生物医学工程论文_支持中文医疗问答的基于注意 - 医疗装备杂志社投稿

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生物医学工程论文_支持中文医疗问答的基于注意

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文章摘要:针对当前的中文问答匹配技术大多都需要先进行分词，而中文医疗文本的分词问题需要维护医学词典缓解分词错误对后续任务影响，而维护词典需要大量人力和知识，致使分词问题一直具有极大的挑战性的问题，同时，现有的中文医疗问答匹配方法都是对问题和答案分开建模，并未考虑问题和答案中各自包含关键词汇间的关联关系。因此，提出了一种基于注意力机制的栈卷积神经网络模型（Att-StackCNN）来解决中文医疗问答匹配问题。首先使用字嵌入对问题和答案进行编码得到各自的字嵌入矩阵，然后通过利用问题和答案的字嵌入矩阵构造注意力矩阵得到各自的特征注意力映射矩阵，接着利用Stack-CNN同时对上述矩阵进行卷积操作，得到问题和答案各自的语义表示，最后进行相似度计算，利用相似度计算max-margin损失以更新网络参数。实验表明，本文模型在cMedQA数据集上top-1正确率比Stack-CNN高接近1个百分点，比Multi-CNNs高接近0.5个百分点。采用Att-StackCNN可以提升中文医疗问答匹配效果。

文章关键词:

论文分类号:R319;TP183;TP391.1