基于BERT的医学智能问答模型研究
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.3969/j.issn.1007-757X.2023.09.008

基于BERT的医学智能问答模型研究

引用
传统医学智能问答系统多采用基于问答数据库的问题相似度匹配方式实现,该方法效率低,并且需要很高的标注成本才能建立训练数据集.针对这些问题,设计基于自注意力机制的双向编码表示(BERT)的自动答案生成医学智能问答模型.采用BERT预训练模型输出作为语义嵌入,并结合注意力机制传递到下游自然语言翻译模型中,联结成BERT问答模型.在英文医疗问答数据集MedQuAD和中文医疗问答数据集cMedQA2两个开源数据集进行训练和测试,BLEU值分别达到了 42.25和44.60,相比其他模型均有明显提高,可以将该模型用于实际问题中.

智能问答模型、BERT模型、预训练、注意力机制

39

TP395(计算技术、计算机技术)

安徽高校协同创新项目GXXT-2020-015

2023-10-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

23-25,29

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

微型电脑应用

1007-757X

31-1634/TP

39

2023,39(9)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn