基于病种联合学习的中文医疗文本匹配集成模型

针对来自不同病种的患者问题匹配数据,利用预训练的BERT构建问句对相似度计算模型,提出了一种以病种分类为辅助任务的联合学习模型,并结合多模型融合策略,实现了不同类别模型与不同数据划分、不同训练阶段下训练得到的同类模型间的集成,以此提升匹配模型的泛化能力。所提出的集成模型,在医疗问句匹配数据集上的实验结果优于其他现有的文本匹配模型。