本發明涉及知識圖譜構建，尤其是涉及一種基于中醫典籍的知識圖譜構建方法及系統。

背景技術：

1、中醫典籍作為傳承千年的理論載體，包含《黃帝內經》《傷寒論》等經典著作，記載了臟腑經絡、病因病機、治則治法、藥物方劑等系統性知識。然而，這些知識多以非結構化文本形式存在，且存在術語表述差異(如“肝郁氣滯”與“肝氣郁結”的語義重疊)與知識關聯碎片化(如方劑與證候的對應關系散落于不同文獻)等問題。

2、隨著人工智能技術在醫療領域的滲透，中醫臨床決策支持、個性化診療、新藥研發等場景對結構化知識的需求日益增長，傳統依賴人工整理與經驗傳承的模式已無法滿足高效化、精準化的應用需求。因此，中醫藥知識圖譜的構建是中醫現代化與智能化的核心基礎設施，旨在通過技術手段實現古籍知識的數字化重構、語義化關聯與智能化應用，成為推動中醫學科發展的重要突破口。

3、當前已有部分技術嘗試解決這一問題。例如，基于規則匹配與詞典的實體識別方法(如中醫藥學語言系統tcmls通過預設詞典匹配實體)，以及結合lstm神經網絡的關系抽取技術。這些技術在一定程度上實現了實體與關系的自動化提取，但仍存在顯著局限。

4、首先，術語標準化程度不足導致知識融合困難，例如不同典籍對同一證候的命名差異(如“風熱感冒”與“溫病”)缺乏統一映射機制，需依賴人工干預進行語義對齊。其次，現有方法對古籍文本的語義理解深度有限，例如lstm模型在長距離依賴與復雜語義關系(如“虛實夾雜證”的多維度辨證邏輯)的捕捉能力較弱，且未充分考慮中醫理論體系中的動態推理特性(如生克關系的非線性傳遞)。

5、此外，多源數據整合技術尚未成熟，古籍文獻、現代醫案、藥典數據庫的異構性導致知識冗余與沖突(如古籍“十八反”理論與現代藥理學結論的矛盾)難以自動化消解。更關鍵的是，現有知識圖譜多局限于靜態存儲，缺乏動態更新機制(如突發傳染病診療方案的實時迭代)與臨床反饋閉環(如患者療效數據對知識權重的反向修正)。

6、因此，亟需設計一種基于中醫典籍的知識圖譜構建方法及系統，以解決上述提到的技術問題。

技術實現思路

1、基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種基于中醫典籍的知識圖譜構建方法及系統。

2、第一方面，本發明提供了一種基于中醫典籍的知識圖譜構建方法，包括：

3、s1、采集中醫典籍類的多源異構數據進行標準化處理，通過光學字符識別與多模態特征提取，生成跨時代對齊的標準化語料庫；

4、s2、基于語言模型與因果推理引擎，從標準化語料庫中提取實體關系及辯證規則，生成支持非線性推理的動態辯證推理模型；

5、s3、獲取動態辯證推理模型的輸出結果，通過各類中醫典籍的知識融合與沖突消解，構建去冗余且動態校準的中醫知識庫；

6、s4、基于邊緣計算與隱私保護技術，實現知識圖譜的實時迭代與臨床療效反饋優化。

7、進一步的，采集中醫典籍類的多源異構數據進行標準化處理，通過光學字符識別與多模態特征提取，生成跨時代對齊的標準化語料庫包括：

8、s11、從古籍數字化平臺與醫院管理信息系統中提取多源異構數據，按照數據類型分別進行灰度校正、墨跡增強及非文本區域過濾處理，多源異構數據包括古籍圖像、現代醫案數據及藥典數據庫信息；

9、s12、部署光學字符識別引擎，集成古文專用字庫與領域詞典，通過識別通假字與異體字，建立動態映射圖表，輸出標準化文本；

10、s13、分別提取多源異構數據中圖像類數據的視覺特征與波形類數據的時頻特征，得到各分量的特征向量；

11、s14、基于余弦相似度算法，自動對齊標準化文本中的術語；

12、s15、采用圖數據存儲典籍內容-體征數據-治法方劑的多維關系，設定時空索引結構，實現處理后標準化文本數據的分布式存儲。

13、進一步的，基于語言模型與因果推理引擎，從標準化語料庫中提取實體關系及辯證規則，生成支持非線性推理的動態辯證推理模型包括：

14、s21、通過預訓練語言模型生成文本向量序列，模擬同形異義詞的歧義語境，并計算上下文向量與本題庫的語義偏離度，調整實體類型置信度權重，生成統一標識符的實體屬性矩陣；

15、s22、基于圖因果擴散模型，將生克關系編碼為圖網絡的先驗條件，構建初始圖結構；

16、s23、根據生克關系建立獎勵函數，利用近端策略優化算法在虛擬環境中訓練辯證策略，生成生克-臟腑-治法鏈式推理的決策樹；

17、s24、基于決策樹生成方案，構建動態辯證推理模型，通過求解最優解，輸出包含生克修正建議的治療路徑。

18、進一步的，基于圖因果擴散模型，將生克關系編碼為圖網絡的先驗條件，構建初始圖結構包括：

19、s221、將生克理論轉換為圖結構約束條件，設定生克元素間的相生關系為正權重連接、相克關系為負權重抑制，并將離散的生克關系轉換為連續可導的概率分布形式，形成生克約束矩陣；

20、s222、將生克約束矩陣與標準化語料庫中提取的統計矩陣進行動態加權融合，并將生克關系映射至實體拓撲結構，生成初始圖結構；

21、s223、在初始圖結構中引入馬爾科夫鏈擴散過程，按照預設噪聲調度參數逐步注入高斯噪聲，對符合生克理論的邊連接施加噪聲抑制；

22、s224、設定理論符合性指標持續監測生成圖結構的理論偏離程度，當理論偏離程度大于預設閾值時，觸發權重平衡機制，自動調整融合系數。

23、進一步的，根據生克關系建立獎勵函數，利用近端策略優化算法在虛擬環境中訓練辯證策略，輸出生克-臟腑-治法鏈式推理的決策樹包括：

24、s231、為符合相生路徑的決策賦予正向激勵，為違反相克原則的操作施加懲罰權重，并結合歷史醫案數據驗證療效預測準確率作為基準參考值；

25、s232、構建動態模擬環境，設定動作空間為治法選擇及生克屬性；

26、s233、利用近端策略優化算法優化策略網絡，評估治療策略的長期收益；

27、s234、從收斂策略網絡提取高頻治療路徑，構建多分支決策樹，并通過決策樹剪枝，生成可解釋性決策圖譜。

28、進一步的，基于決策樹生成方案，構建動態辯證推理模型，通過求解最優解，輸出包含生克修正建議的治療路徑包括：

29、s241、構建包含醫師智能體、生克約束智能體及藥理驗證智能體的博弈框架，設定各智能體的策略空間與收益維度；

30、s242、通過多智能體迭代，輸出滿足多智能體收益的治療方案集合；

31、s243、基于生克約束智能體評估結果，識別治療方案中違反生克原則的節點，并計算生克影響因子，對候選路徑進行拓撲排序，保留相生強化、相克抑制的修正方案。

32、進一步的，通過多智能體迭代，輸出滿足多智能體收益的治療方案集合包括：

33、將各個智能體的策略編碼為混合策略向量，通過虛擬博弈迭代算法搜索均衡點，在每輪迭代中，各智能體根據對手策略更新自身最優相應，直至策略變化幅度小于收斂閾值，輸出均衡策略組合；并設計帕累托前沿篩選機制，保留同時滿足多方智能體收益的治療方案集合。

34、進一步的，獲取動態辯證推理模型的輸出結果，通過各類中醫典籍的知識融合與沖突消解，構建去冗余且動態校準的中醫知識庫包括：

35、s31、將治療路徑與標準化語料庫進行實體級對齊，并對存在語義重疊的條目建立雙向鏈接，保留不同典籍的原始上下文語境信息；

36、s32、檢測不同典籍存在的沖突條目，通過貝葉斯網絡計算最優解，優先保留臨床驗證頻次最高且符合生克規則約束的方案；

37、s33、對癥狀-證候關系進行密度聚類，保留同類簇內的代表項，其余條目轉為歷史版本；

38、s34、搭建時空分片圖數據庫存儲結構，作為中醫知識庫，并引入復合索引結構，實現癥狀-證候-治法-方案的全鏈路響應。

39、進一步的，基于邊緣計算與隱私保護技術，實現知識圖譜的實時迭代與臨床療效反饋優化包括：

40、s41、搭建中心服務器，通過智能合約與邊緣計算節點建立通信通道；

41、s42、在邊緣計算節點配置本地訓練任務，實時采集臨床多模態數據進行本地模型訓練，評估實際療效，并利用增量數據動態更新中醫知識庫；

42、s43、采用加密技術對采集計算進行加密，實現隱私數據保護。

43、第二方面，本發明還提供了一種基于中醫典籍的知識圖譜構建系統，包括：

44、數據采集模塊，用于采集中醫典籍類的多源異構數據進行標準化處理，通過光學字符識別與多模態特征提取，生成跨時代對齊的標準化語料庫；

45、推理辯證模塊，用于基于語言模型與因果推理引擎，從標準化語料庫中提取實體關系及辯證規則，生成支持非線性推理的動態辯證推理模型；

46、融合校準模塊，用于獲取動態辯證推理模型的輸出結果，通過各類中醫典籍的知識融合與沖突消解，構建去冗余且動態校準的中醫知識庫；

47、更新反饋模塊，用于基于邊緣計算與隱私保護技術，實現知識圖譜的實時迭代與臨床療效反饋優化。

48、本發明的有益效果為：

49、1、通過多源異構數據標準化處理與動態知識融合機制，解決了中醫典籍數字化過程中存在的跨時代演變、地域性表述差異、多模態特征割裂等問題，對文本、圖像、波形數據進行深度語義對齊，構建實時檢索的知識庫體系，既完整保留中醫典籍經典理論框架，又有機融合現代臨床診療數據特征，形成貫通古今、多源互證的動態知識網絡，實現知識體系在保護學術流派特色的前提下持續進化，為中醫現代化提供可擴展的智能基礎設施。

50、2、通過深度融合生克理論與現代因果推理技術，突破傳統知識圖譜的線性推理局限；將臟腑傳變規律編碼為圖神經網絡的自適應邊權重，模擬“虛實夾雜”“寒熱錯雜”等復雜證候的演變路徑，在虛擬環境中實現“理-法-方-藥”全鏈條的動態策略生成與驗證，支持個體化診療方案的毫秒級推演與多維度修正建議輸出。

51、3、通過邊緣計算節點本地化處理敏感數據，實現知識圖譜在不同邊緣計算節點間的安全協同進化；通過物聯網終端實時采集多模態療效數據，為循證醫學研究提供高質量數據支撐，形成臨床實踐與理論創新的良性互動閉環。