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基于注意力和字嵌入的中文医疗问答匹配方法
陈志豪, 余翔, 刘子辰, 邱大伟, 顾本刚
计算机应用
2019, 39 (6):
1639-1645.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102184
针对当前的分词工具在中文医疗领域无法有效切分出所有医学术语，且特征工程需消耗大量人力成本的问题，提出了一种基于注意力机制和字嵌入的多尺度卷积神经网络建模方法。该方法使用字嵌入结合多尺度卷积神经网络用以提取问题句子和答案句子不同尺度的上下文信息，并引入注意力机制来强调问题和答案句子之间的相互影响，该方法能有效学习问题句子和正确答案句子之间的语义关系。由于中文医疗领域问答匹配任务没有标准的评测数据集，因此使用公开可用的中文医疗问答数据集（cMedQA）进行评测，实验结果表明该方法优于词匹配、字匹配和双向长短时记忆神经网络（BiLSTM）建模方法，并且Top-1准确率为65.43%。
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