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基于自然语言处理的医学智能问答系统设计与实现

         

摘要

目的利用医学在线问诊平台积累的大量问诊数据,构建医学智能问答系统。方法基于翻译器制备问题同义语料,利用自然语言处理技术训练ESIM文本匹配模型,采用准确率、召回率和F1-score指标评估模型,采用人工评价的方式,评估医学智能问答系统效果。结果本研究训练的文本匹配模型在测试集上的结果表明,在相似度设置为0.9时,可以尽可能保证返回可接受的答案。结论基于翻译器生成的同义语料搭建文本匹配类医学智能问答模型,是一种利用人工智能解决患者医学问题的可行方法,能够对80%以上的常见问题提供可供参考的答案,有助于减轻医生负担。

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