【摘 要】
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为实现新冠疫情真实语境下相同语义问句文本的自动检测,解决医疗短文本语义关系简单、篇幅短小、特征稀疏等问题,提出了一种基于BERT（bidirectional encoder representations from transformers）的注意力多层连接双向门控循环单元（attention based multi-layer connection bidirectional gated rec
【机 构】
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中国兵器工业计算机应用技术研究所网信部
【出 处】
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第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集
论文部分内容阅读
为实现新冠疫情真实语境下相同语义问句文本的自动检测,解决医疗短文本语义关系简单、篇幅短小、特征稀疏等问题,提出了一种基于BERT（bidirectional encoder representations from transformers）的注意力多层连接双向门控循环单元（attention based multi-layer connection bidirectional gated recurrent unit,Attention-MultiBiGRU）新冠疫情医疗短文本相似度匹配模型。Attention-MultiBiGRU模型以新冠疫情医疗文本问句对作为输入,使用BERT预训练模型获取问句的向量化表示,并输入到使用协同注意力机制的多层连接双向门控循环单元（multi-layer connection bidirectional gated recurrent unit,MultiBiGRU）中学习问句的文本特征,最后将两个问句的文本特征进行聚合操作后经由Softmax计算得到问句对的相似度匹配信息。在新冠疫情问句对数据集上进行了实验性的分析,结果表明,基于BERT的Attention-MultiBiGRU模型能够有效提升捕捉文本特征,并快速实现新冠疫情医疗问句的匹配,同时在数据集上AttentionMultiBiGRU模型准确率与F1值为97.4%和97.9%,效果优于四种常见的问句相似度匹配模型。
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