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题名融合知识图谱和语义匹配的医疗问答系统
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作者
徐若卿
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机构
三峡大学计算机与信息学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第8期49-54,共6页
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文摘
问答系统是自然语言处理领域中的一项重要任务,常应用于医疗服务。传统的问答系统通过知识图谱的实体关系匹配返回相应的尾实体作为答案,然而,倘若实体或关系无法识别,又或者在知识图谱中并不存在相应的实体关系,问答将无法继续进行。为了解决这一问题,建立一种融合知识图谱和语义匹配模型的中文医疗问答混合系统。当所提问题无法在知识图谱中进行实体关系匹配时,该模型能继续从问答对数据集中找到最相似的问题,并返回相应结果作为答案。在语义匹配模型方面,结合中文医疗相似问题对,在Sentence-BERT模型上进行微调训练,并引入双曲空间中的距离度量函数对句子对进行相似度度量。结果表明:在整体性能方面,所提模型相较于BERT这类大语言模型精度能提升7.16%;在度量能力方面,双曲度量相较于通用欧氏空间度量,如余弦度量,最高能有2.28%的精度提升和1.58%的F_1值提升。
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关键词
医疗问答系统
知识图谱
语义匹配
问答对数据集
相似问题对
双曲距离度量
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Keywords
question answering system
knowledge graph
semantic matching
question answering on dataset
similar problem pairs
hyperbolic distance metric
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分类号
TN919.5-34
[电子电信—通信与信息系统]
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