基于知识图谱和模型融合的医疗问答系统的构建OA
Development of medical question-answering system based on knowledge graph and model integration
基于语义解析和规则匹配融合的模型,利用少量的语义训练语料,以中文医疗知识图谱为知识基础,构建中文医疗问答系统,解决医疗领域中文语料缺乏且标注难度大的问题.该系统由语义解析模块(SPM)和答案查询模块(AQM)组成.其中,SPM由意图识别和命名实体识别组成,它们分别以BERT-TextCNN和BiLSTM-CRF模型为基础,融合了规则校正,其准确率较非融合模型分别提升9％和11％.实验结果表明,该系统回答准确率达到82％,具有较强的问题解答能力和一定的实用价值.
谭威;刘成良
上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200240上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200240
信息技术与安全科学
知识图谱医疗问答系统意图识别命名实体识别模型融合
《中华医学图书情报杂志》 2021 (11)
1-9,9
国家重点研发计划项目"面向半失能老人的辅助机器人技术与系统"(2018YFB1307005)上海市卫计委智慧医疗项目"基于人工智能的心率失常监测与大数据分析"(2018ZHYL0226)
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