基于知识图谱和模型融合的医疗问答系统的构建

摘要：

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.

关键词：知识图谱、医疗问答系统、意图识别、命名实体识别、模型融合

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.1;R-05(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;上海市卫计委智慧医疗项目

在线出版日期：2022-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1-9