歷代中國醫(yī)學(xué)家在探索瘟疫防治理論與技術(shù)的實踐中遺存了寶貴的疫病古籍， 它們是中醫(yī)古籍的重要組成部分。中醫(yī)藥全面介入新冠肺炎疫情等重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件并發(fā)揮出傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)的獨特優(yōu)勢， 再次表明， 中醫(yī)古籍特別是疫病古籍是新時代護佑人民健康、建設(shè)健康中國戰(zhàn)略的文化瑰寶。國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《“十四五” 中醫(yī)藥發(fā)展規(guī)劃》提出： “實施中醫(yī)藥古籍文獻和特色技術(shù)傳承專項”， 為中醫(yī)古籍煥發(fā)新光彩提供了行動指南。以此為契機， 在廣泛搜集組織整理中醫(yī)疫病古籍?dāng)?shù)字資源基礎(chǔ)上， 綜合利用知識組織、知識管理和知識挖掘等技術(shù)， 發(fā)現(xiàn)疫病古籍中蘊含的防病治病經(jīng)驗和用藥規(guī)律， 進而利用自然語言處理、語義網(wǎng)、信息可視化等技術(shù)， 構(gòu)造文化傳承驅(qū)動下可提供疫病知識服務(wù)、技術(shù)發(fā)展驅(qū)動下可發(fā)揮疫病知識宣傳和科研需求驅(qū)動下可滿足疫病知識挖掘的智慧化中醫(yī)疫病知識服務(wù)平臺， 實現(xiàn)疫病古籍的活化再現(xiàn)與智能計算， 是促進中醫(yī)文明創(chuàng)造性轉(zhuǎn)化和創(chuàng)新性發(fā)展的重要路徑。

在推動中醫(yī)古籍傳承與保護的政策驅(qū)動下， 立足于新文科建設(shè)背景， 專題圍繞著中醫(yī)古籍中的疫病古籍整理、知識組織與智慧化建設(shè)的長期研究方向， 旨在從學(xué)科交叉視野出發(fā)， 結(jié)合信息資源管理一級學(xué)科知識管理與服務(wù)專長， 為中醫(yī)疫病古籍傳承和活化提供新的工具與方法， 在深化學(xué)科交流合作的同時， 形成一套標準化、語義化、可視化的， 面向中醫(yī)疫病古籍?dāng)?shù)字資源的智慧化知識服務(wù)平臺和整體解決方案。為此， 本專題包含以下３ 篇文章：

在中醫(yī)文本相關(guān)研究中， 命名實體識別（ＮＥＲ）作為一種重要的自然語言處理技術(shù)， 能夠有效提取出文本中的藥物、疾病、癥狀等實關(guān)鍵信息， 進而為中醫(yī)知識的整理與挖掘提供支持?！吨嗅t(yī)文本命名實體識別研究綜述》聚焦于中醫(yī)文本中命名實體識別技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用。通過系統(tǒng)性綜述中醫(yī)文本的特征與ＮＥＲ 挑戰(zhàn)， 研究梳理了中醫(yī)文本ＮＥＲ 在語料構(gòu)建、技術(shù)算法及評估指標等方面的研究現(xiàn)狀， 指出了目前存在的問題， 并提出未來的研究方向。在語料層面， 建議制定標注規(guī)范并構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集； 在算法層面， 探索針對小樣本問題的數(shù)據(jù)優(yōu)化和復(fù)雜實體的識別模型， 以提高模型的準確性和解釋性。這一綜述旨在推動中醫(yī)ＮＥＲ 技術(shù)的發(fā)展， 為后續(xù)中醫(yī)知識抽取與知識組織研究提供參考。

先前基于知識圖譜的中醫(yī)知識演化研究忽視了疫病知識的動態(tài)發(fā)展變化規(guī)律， 降低了中醫(yī)疫病學(xué)發(fā)展過程中的知識完整性以及知識動態(tài)演變規(guī)律的系統(tǒng)研究。融合動態(tài)元素實現(xiàn)疫病知識組織基礎(chǔ)上的隱性疫病知識發(fā)現(xiàn)為中醫(yī)疫病古籍利用提供了新視角。鑒于此， 《基于動態(tài)知識圖譜的中醫(yī)疫病古籍知識演化研究》以溫病學(xué)派古籍為例， 通過構(gòu)建融合動態(tài)元素的知識元語義描述模型， 對溫病學(xué)派古籍進行了涵蓋時間和屬性特征的全面知識組織。在構(gòu)建并可視化展示溫病學(xué)派疫病知識動態(tài)演變過程的動態(tài)知識圖譜基礎(chǔ)上， 借助知識計算方法對該學(xué)派各發(fā)展階段的知識內(nèi)容進行了深層次的演化分析， 通過挖掘用藥偏好、方劑演變和辨證理論發(fā)展等隱性知識的動態(tài)變化規(guī)律， 一定程度上厘清了中醫(yī)疫病的知識發(fā)展脈絡(luò)、中醫(yī)知識創(chuàng)造規(guī)律， 為據(jù)此更新中醫(yī)用藥診療創(chuàng)新思路提供了支持。

中醫(yī)疫病古籍文本擁有疫病術(shù)語的專業(yè)性和古籍表達的特殊性， 導(dǎo)致通用分詞模型工具無法實現(xiàn)疫病古籍文本的精確分割， 阻礙了疫病古籍中蘊含的用藥規(guī)律和防病治病經(jīng)驗的挖掘利用。因此，《基于中醫(yī)疫病古籍文本自動分詞的藥物規(guī)律挖掘研究》提出了一個包含數(shù)據(jù)獲取層、序列標注層、自動分詞層和應(yīng)用服務(wù)層的中醫(yī)疫病古籍文本自動分詞及藥物規(guī)律挖掘框架， 通過將提出的框架應(yīng)用于疫病古籍語料庫， 實驗結(jié)果表明， 深度學(xué)習(xí)算法在中醫(yī)疫病古籍文本自動分詞任務(wù)中性能良好。分詞提供了準確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)， 而深入分析這些數(shù)據(jù)則進一步揭示了中醫(yī)藥物使用的內(nèi)在規(guī)律和治療原則， 二者相輔相成， 共同推動著中醫(yī)學(xué)的傳承和發(fā)展。在分詞基礎(chǔ)上， 通過方劑中的各類劑型統(tǒng)計、部分常用中藥統(tǒng)計和部分常用藥對統(tǒng)計， 文章實現(xiàn)了中醫(yī)疫病領(lǐng)域古籍文本詞匯級藥物規(guī)律挖掘初步應(yīng)用， 這為日后疫情防控、診療決策輔助和人文計算工具的智慧化開發(fā)提供了參考。

李 賀吉林大學(xué)商學(xué)與管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師