基于Python的医疗健康问答数据爬取与疾病知识可视化图谱构建研究

济南大学毕业论文-PAGE6摘要随着人们对医疗健康知识需求的日益增长，如何高效获取并整合医疗健康相关信息成为重要课题。本文基于Python语言，深入开展医疗健康问答数据的爬取以及疾病知识可视化图谱的构建研究。首先通过Python的网络爬虫库对所选医疗健康平台进行数据爬取。然后把现有的数据集整合起来，对全部数据做实体识别和关系抽取。利用自然语言处理技术，精准地提取出疾病名称、症状、治疗办法、饮食禁忌等关键实体以及它们之间的相互关系。在此基础上，采用知识图谱相关技术和工具，将抽取的实体和关系进行组织和存储，构建疾病知识可视化图谱。该图谱以直观的图形化方式展示疾病知识体系，能够帮助用户快速了解疾病的相关信息，辅助医疗决策。实验结果表明，本文提出的基于Python的数据爬取和知识图谱构建方法具有较高的可行性和有效性，所构建的疾病知识可视化图谱能够为医疗健康领域的知识传播、信息查询和辅助诊断提供有力支持，未来可能在实际应用中发挥其作用。关键词：Python；医疗健康问答数据；数据爬取；疾病知识；可视化图谱

ABSTRACTWiththeincreasingdemandformedicalandhealthknowledge,howtoefficientlyacquireandintegraterelevantmedicalandhealthinformationhasbecomeanimportanttopic.Thispaperconductsin-depthresearchoncrawlingmedicalhealthQ&AdataandconstructingavisualgraphofdiseaseknowledgebasedonthePythonlanguage.Firstly,leveragingPython'swebcrawlerlibraries,wecrawldatafrommultipleonlinemedicalhealthQ&Aplatforms.Wethenintegrateexistingdatasetsandperformentityrecognitionandrelationextractiononalldata.Usingnaturallanguageprocessingtechniques,weaccuratelyextractkeyentitiessuchasdiseasenames,symptoms,treatmentmethods,anddietaryrestrictions,aswellastherelationshipsbetweenthem.Onthisbasis,weuseknowledgegraphtechnologiesandtoolstoorganizeandstoretheextractedentitiesandrelationships,constructingavisualgraphofdiseaseknowledge.Thisgraphdisplaysthediseaseknowledgesysteminanintuitivegraphicalmanner,helpingusersquicklyunderstanddisease-relatedinformationandaidinginmedicaldecision-making.ExperimentalresultsshowthatthePython-baseddatacrawlingandknowledgegraphconstructionmethodproposedinthispaperhashighfeasibilityandeffectiveness.Theconstructedvisualgraphofdiseaseknowledgecanprovidestrongsupportforknowledgedissemination,informationquery,andauxiliarydiagnosisinthemedicalandhealthfield,andisexpectedtoplayaroleinpracticalapplicationsinthefuture.Keywords：

Python;MedicalandHealthQ&AData;DataCrawling;DiseaseKnowledge;VisualKnowledgeGraph1前言研究背景及意义21世纪后进入数字化时代，各类数据呈现出爆炸式增长，医疗数据也不例外，这些数据蕴含着丰富的医学知识和临床经验。但问题也随之而来，医疗数据体系庞大，如何有效进行地整合、管理和利用这些海量的医疗数据，成为了现阶段医疗领域面临的难题。​知识图谱是一种语义网络技术，他将复杂的知识以结构化的形式进行表示和存储，通过节点和边来描述实体及其之间的关系，为医疗数据的相关难题的解决提供了思路。搭建医疗知识图谱把零散的医疗知识整合起来，形成一个全面、系统，既方便理解又便于查询的知识体系。为医疗决策、智能问诊、疾病治疗以及药物研发等领域提供有力的支持。​具体而言，在医疗决策支持方面，医生可以借助医疗知识图谱快速获取患者所患疾病、症状、检查结果等相关信息，并结合图谱中疾病的诊断标准、治疗方案等知识，做出更科学的诊断和治疗方案REF_Ref29536\r\h[10]，从而提高患者就医质量和效率，减少医疗隐患。在智能问诊领域，通过将患者的问题与医疗知识图谱进行匹配和推理，智能系统能够快速给出准确的回答和建议，为患者提供便捷的问诊服务，缓解就医紧张的问题REF_Ref31342\r\h[15]。综上所述，构建医疗知识图谱对于提升医疗服务水平、推动医疗领域的创新发展具有重要的现实意义。Python作为一种功能强大、编程语言简洁易用，拥有丰富的库和工具，能够高效地实现医疗健康问答数据的爬取以及知识图谱的构建，为解决医疗领域的现实问题提供了强大的技术支持。1.2国内外研究现状在医疗健康问答数据爬取方面，国外的研究起步较早，技术也相对成熟。例如，一些研究团队利用Python的Scrapy框架，从知名医学论坛和专业医疗网站上爬取大量患者与医生之间的问答数据。通过精心设计的爬虫策略，使其高效地避开网站的反爬虫机制，获得高质量的医疗数据。这些数据被广泛应用于医学研究、智能医疗系统开发等领域，为医学知识的挖掘和应用提供了丰富的素材。​国内的研究也在不断跟进，许多学者针对国内医疗网站的特点，开发出具有针对性的数据爬取工具。他们运用Python的BeautifulSoup库和正则表达式，对网页中的HTML结构进行解析，精准地提取出所需的问答内容。同时，为了应对数据量庞大和数据格式多样的问题，国内研究人员还采用了分布式爬虫技术和数据预处理算法，提高了数据爬取的效率和质量。​在疾病知识图谱构建方面，国外已经构建了多个具有广泛影响力的医疗知识图谱，如UMLS和SNOMEDCT。UMLS整合了大量的医学术语和概念，涵盖了丰富的语义类型和关系，为医学研究和临床应用提供了强大的知识支持。SNOMEDCT则专注于临床术语的标准化，其概念和关系的定义非常严格，在国际医疗领域得到了广泛的应用。国内也积极开展疾病知识图谱的构建工作，一些研究机构和企业基于中文医学语料库，利用深度学习算法进行知识抽取和图谱构建。例如，通过命名实体识别技术识别出疾病、症状、药物等实体，再运用关系抽取算法确定实体之间的关联，从而构建出符合国内医疗需求的知识图谱。尽管国内外在医疗健康问答数据爬取和疾病知识图谱构建等方面取得了一系列的成就，但仍存在不足之处。在数据爬取方面，部分网站的反爬虫机制不断升级，导致数据爬取难度增大，数据的完整性和准确性难以保证。此外，对于多模态数据的爬取和整合还存在技术瓶颈。在知识图谱构建方面，知识的准确性和一致性验证仍然是一个难题，知识图谱的更新和维护也需要耗费大量的人力和物力。同时，如何将知识图谱与临床实践更好地结合，提高其在实际医疗应用中的效果，也是亟待解决的问题。1.3研究内容与方法本研究旨在利用Python技术实现医疗健康问答数据的高效爬取，并在此基础上构建疾病知识可视化图谱。具体研究内容和方法如下：​（1）医疗健康问答数据爬取：明确爬取目标，选取知名医疗网站、专业医学论坛以及权威健康资讯平台作为数据来源。利用Python编写网络爬虫程序，通过分析目标网站的HTML结构，决定数据提取规则，精准抓取包含疾病症状、诊断方法、治疗方案、康复建议等关键信息的问答内容。针对部分网站可能存在的反爬虫机制，采用随机更换User-Agent、设置合理的爬取时间间隔、使用代理IP等策略，确保数据爬取的顺利进行。​（2）数据预处理：对保存的的原始数据进行审查和校验，去除数据中的噪声、错误以及不完整或不一致的数据以提高数据质量。利用自然语言处理技术，对文本数据进行分词、词性标注、命名实体识别等操作，提取出疾病、症状、药物、治疗手段等关键实体和词汇，以增强数据的一致性和可用性。​（3）疾病知识图谱构建：基于临床诊疗特征与数据特性，首先建立结构化的知识框架，明确核心要素类别（涵盖疾病实体、临床表现、治疗药物、检测指标等）及其关联规则（包括病因机制、症状关联、治疗方案、药物禁忌等）。通过自动化信息提取技术，从清洗后的多源数据中识别医学概念并建立逻辑联系，形成初始知识网络。继而采用冲突消解算法与语义相似度计算，对跨平台获取的知识单元进行一致性校验和冗余过滤，最终形成标准化、可扩展的疾病知识体系，为智能诊疗提供可靠的知识支撑。（4）知识图谱可视化：用Neo4j来存储三元组知识，借助它强大的图数据库功能，对复杂关系的数据进行高效管理和快速查询。Neo4j以图结构的方式存储数据，让实体和关系的存储与检索变得更直观、更高效。它能支持对海量数据进行实时查询和分析，很适合那些需要动态扩展和更新的知识图谱应用场景。它能实现高性能的读写操作，查询方式也很灵活，从而保证知识图谱既可靠又能方便扩展。REF_Ref11506\r\h[5]。（5）医疗问答系统：基于python构建问答系统，创建一个协调着各个部分的工作的类。然后分别编写对问题进行分类的分类器、把问题转化为可查询语句的解析器，以及在知识图谱里查找答案的搜索器。当用户输入一个问题后，chat_main

方法开始发挥作用。它先让分类器对问题进行分类，如果分类失败，系统就会告诉用户“对不起，未查询到。”，要是分类成功，解析器就会把问题变成可以在知识图谱中查询的语句，接着搜索器按照这些语句去知识图谱里找答案。如果没找到，还是会给出之前的提示；要是找到了，就会把答案整理好反馈给用户。在主程序中，我们创建了医疗问答机器人的实例，通过一个循环不断接收用户的问题，调用chat_main方法得到答案并展示给用户。这样，一个简单的问答系统就搭建好了，能为用户提供问题解答服务。2相关理论基础2.1PythonPython是一种面向对象的程序设计语言，在多个领域有完整的标准库和第三方库，通过对库的调用可以在不同领域得到应用。Python语言必须在一定的开发环境中才能使用，目前比较流行的开发环境有IDLE、PyCharm、Anaconda三种。IDLE性能稳定，操作简单，但功能较少，且需要安装第三方包。PyCharm功能齐全，性能稳定但操作较复杂，运行时占用内存较大。Anaconda具有丰富的第三方包，偏向数据分析，编程水平适用于初学者。本文的侧重点是数据获取，因此可以通过利用Python的requests、pandas、csv等模块，可以快速简洁地进行网络爬取数据并存储于csv文件。2.2用python实现数据爬取因为Python语言简单易学、库的种类丰富、可移植性强。借助Python中的第三方库开展爬虫相关操作。Python网络爬虫主要涵盖抓取、分析和存储三大板块。借助Python的requests库向网页发送GET或POST请求，获取指定URL的HTML文件，然后使用BeautifulSoup对该HTML文件进行解析。但是现阶段大部分网站都设置有反爬虫系统，为数据的爬取带来一定的阻碍，为了解决这个问题，就要用到反爬机制。在发送请求前，往header里添加User-Agent字段是常用的反爬办法。对于有反爬虫机制的网页，可以设置一些headers信息，把自己伪装成浏览器去访问网站。REF_Ref11689\r\h[1]。2.3数据处理2.3.1数据存储使用CSV格式对爬取到的数据进行存储。过程是在数据解析完成后，以追加模式打开一个名为‘爬取医疗数据.csv'的文件，设置编码为UTF-8并避免产生多余空行，创建一个CSV写入对象，将解析得到的相关医疗数据作为一行数据写入该CSV文件中，以实现数据的持久化保存。且CSV格式有良好的兼容性，便于数据处理与分析。2.3.2数据清洗在数据处理与分析中，数据清洗至关重要，数据清洗的质量直接影响实验分析结果的准确性和可靠性。在本次论文中主要是基于Python的Pandas库实现的数据清洗。在此过程中利用pandas库的ExcelFile函数读取指定路径下的文件，然后获取名为data的工作表数据，将其存储在DataFrame对象中，接着处理数据中的缺失值。对于缺失值的处理，删除包含缺失值的记录，采用均值填充的策略，保证数据的完整性和统计特性。对于非数值型列，则用unknown字符串进行填充，为后续的分类或文本分析提供一致的数据格式。然后，对数据进行重复值处理，删除DataFrame中的重复行，确保数据的唯一性。在异常值检测与处理方面，通过布尔索引筛选出符合该范围的数据，将超出范围的数据行从

DataFrame

中剔除，提高数据的质量和可靠性。之后，根据实际需求进行数据类型转换，以满足特定分析或存储要求。最后，将清洗后的数据保存为Excel文件，并设置不保存行索引，方便后续的数据分析和使用。综上所述，这个数据清洗流程包括了缺失值处理、重复值处理、异常值检测处理以及数据类型转换等重要环节。通过采用合适的方法和策略，提升了数据的质量和实用性，为后续的数据处理工作奠定了良好基础。2.3.3数据标注数据标注其实就是把原始数据变成带有语义信息的数据的过程。它能给知识图谱提供准确的语义标注，让知识图谱理解语义和进行推理的能力更强。数据标注的方法主要有两种，分别是人工标注和自动标注，这两种方法各有特点，适用于不同的情况。人工标注是让专业人员手动给数据做标注的方法，它能保证标注结果准确可靠。不过大多数基于监督学习的关系抽取模型都需要大量带有标签、和特定关系相关的训练数据。可语料标注工作既费时间又费精力，特别是在医疗领域，很多标注任务只有医学专家才能完成，这无疑增加了任务成本REF_Ref11901\r\h[3]。在医疗领域，人工标注通常由医学专家或专业的标注人员完成。在标注医疗健康问答数据时，医学专家会根据专业知识，准确地识别出问题和答案中的疾病、症状、药物、治疗手段等实体，并标注出它们之间的关系。人工标注还可以处理一些复杂的语义情况，如语义模糊、隐含关系等，确保标注结果符合医学专业知识和逻辑。但是人工标注需要耗费大量的时间和成本，且导致标注结果往往存在差异。自动标注则是利用机器学习或深度学习算法，对数据进行自动标注的方法，此方法效率高、成本低，但标注的准确性也相对较低。在自动标注中，首先需要构建一个标注模型，该模型可以基于规则、统计模型或深度学习模型。通过定义一系列的规则对数据进行标注。虽然自动标注方法能够提高标注效率，但由于算法的局限性，对于一些复杂的语义和语境，标注结果可能存在错误，需要进行人工审核和修正。在疾病知识图谱构建的现实应用中，通常使用人工标注和自动标注的结合以达到最佳效果。首先利用自动标注方法对大量数据进行初步标注，然后由人工对自动标注的结果进行审核和修正，确保标注的准确性。数据标注使得知识图谱能够更好地理解和处理医疗领域的知识，为医疗决策支持、智能问诊、疾病预测等提供强有力的支持。2.4neo4j在疾病知识图谱构建中，Neo4j是一款强大且应用广泛的图数据库，Neo4j不仅支持高效的数据存储与管理，还提供了强大的图形可视化功能。通过Neo4j的内置界面，可以直观地展示知识图谱中的实体节点及其相互关系，帮助用户更清晰地理解数据之间的联系和结构REF_Ref11790\r\h[2]。Neo4j专为处理图数据而设计，它能够高效地存储和管理大规模的图结构数据，为疾病知识图谱的构建提供了坚实的数据存储基础REF_Ref31149\r\h[14]。在疾病知识图谱中，包含大量的节点（如疾病、症状、药物等实体）和边（如病因、症状表现、治疗方式等关系），Neo4j借其良好的图存储结构，能够快速地进行数据的插入、查询和更新操作，确保知识图谱的高效运行。Neo4j自带的可视化工具Neo4jBrowser操作便捷，即使是不具备专业可视化技能的用户，也能轻松上手。例如，通过“MATCH(n:疾病)-[r:症状表现]->(m:症状)RETURNn,m,r”这样的单的Cypher查询语句，就可以直观地查看疾病与症状之间的关系。同时，Neo4jBrowser支持对节点和边的样式进行灵活设置，用户可以根据实际需求，将节点的颜色设置为代表不同疾病类型，节点大小根据疾病的发病率进行调整，边的颜色和粗细用于区分不同的关系类型，从而使图谱更加清晰直观，方便观察和分析。此外，Neo4j还提供了丰富的扩展和集成能力。他可以巧妙借助Python的功能，进一步丰富知识图谱的构建和应用场景。在构建百日咳知识图谱时，使用Python的Neo4j驱动程序，可以方便地将经过清洗和标注的百日咳问答数据导入Neo4j数据库，并通过编写相应程序对图谱进行自动化构建和更新。同时，Neo4j还能与其他医疗数据处理工具和平台进行集成，实现数据的互联互通和协同工作，提升整个医疗知识图谱系统的功能和效率。虽然Neo4j在疾病知识图谱构建方面具有诸多优势，但在处理超大规模、极其复杂的知识图谱时，可能会面临一定的性能挑战。例如，当图谱中的节点和边数量达到亿级规模时，数据的加载和查询速度可能会受到一定影响。不过，随着技术的不断发展和硬件性能的提升，Neo4j的性能也在持续优化，能够更好地满足不同规模知识图谱的构建需求。综合来看，Neo4j非常适合医疗领域的疾病知识图谱构建REF_Ref29621\r\h[11]。它在数据存储、可视化展示、与其他工具集成等方面的优势，能够帮助医疗专业人员快速应用疾病知识图谱，有效提高工作效率。在实际的疾病知识图谱构建中，Neo4j能够充分发挥其优势，实现高质量的图谱构建和应用。2.5知识图谱知识图谱实质上是基于语义关系的认知建模工具，其核心功能是通过标准化的组织体系，系统化呈现真实世界的知识要素及其内在逻辑。它犹如一张巨大而复杂的知识地图，将各类知识元素有机地连接在一起，为人们理解和处理知识提供了一种直观、高效的方式。知识图谱是由节点和边组成的，节点代表实体或概念，这些实体和概念可以是现实世界中的具体事物，也可以是抽象的概念，边则表示节点之间的关系。知识图谱基本构成要素是各种实体、关系和属性知识元REF_Ref16209\r\h[6]。实体是知识图谱的基础单元，不同实体通过多样的关系相互连接，构成图谱的核心结构。REF_Ref29405\r\h[9]。在医疗领域，疾病、症状、药物、就诊科室等都可以作为实体。关系用于表示不同实体间的某种联系，是知识图谱中连接实体的桥梁。属性则是对实体和关系的进一步描述和刻画，为知识图谱提供了更丰富的细节信息。在医疗领域，通过知识图谱，医生可以快速获取患者疾病相关信息，包括病因、症状、诊断方法、治疗药物以及食用禁忌等。在诊断过程中，医生输入患者的症状，知识图谱可以迅速关联到可能的疾病，并提供相应的诊断建议和治疗方案。知识图谱还可以用于医学研究，帮助研究人员发现疾病之间的潜在联系、药物的新用途以及疾病的发病机制等。通过分析知识图谱中疾病与基因、蛋白质之间的关系，研究人员可以深入探索疾病的遗传因素和分子机制，为开发新的治疗方法提供理论依据。知识图谱在医疗领域的应用，有助于提高医疗服务的质量和效率，推动医学研究的发展。2.6实体识别与关系抽取2.6.1实体识别技术在医疗领域，实体识别是构建疾病知识图谱的关键环节。实体抽取也叫做命名实体识别（NER），指的是从一段文本里找出特定类型的实。作为自然语言处理的常见任务，命名实体识别在信息抽取、检索以及知识图谱构建等领域都有广泛应用。如今这项技术已延伸到专业领域，除了识别常见的人名地名，还能精准提取医疗、计算机等领域的专业术语。实体是知识图谱的基础组成部分，其抽取质量直接决定了知识图谱的品质，进而影响知识图谱所能提供的服务效果。REF_Ref11976\r\h[4]。目前主要存在基于规则、机器学习和深度学习的实体识别方法，它们在医疗领域各有优劣。常见的基于规则的实体抽取方式包括基于实体词典的最大匹配算法和基于正则表达式的规则模板设计。基于规则的方法优势在于在特定领域内准确率较高，但召回率偏低，比较适合数据集规模较小且更新频率不高的领域REF_Ref19330\r\h[7]。不过这种方法的缺点也很突出，规则制定需要花费大量人力和时间，而且很难覆盖所有医学场景和术语变化。随着医学知识的不断更新和扩展，新的疾病名称、症状表述不断涌现，规则的维护和更新变得十分困难。对于一些复杂的医学术语，如“系统性红斑狼疮性肾炎”，由于其结构复杂，基于简单规则的识别可能会出现遗漏或错误。机器学习的实体识别方法，通过机器学习算法从大量已标注的医疗文本数据中学习特征和模式，从而实现实体识别。常见的机器学习算法包括隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。以CRF为例，它通过考虑文本的上下文信息，能够更好地识别实体边界和类别REF_Ref30813\r\h[13]。在训练阶段，CRF模型学习文本中词汇的特征（如词性、词频、前后缀等）以及词汇之间的关系，构建模型参数。在识别阶段，根据输入文本的特征，利用训练好的模型预测实体的类别。机器学习方法的优势在于能自动从数据里提取特征，不用手动设置大量规则，还具备较强的泛化能力（即对新数据的适应能力）。对于一些新出现的医学术语，只要其特征与训练数据中的模式相似，机器学习模型就有可能正确识别。此外，机器学习方法对特征工程的要求较高，需要人工设计和选择合适的特征，这也增加了模型开发的难度。近年深度学习的实体识别方法来在医疗领域得到了广泛应用。基于神经网络的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）以及基于Transformer架构的模型REF_Ref13067\r\h[8]。深度学习的实体识别方法能自动挖掘文本的深层语义特征，显著提高实体识别效果。深度学习方法的优点是能够自动学习到丰富的语义特征，对复杂文本的处理能力强，且在大规模数据上表现出卓越的性能。它可以处理语义模糊、语境复杂的医疗文本，准确识别其中的实体。然而，深度学习模型通常需要大量的计算资源和时间进行训练，深度学习模型的这一缺点限制了其在某些场景下的应用。在医疗领域，各实体识别方法优缺点不同。所以在实际应用中，往往需要根据具体的医疗数据特点和任务需求，选择合适的实体识别方法，或者结合多种方法，以提高实体识别的准确性和效率。2.6.2关系抽取技术关系抽取在医疗实体关系挖掘中起着关键作用，它能够从医疗文本中提取出实体之间的语义关系，为构建完整的疾病知识图谱提供重要支撑。语义分析和句法分析等技术在医疗实体关系抽取中具有广泛的应用REF_Ref31028\r\h[12]。语义分析技术专注于理解文本的含义，通过对医疗文本中词汇、句子的语义理解，挖掘实体之间的潜在关系。在医疗领域，语义分析可以借助语义角色标注（SRL）技术，明确文本中每个实体所扮演的语义角色，从而推断出实体之间的关系。语义分析还可以利用语义相似度计算，判断不同文本中实体关系的相似性，从而对关系进行分类和归纳。在处理大量医疗文献时，通过计算语义相似度，可以将描述相同疾病与治疗方法关系的文本进行归类，提高关系抽取的效率和准确性。然而，语义分析技术对语义理解的准确性要求较高，医疗领域的语义复杂多样，存在一词多义、语义模糊等问题，这给语义分析带来了挑战。“发热”一词在不同语境下可能表示不同的含义，如疾病症状、生理反应等，需要准确理解上下文才能正确抽取其与其他实体的关系。句法分析技术主要是分析句子的语法结构，通过拆解句子成分，从而推断出它们的语义关系。在医疗文本处理中，句法分析会利用依存句法分析方法，梳理词语之间的依赖关系（比如哪个词修饰哪个词、哪个词是动作的发出者等），以此找到实体之间的关联路径。同时，句法分析还会结合词性标注（比如标注名词、动词、形容词等），更细致地抽取实体之间的关系——通过明确每个词的词性，能更精准地判断实体的类别（比如是疾病名还是症状名）以及它们之间的关系类型（比如“导致”“伴随”等）。在抽取药物与疾病的关系时，通过词性标注可以确定表示药物的名词和表示治疗、预防等关系的动词，从而准确抽取关系。但是，句法分析技术对句子的语法结构要求较为严格，医疗文本中存在大量的非标准句式、省略句等，会影响句法分析的准确性。在一些口语化的医疗记录中，可能会出现省略主语、谓语的情况，这给句法分析带来困难。为了提高医疗实体关系抽取的准确性和效率，通常会将语义分析和句法分析等技术结合使用，两者相互补充，能够更全面、准确地抽取实体关系。在处理复杂的医疗文本时，先进行句法分析，确定句子的基本结构和实体之间的初步关系，再利用语义分析对关系进行细化和验证。语义分析和句法分析等技术在医疗实体关系抽取中各有优势和局限性，通过结合多种技术，可以有效提高关系抽取的质量，为构建高质量的疾病知识图谱提供有力支持。3医疗健康问答数据爬取实践3.1数据来源分析医疗健康数据来源广泛，涵盖多种类型的平台，每个平台都具有独特的特点和价值。以下将对微医网、丁香医生、39问医生等不同类型的医疗健康数据来源及其特点进行详细分析。​微医网作为国内领先的医疗健康服务平台，为本次医疗健康问答数据爬取提供了丰富且优质的数据源。其页面结构清晰，各板块功能明确，问答区域布局规整，便于爬虫程序定位和提取关键信息，极大提高了数据爬取的效率与准确性。​从内容类型来看，微医网涵盖了海量疾病相关的问答内容，包括常见疾病的症状表现、诊断方式、治疗建议，以及各类疾病预防保健知识等。这些问答由专业医生与患者或普通用户互动生成，兼具专业性与实用性，为构建疾病知识图谱提供了多维度、高质量的数据支撑。​微医网用户群体庞大，这意味着平台上不断有新的问答产生，数据更新频率快，能够反映出当下医疗健康领域最新的关注点和热点问题，使爬取到的数据具备时效性，更贴合医疗行业的动态发展。同时，丰富的用户反馈和互动信息，也为深入挖掘疾病知识间的潜在关联提供了可能。丁香医生是知名的医疗健康科普平台，平台信息准确可靠。在疾病知识科普方面，丁香医生会深入剖析疾病的病因、症状、诊断方法、治疗方案等，内容科学严谨。对于常见的感冒，会详细介绍感冒的病毒类型、症状表现、如何区分普通感冒和流感，以及正确的治疗和预防方法。丁香医生的内容具有深度和系统性，能够满足用户对专业医疗知识的需求。在讲解某种疾病时，不仅会介绍疾病本身，还会涉及相关的医学原理、研究进展、并发症等方面的知识，帮助用户全面了解疾病。其内容形式丰富多样，包括文章、短视频、直播等，能够满足不同用户的阅读和学习习惯。用户可以根据自己的喜好选择不同的形式获取知识，喜欢阅读的用户可以选择文章，喜欢直观感受的用户可以观看短视频，想要与专家实时互动的用户可以参与直播。丁香医生注重与用户的互动交流，用户可以在平台上提问、留言，获取专业的解答和建议。用户对某种疾病有疑问时，可以在评论区留言，专家团队会及时回复，为用户提供帮助。​39问医生是专业的医疗问答平台，专注于为用户提供医疗咨询服务，其问答数据具有针对性和实用性。用户在平台上提出的问题大多围绕自身的健康状况和疾病困扰，问题明确且具体。会询问某种症状可能是什么疾病引起的、某种疾病的治疗方法有哪些、某种药物的使用注意事项等。医生的回答直接针对用户的问题，提供具体的诊断建议、治疗方案和健康指导，具有很强的实际应用价值。平台上积累了大量的真实医疗案例和问答记录，这些数据反映了不同疾病的实际表现和治疗过程，对于医学研究和知识图谱构建具有重要的参考价值。通过分析这些案例，可以了解疾病在不同人群中的发病特点、治疗效果等，为医学研究提供数据支持。39问医生平台上的医生来自不同的专业领域和医疗机构，能够提供多元化的专业视角和治疗方案。对于同一个疾病，不同医生可能会根据自己的经验和专业知识给出不同的治疗建议，用户可以综合考虑，选择最适合自己的方案。​这些不同类型的医疗健康数据来源在内容形式、数据质量、用户群体等方面各具特点，为医疗健康问答数据爬取提供了丰富的素材。在实际爬取过程中，需要根据研究目的和需求，有针对性地选择合适的数据来源，并结合相应的爬虫技术和策略，确保获取高质量的数据。3.2目标网站的选择与分析在众多医疗健康相关网站中，本研究选定微医网作为数据爬取的目标网站。微医网是国内知名的医疗健康服务平台，在行业内具有广泛影响力。其涵盖海量医疗健康问答数据，涉及各类疾病知识，能为后续疾病知识图谱构建提供丰富信息来源。从网页结构来看，微医网页面布局较为清晰。首页导航栏明确区分了不同功能板块，如“找医生”“问医生”“预约挂号”等，便于快速定位问答数据所在位置。在问答页面，问题以列表形式呈现，每个问题都清晰展示了提问者信息、提问时间、问题内容以及医生回复等关键元素，结构化程度较高，利于爬虫程序按照既定规则精准提取数据。内容方面，微医网的问答具有很强的专业性与权威性。回答问题的医生大多来自正规医疗机构，其回复基于专业医学知识和临床经验，为疾病知识的准确性提供保障。并且，问答话题广泛，从常见疾病的症状、诊断、治疗到罕见病的相关信息，以及日常保健、康复护理等内容均有涉及，能满足多维度疾病知识图谱构建需求。然而，微医网为保护数据和用户体验，也设有一定的反爬虫机制。例如，对同一IP地址的访问频率进行限制，若短时间内发送过多请求，可能会返回错误页面或验证码要求验证。在爬取过程中，需制定合理的爬取策略，如设置合适的请求间隔时间、采用IP代理池轮换IP地址等方式，以应对反爬虫机制，确保数据爬取工作顺利进行。此外由于其他网站对于数据的爬取设置了严格的拦截，部分信息无法爬取所以这里使用了来自各网站可获取信息的集合体数据集进行知识图谱的构建，此数据集以来自网络的各大医疗网站包括39健康网、丁香医生等。3.3数据爬取策略制定微医网作为专业的医疗健康服务平台，其数据具有专业性、权威性和多样性等特点，涵盖了医生信息、疾病知识、药品信息等多方面内容。然而，为保护数据安全和用户体验，微医网也设置了一系列反爬虫机制，这对数据爬取工作带来了挑战。为了有效、合法地从微医网获取所需数据，需要制定一套科学合理的数据爬取策略。在开展数据爬取工作之前，必须对微医网进行全面的调研与准备。首先，要深入分析网站结构与规则。详细了解微医网的页面布局，明确目标数据所在的具体页面和板块，以及数据的呈现方式和规律。同时，严格遵循网站爬取设置的规定，确定哪些页面允许爬取，哪些禁止，确保爬取行为的合法性。其次，要明确数据需求。根据研究目的，精准确定要爬取的数据类型，如医生的姓名、职称、擅长领域，疾病的症状、治疗方法，用户的评价等，并提前规划好数据的存储方式和格式，如采用CSV、JSON或数据库存储，以方便后续的数据处理和分析。应对微医网的反爬虫机制是数据爬取的关键环节。在请求伪装方面，要模拟真实用户的请求行为。微医网会通过检测请求头来判断是否为爬虫，因此需要精心构造请求头信息。不仅要添加常见的

User-Agent

字段，模拟不同浏览器的标识，还应合理设置Referer字段，表明请求来源页面，使请求更符合真实用户的访问习惯。此外，添加Accept等字段，明确告知服务器客户端可接受的响应内容类型，进一步增强请求的真实性。在控制请求频率上，微医网会对同一IP地址的访问频率进行监测。如果短时间内来自同一IP的请求过于频繁，会触发其反爬虫机制，导致IP被封禁或要求进行验证码验证。因此，在爬取过程中，要在每次请求之间设置适当的延迟时间，这个时间要根据微医网的访问负载情况和实际测试结果来确定，以保证既能高效爬取数据，又不引起反爬虫系统的警觉。使用IP代理池也是突破IP限制的重要手段。微医网可能会封禁频繁访问的IP，通过构建或使用现成的IP代理池，在每次请求时随机选择一个代理IP，不断更换访问“身份”，降低单个IP被封禁的风险。同时，要定期检查和更新代理IP池，确保其中的IP地址可用且未被列入微医网的黑名单。对于可能出现的验证码，要提前制定应对方案。若验证码较为简单，可采用人工识别的方式，但这种方法效率较低，不适用于大规模爬取。更高效的方法是接入第三方验证码识别服务，借助其成熟的算法和技术，自动识别并处理验证码，保障爬取流程的顺畅进行。在数据爬取与解析阶段，要选择合适的工具和方法。在解析过程中，要使用XPath或CSS选择器准确提取目标数据，并对数据进行清洗，去除多余的空格、换行符等，处理缺失值和异常值。对于分页数据，要分析微医网的分页规则，通过循环构造不同页码的URL，依次爬取各页数据。为确保数据爬取工作的稳定和持续进行，还需要建立监控与维护机制。在代码中添加异常处理，捕获并处理请求异常、解析异常等，同时进行日志记录，记录爬取过程中的关键信息，如请求URL、响应状态码、错误信息等，便于后续排查问题。定期检查微医网的页面结构是否发生变化，及时调整爬取代码，以适应网站的更新。同时，定期更新代理IP和请求头信息，保证爬取的稳定性。总之，针对微医网的特点和反爬虫机制，制定科学合理的数据爬取策略，需要在遵守法律法规和网站规则的前提下，综合运用多种技术手段，不断优化和调整，以实现安全、稳定、高效的数据爬取。3.4爬取结果展示表3.1微医网爬取结果（以三名医生为例）四疾病知识图谱的构建4.1节点与关系的定义在疾病知识可视化图谱中，明确定义节点与关系是构建图谱的基础，它们分别代表了知识图谱中的实体和实体间的联系，对于准确表达医疗知识至关重要。图谱中的节点类型丰富多样，主要包括疾病、症状、药物、检查检验、科室、食物等。疾病节点是图谱的核心之一，如百日咳、冠心病、糖尿病等，它们代表了各种具体的病症，是医疗知识的关键载体。症状节点用于描述疾病所表现出的各种症状，如咳嗽、头痛、发热等。这些症状与疾病节点紧密相关，是疾病诊断的重要依据。药物节点涵盖了各种用于治疗疾病的药物，如百日咳静糖浆、阿司匹林、胰岛素等。检查检验节点表示各种用于诊断疾病的检查和检验项目，如血常规、心电图、CT检查等。科室节点包含了各种病症所属科室，提醒人们高效就医，主要科室有内科、外科、妇产科、皮肤科、骨科、耳鼻喉科、儿科、精神科等。食物分为推荐食用和禁用，例如针对于百日咳的病患，推荐食用番茄樱桃、南瓜子仁、小白菜等，而禁止食用海螺、海蟹、海虾等海产品。图谱中的关系类型同样复杂且重要，主要有就诊科室、症状表现、药物信息、饮食注意、检查关联等。就诊科室关系提示该病症该去什么科室就诊，症状表现关系描述疾病所表现出的症状，药物信息关系表示常用药品、好评药品和药品制造商等，饮食注意关系描述该病症应当食用或不该食用什么食物，检查关联关系反映检查检验项目与疾病的关联。通过对节点与关系的明确定义，能够构建出一个结构清晰、语义明确的疾病知识可视化图谱。4.2图谱构建的步骤知识图谱的构建过程从数据准备阶段开始，系统首先从medical2.json文件中读取原始医疗数据，该数据包含7类实体和12类关系。在数据解析过程中，程序会提取疾病的核心属性，并建立实体间的关联关系。接着进入节点创建阶段，疾病节点作为图谱核心，通过create_diseases_nodes方法批量创建，这些节点包含丰富的属性字段（desc、prevent、cause等）；其他实体节点如药品、食物、科室等则通过create_node方法生成，每种类型节点都具有唯一标签（如Drug、Food）。在关系构建阶段，系统使用create_relationship方法建立实体间的有向边，包括疾病与症状的has_symptom关系、疾病与药品的common_drug（常用药品）和recommand_drug（好评药品）关系，以及科室之间的层级关系（belongs_to）等。该阶段采用"去重处理"避免重复关系，通过Cypher语句动态生成关系边并插入图数据库。此外，系统还提供可选的数据导出功能，将实体列表导出为文本文件（如drug.txt、food.txt），便于后续使用或验证。整个构建过程采用模块化设计，依次完成图数据库连接初始化、数据读取、节点创建和关系构建，最终形成完整的知识图谱。这种构建方法不仅覆盖了医疗领域的核心实体及其复杂关联，还支持灵活扩展新的关系类型，并利用Neo4j图数据库实现异构医疗数据的高效存储和查询，为后续的医疗问答系统提供了可靠的底层数据支持。图4.1图谱构建的步骤4.3疾病知识图谱构建展示图4.2知识图谱的标签图4.3医疗知识图谱图4.4以“百日咳”为例的完整图谱五问答系统的构建5.1创建QuestionClassifier进行问题分类处理医疗领域问题分类器的构建过程主要包含三个关键环节：首先是特征资源的初始化，系统从预设的词典文件中加载医疗领域的7类实体特征词（如疾病、症状、药品等）和否定词，并通过AC自动机构建高效的特征匹配机制，同时定义了15类疑问词集合（如症状询问词、病因询问词等）来捕捉用户意图。其次在核心分类逻辑中，分类器采用双重匹配策略，先通过AC自动机快速识别问句中的医疗实体，再结合疑问词匹配确定问题类型，形成"实体类型+疑问类型"的复合分类模式（如"疾病+症状"对应disease_symptom类型）。最后系统通过动态优先级处理机制，当识别到多个实体或疑问词时，能够生成复合分类结果，并在无明确疑问词时默认返回疾病描述或症状关联疾病信息，确保分类结果的完备性。整个分类器采用模块化设计，将特征管理、实体识别和类型判断分离，既保证了医疗领域专业术语的准确识别，又实现了用户自然语言问句的灵活解析。图5.1QuestionClassifier思维导图5.2创建QuestionParser进行问题解析处理医疗问答系统中的问题解析器采用模块化架构实现自然语言到图谱查询的精准转换。解析器首先通过build_entitydict方法将分类结果中的医疗实体按类型重组，建立"类型-实体列表"的映射关系。核心解析函数parser_main针对20余种问题类型动态生成Cypher查询，采用三种查询模式：属性查询（如病因、预防措施）、单向关系查询（如疾病-症状）、双向关系查询（如并发症的正反向查询），其中双向查询自动合并正反两个方向的查询结果确保完整性。解析器特别设计了组合查询机制，对饮食推荐等复合场景同时生成"宜吃"和"推荐食谱"等多条查询语句，并通过实体名称动态拼接实现查询模板的复用。整个系统采用类型驱动的设计理念，每种问题类型对应独立的查询逻辑模块，既保证了医疗领域复杂查询的准确性，又便于后续扩展新的查询类型。图5.2QuestionParser思维导图 5.3创建AnswerSearch进行答案搜索处理医疗问答系统中的答案搜索器采用三阶段处理流程实现图谱数据到自然语言回答的转换。首先通过Neo4j连接器执行Cypher查询，支持批量处理多个查询请求并合并结果；其次针对20余种问题类型设计专用回答模板，如症状查询采用"疾病+症状列表"的格式化输出，药品治疗采用"药品+适应症"的表述方式；最后通过智能后处理对结果进行去重、截断（限制20条）和结构化重组，特别处理了双向关系查询（如并发症）和复合场景（如饮食推荐同时显示宜吃食物和推荐食谱）。系统采用类型驱动设计，每种问题类型对应独立的回答模板，确保医疗专业信息的准确表述，同时通过统一的答案组装机制保持回答风格的一致性，最终生成符合用户认知的自然语言回答。图5.3AnswerSearch思维导图 5.4创建ChatBotGraph进行答案搜索处理医疗问答机器人采用三层流水线架构实现端到端的智能问答。系统核心由三个模块串联组成：问题分类器（QuestionClassifier）通过AC自动机快速识别医疗实体和用户意图，解析器（QuestionPaser）将分类结果转换为Cypher查询语句，搜索器（AnswerSearcher）执行图谱查询并生成自然语言回答。工作流程采用严格的顺序处理链，用户输入依次经过分类、解析、检索三个阶段，各模块间通过结构化数据（实体字典、查询语句等）传递信息，确保处理逻辑的连贯性。系统设计了完善的异常处理机制，在分类失败、查询无结果等情况下返回友好提示，并通过多答案拼接（'\n'.join）支持复合问题的完整回答。交互层采用轻量级命令行界面，保持实时对话能力的同时便于系统集成和扩展，最终实现医疗领域专业问答的准确高效响应。图5.4ChatBorGraph思维导图 5.5创建机器人问答系统进行网上就医处理微医网机器问答系统采用轻量级架构实现医生信息的精准查询。系统通过Pandas加载结构化的Excel医生数据（包含10个字段），基于关键词匹配实现12类医生信息的检索功能，包括基础属性查询（姓名、职称等）和复合查询（按科室找医生）。核心问答函数采用条件分支处理不同查询类型，对"找哪位医生"等模糊查询支持科室和擅长领域的双重匹配。系统提供简洁的命令行交互界面，实现"提问-回答"的即时响应循环，并设置明确的退出机制和错误提示，确保用户体验的流畅性。该设计以数据驱动为核心，将医生信息查询的准确性和系统易用性有机结合。图5.5微医网机器人思维导图 5.6问答系统结果展示5.6.1如何使用问答系统图5.6疾病诊断流程图以胸闷为例进行疾病的诊断。首先询问胸闷可能是有什么疾病引起的，得到症状胸闷可能是染上了百日咳、肺气肿、肺大疱或者单纯性肺嗜酸粒细胞浸润症；然后依次询问每种疾病的具体症状，如肺气肿的症状包括:胸闷、肺部啰音、呼气音延长、黏稠或脓性痰、横膈低平、小支气管粘膜水肿、呼吸音减弱、纵隔浊音界扩大和桶状胸等，如若症状完全符合且并不严重可以自行吃药观察，如果病情严重及时就医，就医前了解就诊科室和需要做的检查；如若自己无法判断疾病种类可以进行线上就医，找到各科室对应医生选择一名信赖的医生点击医生的详情链接进行问诊。图5.7疾病判断图5.7线上问诊图5.8对应医生详情页面结论本研究成功实现了基于Python的医疗健康问答数据爬取，并构建了疾病知识可视化图谱，取得了一系列具有重要价值的研究成果。(1)在医疗健康问答数据爬取方面，通过精心选取多个权威的数据来源，结合定制的爬取策略，获取海量医疗健康问答数据。通过设置随机User-Agent、合理调整爬取时间间隔以及使用代理IP等措施，有效突破网站的反爬虫限制，确保了数据爬取的顺利进行。爬取到的数据涵盖了各种常见疾病和疑难病症的相关知识，包括疾病症状、诊断方法、治疗药物等多个方面。(2)在数据预处理阶段，借助Python的库以及自然语言处理技术，对原始数据进行清洗，去除重复数据、处理缺失值与异常值。利用基于Transformer架构进行微调训练，实现了对医疗文本中疾病、症状、药物、治疗手段等实体的准确识别。结合语义分析和句法分析技术，成功抽取了实体之间的关系，为构建疾病知识图谱奠定了坚实基础。(3)在疾病知识图谱构建方面，基于知识图谱的概念和结构，设计了合理的节点与关系定义，涵盖疾病、症状、药物、检查检验等多种节点类型，以及就诊科室、症状表现、药物信息、饮食注意等多种关系类型。选用neo4j可视化工具，成功构建了可视化的疾病知识图谱。尽管本研究取得了一定成果，但在数据质量、图谱准确性等方面仍存在不足。在数据质量方面，虽然采取了多种数据清洗和预处理方法，但由于医疗数据来源广泛、格式多样，部分数据可能存在错误标注或缺失关键信息的情况。在图谱准确性方面，尽管采用了先进的实体识别和关系抽取技术，但由于医疗语言的复杂性和语义的模糊性，仍可能存在识别错误和关系抽取不准确的情况。对于一些复杂的医学术语和疾病关系，模型可能无法准确理解其语义，导致