信息增强的医患对话理解

摘要：

近年来在线问诊的需求日益增大,亟需关于自动化医疗问诊方面的研究,而医患对话理解是智能医疗研究的基础.然而在真实场景中,医患对话理解面临着实体表述复杂、状态判断困难的问题.针对这些问题,该文提出一种信息增强的医患对话理解模型,该模型强调医患对话中的角色特征和症状特征用于增强文本信息,并将症状实体语义和阅读理解语义融合用于丰富语义信息.基于所提出模型的系统在第一届智能对话诊疗评测——医患对话理解测试集上取得了91.7％的命名实体识别F1值和73.7％的症状状态识别F1值.

关键词：医患对话理解、特征增强、语义融合

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61936010

在线出版日期：2023-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：121-131