【摘 要】
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为解决医疗问答系统精准度不高和深层语义匹配不准确的问题,提出了融合TF-IDF、BERT和DSSM的问答模型（TIBD-QA）。在妈妈网中抓取儿童病护理的相关数据,构建了儿童病护理问答数据集ChildQA,使用DSSM算法解决人工特征转换效率低的问题;利用BERT中的多头注意力机制使模型可以关注不同方面的信息,使得到的上下文信息更加准确。对比实验结果表明,所提方法在ChildQA数据集和WebQA
【基金项目】
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宁夏自然科学基金项目（2020AAC03218）； 宁夏产教融合示范专业项目（2018SFZY14）； 北方民族大学教育教学改革重点项目（2019ZDJY01）；
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为解决医疗问答系统精准度不高和深层语义匹配不准确的问题,提出了融合TF-IDF、BERT和DSSM的问答模型（TIBD-QA）。在妈妈网中抓取儿童病护理的相关数据,构建了儿童病护理问答数据集ChildQA,使用DSSM算法解决人工特征转换效率低的问题;利用BERT中的多头注意力机制使模型可以关注不同方面的信息,使得到的上下文信息更加准确。对比实验结果表明,所提方法在ChildQA数据集和WebQA公开数据集上的精确率分别达到83.6%和84.3%,且在构建的儿童病问答系统上取得较好效果。
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