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将疾病非结构化文本转化为统一格式的结构化数据，以支持后续疾病知识图谱的构建与图数据库存储。结合前一阶段爬取的疾病文本内容特点，并遵循“不过度推断、尽量贴近原文”的原则，实验最终定义了以下 10 个结构化抽取字段：disease_name（疾病名称）affected_part（累及部位）department（就诊科室）symptoms（症状表现）risk_groups（高风险人群）infectiou

本文介绍了一个基于TuGraph图数据库的医疗知识图谱构建与问答系统实现方案。实验采用"数据处理→图模型设计→数据库导入→查询接口构建→智能问答系统开发"的完整技术链路，将包含28种疾病、14类医学属性的结构化数据转化为知识图谱。通过Python脚本自动生成节点和关系文件，采用可视化界面和lgraph_import工具两种方式完成图谱构建与数据导入。系统实现了Cypher查询接