根据统计的结果给定 一个合理的数值k， 其中k值根据总词频数的中位数决定， 然后将词汇频率高于k的家 禽疾病 特征词提取出来， 去除其中一些无关词， 成为属性词集合， 用于将杂乱的症状关联起来， 其 中属性词集 合按属性词的词频从高到低排序。 7.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的家禽疾病诊断系统， 其特征是所述用户 提交模块的工作过程包括如下： (201)用户在微信小程序端填写疾病诊断表单， 其中填写内容包括主要症状； 填写疾病 诊断表单时的填写内容还包括养殖厂、 饲养品种、 发病日期、 发病日龄、 发病数量、 饲养只 数、 病死数量、 主要症状描述、 希望得到的帮助中的一种或若干种数据， 填写疾病诊断表单 时的填写内容还 包括图片上传； 其中主 要症状描述是必填项； (202)小程序后端获取用户填写的疾病诊断表单数据并保存进MYSQL数据库， 并公开求 助展示希望获得的帮助； (203)小程序端通过请求将疾病诊断表单中数据发送给服务器， 网页后端通过request 请求获取用户的症状描述数据， 并传送给诊断算法。 8.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的家禽疾病诊断系统， 其特征是所述疾病 诊断模块的工作过程包括如下： (301)将用户输入的症状描述重构成标准症状描述单 元； (302)根据家禽疾病知识图谱中的症状属性， 提取出用户输入的症状描述中的属性词， 构建用户描述属 性词集合， 依据知识图谱模块中属 性词的词 频高低， 再将标准症状描述单 元进行排序， 根据数据的实际情况， 结合评分算法和决策树 算法进行诊断； (303)确定诊断疾病， 并在家禽疾病数据库中查询 相关疾病治疗方案和预防手段。 9.根据权利要求8所述的一种基于知识图谱的家禽疾病诊断系统， 其特征是所述步骤 (301)的具体实施过程包括如下： 用户输入 的症状描述为X， 利用中文分词工具jieba进行全模式分词 处理， 并根据家禽权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114610902 A 3