本发明公开了一种基于知识图谱的医患交流对话自动模拟方法，涉及深度学习中的自然语言处理领域，具体步骤为：获取患者输入的问题语句；利用医学领域数据集对双向编码模型进行预训练，进而对医学领域中目标领域的数据集进行微调，得到训练完成的意图识别模型，识别出问题语句中的问题意图；使用医学领域命名实体识别任务数据集对BiLSTM‑CRF模型进行训练，得到实体识别模型，识别出问题语句中的实体；基于问题意图和实体，在目标领域知识图谱中查询，得到查询结果，并进行展示。本发明可以真实自然地以多轮对话的形式模拟医生与患者之间的诊断过程，更好的帮助医生进行诊断并训练虚拟标准患者，并且可以对医生的训练和学习提供帮助。