基于知識圖譜的中藥智能服藥服務(wù)系統(tǒng)的研究

熊旺平 劉世雄

摘? 要：為改善患者的中藥服法，更好地發(fā)揮中藥的臨床效果，走好中藥治療“最后一公里”，文章通過研究人工提取和關(guān)系抽取方法，挖掘中醫(yī)古籍服藥方法并構(gòu)建中藥服藥知識圖譜，采用RFID系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及多向傳感器開發(fā)中藥服藥杯墊，構(gòu)成中藥智能服藥服務(wù)系統(tǒng)。形成具有2 000多首方劑的中藥服藥知識圖譜，通過智能服藥杯墊動態(tài)獲取數(shù)據(jù)庫中的服藥信息。結(jié)果表明，中藥智能服藥服務(wù)系統(tǒng)的研究既為患者服用中藥提供幫助，又推動中藥臨床應(yīng)用向智能化方向發(fā)展。

關(guān)鍵詞：中藥服法；知識圖譜；RFID；服藥系統(tǒng)

中圖分類號：TP273+.5；R95? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? 文章編號：2096-4706（2023）18-0137-06

Research on Intelligent Medication Service System of Traditional Chinese Medicine Based on Knowledge Graph

XIONG Wangping， LIU Shixiong

（School of Computer Science， Jiangxi University of Chinese Medicine， Nanchang? 330004， China）

Abstract： In order to improve the patient's traditional Chinese medicine medication， better utilize the clinical effects of traditional Chinese medicine， and take the “l(fā)ast mile” of traditional Chinese medicine treatment， this paper explores the methods of manual extraction and relationship extraction， excavates the traditional Chinese medicine ancient book medication methods， and constructs a knowledge graph of traditional Chinese medicine medication. The RFID system， Internet of Things technology， and multi-directional sensors are used to develop traditional Chinese medicine medication coasters， forming an intelligent Chinese medicine medication service system. Develop a knowledge graph of traditional Chinese medicine medication with over 2000 prescriptions， and dynamically obtain medication information from the database through intelligent medication cupholders. The results indicate that the research on the intelligent medication service system for traditional Chinese medicine not only provides assistance for patients taking traditional Chinese medicine， but also promotes the development of intelligent clinical applications of traditional Chinese medicine.

Keywords： administration of TCD; knowledge graph; RFID; medication system

0? 引? 言

中醫(yī)藥是通過經(jīng)驗(yàn)評估建立的整體文化體系，幾千年來積累了大量的知識。中醫(yī)古籍內(nèi)容豐富，包含大量的中醫(yī)醫(yī)療信息，如經(jīng)方、疾病、用量、時(shí)頻等，其作為現(xiàn)代中醫(yī)學(xué)的佐證，飽受行業(yè)關(guān)注。中醫(yī)方劑的煎服法是決定臨床療效的關(guān)鍵因素之一。歷代醫(yī)家對于中藥方劑的煎法、服法頗為重視。清代徐靈胎于《醫(yī)學(xué)源流論》中說：“病之愈不愈，不但方必中病，方雖中病，而服之不得法，則非特?zé)o功，而反有害，此不可不知也”。由此可見，病情能否治愈，方藥的選擇很關(guān)鍵，而服藥方法更重要。中藥方劑的服用作為中醫(yī)應(yīng)用與臨床的最終環(huán)節(jié)，其正確與否，直接關(guān)乎中醫(yī)臨床的療效與用藥安全。因此只有嚴(yán)格運(yùn)用服藥規(guī)程，注意服藥方法，才能達(dá)到理想的用藥目的[1]。

近年來，新型冠狀病毒（COVID-19）在全球大肆蔓延，已成為危害全球健康的緊急事件[2]。傳統(tǒng)中醫(yī)藥對疫病的防治實(shí)踐已經(jīng)積累了幾千年的豐富經(jīng)驗(yàn)，因此在此次疫情中，中醫(yī)藥發(fā)揮了重要的作用，逐漸被多數(shù)人所認(rèn)可，從而在臨床上得到廣泛使用。然而，據(jù)古籍記載，中藥種類繁多，組成成分復(fù)雜，服用方法具有多樣性和不確定性，導(dǎo)致中藥的服用需要個(gè)性化的服務(wù)方案。

根據(jù)對重點(diǎn)走訪江西省中醫(yī)院及其他部分各地醫(yī)院得到的1 000多份問卷調(diào)查分析，中藥復(fù)方在臨床服用方面主要面臨兩個(gè)問題。第一是臨床醫(yī)師所開醫(yī)囑缺乏規(guī)范性，醫(yī)師行醫(yī)時(shí)，根據(jù)患者癥狀進(jìn)行中醫(yī)辨證論治可以準(zhǔn)確地選擇中藥方劑，但是缺乏對經(jīng)方服法的研究，不能給出科學(xué)合理的服用方法，導(dǎo)致患者服用藥物后較緩達(dá)到應(yīng)有療效。第二是患者服藥較為隨意，即使醫(yī)師行醫(yī)時(shí)給患者叮囑服用方法，但患者在服用時(shí)會采用西醫(yī)化學(xué)藥物的服藥方法，或者忘記服藥等非規(guī)范的服法，藥物療效和安全性難以得到保障。

通過構(gòu)建科學(xué)服藥服務(wù)系統(tǒng)解決患者不規(guī)范用藥問題已成為當(dāng)前開展智慧醫(yī)療服務(wù)工作的有效方法。該系統(tǒng)的建立不僅有利于臨床醫(yī)師掌握服藥知識，而且為患者提供科學(xué)合理的服用方法，從而提升中醫(yī)臨床療效及服務(wù)質(zhì)量，增強(qiáng)患者的治療信心。

1? 相關(guān)研究

近年來，中醫(yī)藥知識圖譜的構(gòu)建研究備受重視，各子領(lǐng)域?qū)W者基于多源數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建相關(guān)子領(lǐng)域知識圖譜并進(jìn)行了知識圖譜應(yīng)用。其研究多圍繞中醫(yī)證候、診療、疾病等[3]，例如戎菲等[4]提出基于內(nèi)容分析法的“實(shí)體—關(guān)系—屬性”抽取方法，構(gòu)建名老中醫(yī)治療癡呆痰瘀互結(jié)證知識圖譜，為開展大規(guī)模基于名老中醫(yī)經(jīng)驗(yàn)的知識圖譜構(gòu)建提供經(jīng)驗(yàn)。羅計(jì)根等[5]學(xué)者以中醫(yī)證候?yàn)榛谥嗅t(yī)證候本體、中文百科網(wǎng)站構(gòu)建中醫(yī)證候知識圖譜，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了可視化或構(gòu)建中醫(yī)智能問答模型。曾子玲等[6]總結(jié)各學(xué)者基于經(jīng)典名方或方劑數(shù)據(jù)庫中的方劑知識，構(gòu)建方劑知識圖譜，并進(jìn)行圖模式搜索等應(yīng)用。中醫(yī)藥知識圖譜的建立與應(yīng)用不僅科學(xué)體現(xiàn)中醫(yī)思維，而且可以促進(jìn)中醫(yī)文化傳承。

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，目前網(wǎng)上可查閱的中藥數(shù)據(jù)庫種類較多，包括著名的中國中醫(yī)科學(xué)院數(shù)據(jù)庫、藥智數(shù)據(jù)庫，等等，其數(shù)據(jù)庫規(guī)模大，包含內(nèi)容全面廣泛。就藥智數(shù)據(jù)庫而言，包含了藥物化學(xué)、中藥材、醫(yī)療器械、食品和化妝品等相關(guān)內(nèi)容，單從中藥方劑來看，就高達(dá)上萬種。在中醫(yī)藥知識歸納方面，張立雙等[7]對現(xiàn)代文獻(xiàn)中提到的中藥湯劑服藥方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，歸納中藥服藥方法的研究現(xiàn)狀及合理服藥方法。仝小林院士在《方藥量效學(xué)》[8]中提出基于多層次文獻(xiàn)聚類挖掘古籍經(jīng)方用量策略，綜合聚類結(jié)果對中藥復(fù)方的用量提供指導(dǎo)。

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用潛力巨大[9]，歐美發(fā)達(dá)國家對用藥安全研究頗深，來自印度拉賈什·沙胡工程學(xué)院的團(tuán)隊(duì)[10]設(shè)計(jì)開發(fā)了具有提醒和確認(rèn)功能的智能藥盒，可用于患者對西醫(yī)化學(xué)藥物的服用提醒。國內(nèi)相關(guān)研究人員在利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對患者進(jìn)行生理指標(biāo)監(jiān)測和健康教育[11-13]方面也有所研究。張濤[14]設(shè)計(jì)了內(nèi)置嵌入式系統(tǒng)通過觸摸屏控制家用藥箱幫助老年患者按時(shí)服藥，李國曉[15]使用了移動端APP綁定和管理智能服藥干預(yù)設(shè)備對患者服藥進(jìn)行監(jiān)測，兩者的研究可用于患者對西醫(yī)化學(xué)藥物的服用提醒，且服藥計(jì)劃均需要人為干預(yù)，智能化程度有待提高。

雖然中醫(yī)藥知識圖譜有一定發(fā)展，但缺乏研究中藥服藥方法的知識圖譜?，F(xiàn)有中藥數(shù)據(jù)庫對服法的研究籠統(tǒng)，從中藥方劑的服藥方法這一屬性分析，中藥方劑數(shù)據(jù)庫中包含的信息較為片面且不夠完善，很難為患者服藥提供良好的幫助作用。同時(shí)缺乏用于干預(yù)患者服用中藥的硬件設(shè)備，因此中藥智能服藥服務(wù)系統(tǒng)的構(gòu)建為中醫(yī)藥臨床使用提供一定幫助。

2? 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

本文的總體設(shè)計(jì)是基于知識圖譜的合理服藥知識庫，構(gòu)建面向基層患者中藥智能服藥服務(wù)系統(tǒng)。方法流程為通過人機(jī)提取方式聚焦古籍、國醫(yī)大師、臨床文獻(xiàn)經(jīng)方服用方法，通過人工提取對服藥方法進(jìn)行知識歸納，并結(jié)合異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系抽取技術(shù)，得到方劑與服藥方法屬性的關(guān)系，通過Neo4j深度迭代構(gòu)建多種類型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源知識圖譜，形成齊全、規(guī)范的中藥服藥知識庫。系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)如圖1所示。

對于用藥查詢，通過查詢方劑名稱或相關(guān)服藥后機(jī)體表現(xiàn)，將相關(guān)信息與構(gòu)建的知識圖譜進(jìn)行信息匹配，檢索結(jié)果為患者服藥提供參考。將關(guān)聯(lián)的中藥智能服藥杯墊硬件與服藥知識庫相匹配，動態(tài)獲取知識庫內(nèi)所存服藥方法信息，對患者用藥進(jìn)行提醒，同時(shí)將患者服藥情況記錄至數(shù)據(jù)庫中。

2.1? 關(guān)系抽取

本研究數(shù)據(jù)集源于中醫(yī)經(jīng)典古籍《傷寒論》《金匱要略》《千金要方》等，人工提取其中包含中藥方劑和服藥方法的有效句子，先對數(shù)據(jù)剔除空格和非中文字符，再利用doccano標(biāo)注工具標(biāo)注經(jīng)方實(shí)體和服藥屬性，確定候選關(guān)系，形成中醫(yī)服藥語料庫，用于關(guān)系抽取。該語料庫中包含8類經(jīng)方實(shí)體和服藥屬性間的關(guān)系對共10 763對，同時(shí)將其按一定比例分為訓(xùn)練集、測試集和驗(yàn)證集。

在異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系抽取模型中，如圖2所示。文本S為語料庫中包含經(jīng)方和服藥方法的一條完整句子，S包含一個(gè)經(jīng)方實(shí)體e1和多個(gè)服藥屬性ai是一對多的關(guān)系，關(guān)系標(biāo)簽R是e1和ai間的關(guān)系，如：葛根黃芩湯是e1，溫飲是ai，服藥溫度是R。即給定句子S和關(guān)系標(biāo)簽R的集合，其目的是學(xué)習(xí)函數(shù)F預(yù)測句子中經(jīng)方實(shí)體與服藥屬性間可能存在的關(guān)系類別。本文在異構(gòu)圖的框架下提取這些關(guān)系，其過程包括三個(gè)部分：

1）節(jié)點(diǎn)向量嵌入。給定句子以及預(yù)定義的關(guān)系類別，將句子中的詞以及關(guān)系編碼成模型輸入節(jié)點(diǎn)向量。

2）基于異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取。將得到的詞節(jié)點(diǎn)和關(guān)系節(jié)點(diǎn)向量輸入到異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，融合詞節(jié)點(diǎn)和關(guān)系節(jié)點(diǎn)表示。

3）關(guān)系抽取。將異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層得到的特征表示輸入到關(guān)系抽取層，通過頭尾實(shí)體標(biāo)記器分別得到頭尾實(shí)體，從而確定整個(gè)句子中的實(shí)體關(guān)系對。

2.2? 服藥知識圖譜

知識圖譜可被視為一張巨大的網(wǎng)，通常使用實(shí)體表達(dá)網(wǎng)里的節(jié)點(diǎn)，用關(guān)系表示網(wǎng)里的邊。在中醫(yī)藥領(lǐng)域中，中藥經(jīng)方可作為實(shí)體，服藥方法作為其屬性，而他們之間的關(guān)系可以與對應(yīng)實(shí)體連接起來，組成關(guān)系網(wǎng)絡(luò)庫。將知識挖掘融入中醫(yī)古籍文本分析，促使中醫(yī)古籍服務(wù)模式從資源服務(wù)向知識服務(wù)轉(zhuǎn)變，既是古籍?dāng)?shù)字化保護(hù)和利用的方向和趨勢，也是中醫(yī)藥事業(yè)發(fā)展所需。

本研究選用Neo4j構(gòu)建中藥服藥知識圖譜。將關(guān)系抽取的實(shí)體及關(guān)系，通過CSV文件導(dǎo)入方式，批量導(dǎo)入Neo4j數(shù)據(jù)庫中，進(jìn)行可視化展示和分析。構(gòu)建過程如圖3所示。

首先將人工整理的數(shù)據(jù)和關(guān)系抽取模型輸出數(shù)據(jù)保存為CSV文件，其次對數(shù)據(jù)采用余弦相似度計(jì)算進(jìn)行知識融合和對齊處理，避免導(dǎo)入數(shù)據(jù)冗余形成無用圖譜，再將數(shù)據(jù)批量導(dǎo)入Neo4j數(shù)據(jù)庫，形成中藥服藥知識圖譜，最終可以通過Cypher語言查詢數(shù)據(jù)庫，為進(jìn)一步的服藥方法推薦做準(zhǔn)備。

2.3? 服藥杯墊

本系統(tǒng)硬件部分主要是為了規(guī)范中藥方劑的服用方法提供幫助并提醒患者合理服藥，因此硬件設(shè)計(jì)包括服藥杯墊和RFID碼兩方面，兩者相互結(jié)合，共同幫助患者做好服藥前的最后準(zhǔn)備。

服藥杯墊在整個(gè)系統(tǒng)中處于核心地位，它是連接服藥數(shù)據(jù)庫的載體，其電路設(shè)計(jì)中主控芯片模塊連接MCU模塊，MCU模塊和溫控傳感器、熱感電阻、加熱元件連接確保藥液溫度準(zhǔn)確；主控芯片連接高精度懸梁傳感器計(jì)量藥液重量，判斷患者服藥情況。各功能模塊所用的元器件如表1所示。

模塊具體介紹如下：

1）加熱保溫模塊：內(nèi)部采用了7～10 W加熱元件以及TMP117溫控傳感器，根據(jù)傳統(tǒng)中醫(yī)對服藥溫度分涼服、溫服、熱服，將加熱溫度分別設(shè)定為不加熱、35～40 ℃、55～60 ℃，分別滿足三個(gè)不同的服藥溫度節(jié)點(diǎn)，使放置在杯墊上的中藥湯劑加熱并保持到指定溫度，對患者服藥溫度提供了保障。

2）感應(yīng)模塊：該模塊采用了RFID無線射頻技術(shù)，服藥杯墊內(nèi)部讀卡器與服藥杯上RFID標(biāo)簽碼ID識別感應(yīng)，根據(jù)方藥名稱獲取到數(shù)據(jù)庫中存儲的中藥湯劑的基本服用方法信息，同時(shí)將信息傳遞給其他相關(guān)模塊，為患者服藥做準(zhǔn)備。工作原理：當(dāng)M1卡片進(jìn)入磁場后，如果接收到服藥杯墊感應(yīng)模塊發(fā)出的特殊射頻信號，就能憑借感應(yīng)電流所獲得的能量發(fā)送出儲存在M1芯片中的ID信息，服藥杯墊讀取到ID信息并解碼后，送至中央信息系統(tǒng)，利用接口技術(shù)并通過網(wǎng)絡(luò)獲取到相關(guān)信息。如圖4所示。

3）語音模塊：內(nèi)置TTS語音合成功能，以及0.5 W大功率喇叭。將感應(yīng)模塊獲取到的信息或者中控平臺上傳的信息，語音提醒患者進(jìn)行及時(shí)服藥，播報(bào)相關(guān)的中醫(yī)藥文化知識，同時(shí)加入開機(jī)語音播報(bào)功能和閃爍燈提示功能。

4）重量檢測模塊：采用了高精度懸梁傳感器DJYZ-41，測量范圍為0～3 000 g且精度±0.1 g，滿足患者服藥需求。使用時(shí)可以對患者放置的中藥湯劑質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測，判斷患者的服藥劑量是否符合標(biāo)準(zhǔn)以及是否在規(guī)定時(shí)間內(nèi)將藥物服用完畢。

5）通信模塊：運(yùn)用EC01-DNC+CC3120，具備4G cat1網(wǎng)絡(luò)功能，支持三大運(yùn)營商的電話卡及流量卡。與感應(yīng)模塊相互結(jié)合，獲取到服務(wù)器動態(tài)數(shù)據(jù)庫中的服藥方法信息給其他模塊，同時(shí)也可與外部設(shè)備連接，若患者未按時(shí)將湯劑服用，通過連接相應(yīng)APP小程序?qū)ζ浔O(jiān)護(hù)人進(jìn)行提示，或者自動短信提示等，督促患者及時(shí)服藥。

3? 結(jié)果分析

關(guān)系抽取實(shí)驗(yàn)的結(jié)果采用精確率（precision）、召回率（recall）和F1值作為評價(jià)指標(biāo)。本研究采用的異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，在編碼階段結(jié)合句子中預(yù)定義的關(guān)系先驗(yàn)知識，得到融合關(guān)系信息的特征序列，在解碼階段利用二階段方式先識別句子中的經(jīng)方實(shí)體，再利用識別出的經(jīng)方實(shí)體信息和編碼標(biāo)識識別出關(guān)系組的服藥方法屬性表示，基于上述原因模型在該數(shù)據(jù)集上取得較好的結(jié)果，模型對該數(shù)據(jù)集關(guān)系抽取的精確率達(dá)到86.99%，召回率達(dá)到87.81%，綜合F1值達(dá)到87.40%。共抽取含有服藥方法的中藥方劑共2 009首，其中包含中藥方劑的服藥時(shí)間、服藥溫度、服藥劑量等8類服藥方法，共獲得中藥方劑對應(yīng)服藥方法的關(guān)系對12 000余對。

基于Neo4j圖形數(shù)據(jù)庫具有查詢性能高效、適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，選擇Neo4j存儲三元組構(gòu)建中藥服藥知識圖譜。通過異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系抽取模型以及人工提取相結(jié)合方法，獲取經(jīng)方與服藥方法的三元組，借助Neo4j數(shù)據(jù)庫，得到服藥知識圖譜。圖5展示了知識圖譜的一部分。圖中不同顏色代表不同類型的服藥方法屬性，例如經(jīng)方、服藥溫度和服藥頻率等。

構(gòu)建的中藥服藥知識圖譜可視化展現(xiàn)出不同中藥方劑對應(yīng)服藥時(shí)間、服藥后的表現(xiàn)、服藥溫度、服藥頻率等重要信息，在幫助患者高效查詢方劑并決策其具體服用方法、對比不同方劑服藥信息等方面發(fā)揮重要作用，為動態(tài)獲取服藥數(shù)據(jù)奠定基礎(chǔ)，圖6展示了服藥數(shù)據(jù)庫中四君子湯的服用方法查詢結(jié)果。

智能服藥杯墊是根據(jù)中藥方劑服藥特點(diǎn)所設(shè)計(jì)。先通過RFID感應(yīng)模塊和通信模塊獲取知識庫中方劑的服藥方法，再利用加熱保溫模塊、語音模塊、重量檢測模塊對藥物進(jìn)行規(guī)范處理，為患者做好服藥前的準(zhǔn)備，最終提醒患者合理服藥，為中藥臨床應(yīng)用趨向智能化提供幫助。服藥杯墊實(shí)物圖如圖7所示。

4? 結(jié)? 論

中藥智能服藥服務(wù)計(jì)劃依照以古籍服法為主，國醫(yī)大師和臨床文獻(xiàn)服法為輔的指導(dǎo)原則，采用人工提取和關(guān)系抽取方法歸納服藥知識，結(jié)合知識圖譜圖數(shù)據(jù)庫組織原理和技術(shù)，對內(nèi)容豐富但雜亂無序中藥服法知識進(jìn)行信息標(biāo)準(zhǔn)化處理，成功實(shí)現(xiàn)宣傳中藥復(fù)方服法信息、科學(xué)服藥指導(dǎo)服務(wù)、各來源服藥方法相關(guān)的統(tǒng)計(jì)分析。在實(shí)際應(yīng)用方面，根據(jù)患者檢索的藥物信息以及服藥后的表現(xiàn)狀況綜合分析，為患者下次服藥方法做出合理建議，同時(shí)利用RFID技術(shù)將藥物服用方法傳送給服藥杯墊，杯墊對藥物按合理服用方法進(jìn)行處理，服務(wù)患者服藥。系統(tǒng)能夠有效緩解醫(yī)生負(fù)擔(dān)，減少中藥復(fù)方不合理服藥的發(fā)生率，研發(fā)相應(yīng)的信息服務(wù)系統(tǒng)對于規(guī)范患者服藥行為、提高藥物療效以及節(jié)約珍稀藥材有重要意義，同時(shí)也為單個(gè)中藥復(fù)方進(jìn)行數(shù)據(jù)分析提供理論依據(jù)。

但在研究的過程中部分服藥知識有待深入歸納分析，如在現(xiàn)有方劑數(shù)據(jù)庫所整理的服藥方法信息中，由于中醫(yī)藥診療缺乏統(tǒng)一性，服法有不同之處，需進(jìn)一步拓展合理服藥知識庫，包括老人、青年、兒童及孕婦等各類特殊人群服藥知識庫、各類疾病服藥數(shù)據(jù)庫、藥物間或藥物與食物間相互作用規(guī)則庫等，從而使該系統(tǒng)能得到進(jìn)一步的擴(kuò)充為各類人群與疾病進(jìn)行服務(wù)。且在基于人工整理各類來源服藥方法信息的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，運(yùn)用符合中醫(yī)文本的實(shí)體抽取、關(guān)系抽取等的知識抽取技術(shù)對古籍或者電子病歷中涉及的服藥方法非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。在智能服藥杯墊的應(yīng)用中，服藥時(shí)間暫且采用和西藥較為相似的方法，缺乏中醫(yī)特色，服藥時(shí)間應(yīng)用的統(tǒng)一規(guī)范化將會成為本系統(tǒng)今后重要的研究方向。

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作者簡介：熊旺平（1982—），男，漢族，江西豐城人，教授，博士，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理；劉世雄（1997—），男，漢族，山西運(yùn)城人，碩士研究生在讀，研究方向：自然語言處理。