王运乾，王以松，2，陈攀峰，邹 龙

(1.贵州大学计算机科学与技术学院,贵州 贵阳 550025；2.公共大数据国家重点实验室(贵州大学),贵州 贵阳 550025)

0 引 言

随着信息时代的发展，大数据的快速增长使得搜索引擎不断更新换代。自1989年Berners-Lee发明万维网到“语义网(semantic Web)”的提出[1]，实现了从超文本链接到语义链接的跨越。随后，链接数据概念的提出强调语义网的本质是要建立开放数据之间的链接。2012年，由谷歌提出知识图谱[2](knowledge graph)的概念并发布基于知识图谱的搜索引擎产品。随后，有关知识图谱的研究逐渐成为热点，并有大量的知识图谱被构建。原因在于知识图谱在智能问答、语义搜索、专家系统和推荐系统等各类智能应用中发挥着重要作用。

在各行业信息化不断发展的背景下，人工智能+精准医疗等概念被提出。知识图谱作为医疗信息资源转化为结构化知识的载体，对促进智慧医疗的发展具有重要意义。当前，新冠肺炎疫情肆虐全球，我国疫情得到很好的控制，其中中医药发挥了重要作用，对中医药的研究成为当下的热门，人们对中医药用植物的分布、治疗疾病、种属关系等信息有迫切需求。然而，目前从互联网获取这些药用植物信息大部分依赖于搜索引擎，要想获取进一步的相关知识，需要再次阅读和筛选，信息检索的效率低下。人们迫切需要一个输入药用植物相关的自然语言问题并能精准回答对应问题的问答系统。因此，构建药用植物知识库对实现智能问答有重要的研究意义和应用价值。……