【摘 要】
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本世纪以来,随着生活与科技水平的提升,民众对健康问题的关注日益增多。智能医疗问答系统,能够快速反馈用户所需的专业医学信息,具有非常重要的研究与应用价值。目前,大多数
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本世纪以来,随着生活与科技水平的提升,民众对健康问题的关注日益增多。智能医疗问答系统,能够快速反馈用户所需的专业医学信息,具有非常重要的研究与应用价值。目前,大多数智能医疗问答系统为检索式问答系统,主要包括两个核心模块:问题召回和问句重排序。问句召回模块基于字词相似度快速召回top k个候选匹配问题;重排序模块使用文本匹配模型根据语义相似度对召回的k个候选问句重新进行排序。文本匹配模型排序结果对应的答案即为最后返回给用户的答案。因此,文本匹配模型的性能,极大程度影响了检索式问答系统的性能。本文主要研究检索式医疗问答系统中的问句匹配问题。受前人工作的启发,本文提出了基于动态路由与注意力机制的语义匹配模型,通过双向长短时记忆网络对文本进行上下文信息的编码,引入注意力机制对文本对进行交互匹配信息的建模,使用动态路由机制对上下文信息的编码和注意力表示进行加权。为验证该模型有效性,本文构建了大规模的医疗文本匹配数据集进行对比实验,实验证明本文提出的模型F1值达到86.66%,优于现有主流匹配模型。此外,对模型进行消融对比实验,证明了本文提出的模型可以很好的对句子的语义信息与匹配交互信息进行建模。为提高文本匹配模型性能,本文引入了两种不同的学习策略:融合中文多粒度字词信息的学习框架和基于领域迁移的文本匹配学习框架。不同于英文等语言,中文中词由字组成,词为最小的语义单位,为了充分利用文本中的字词信息,本文提出融合中文多粒度字词信息的学习框架,从字和词两个通道同时对文本上下文信息进行编码,而后使用不同的信息融合策略对字词信息进行整合,实验证明,字词双通道融合策略会比只基于单通道字或词的模型有0.4%-2.5%的F1值性能提升。为缓解深度学习模型在小规模数据集上表现不佳的问题,本文将领域迁移学习策略引入到模型训练中,利用大规模非目标任务的标注数据集对目标任务小数据集进行领域迁移学习,提高模型在目标任务上的性能。对本文提出的文本匹配模型以及目前主流的文本匹配模型引入领域迁移学习策略,在两个数据集上带来了稳定的性能提升效果。
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