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基于LCN的医疗知识问答模型 被引量:9
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作者 马满福 刘元喆 +4 位作者 李勇 王霞 贾海 史彦斌 张小康 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期25-36,共12页
中文医疗领域分词比较困难,导致现有算法对于医疗问题特征提取不充分,针对中文分词的特点,提出基于LCN(Lattice CNN,格子卷积神经网络)的医疗知识问答模型.首先,利用某三甲医院提供的15000份电子住院记录,基于电子住院记录利用Glove模... 中文医疗领域分词比较困难,导致现有算法对于医疗问题特征提取不充分,针对中文分词的特点,提出基于LCN(Lattice CNN,格子卷积神经网络)的医疗知识问答模型.首先,利用某三甲医院提供的15000份电子住院记录,基于电子住院记录利用Glove模型训练医学词向量.其次,通过各大医疗网站获得大量医学名词及名词间的关系,构建医学知识图谱,并提取知识图谱中的关系词,结合已训练的词向量获取关系向量.最终,以医学词向量作为模型输入端并利用LCN神经网络提取医疗问题特征,计算问题特征与关系向量的相似度,进而训练医疗知识问答模型.实验表明,LCN模型准确率可达89.0%,与同类问答模型比较,提高了2%. 展开更多
关键词 医疗知识问答 Glove模型 LCN 知识图谱 电子病历
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