面向医学领域的智能问答APP设计与实现

随着医疗大数据时代的到来,自然语言处理技术在医学领域发展迅速,而问答系统能够准确、简洁地用自然语言回答用户提出的问题,因此其在医学领域的应用具有重要研究价值。基于自然语言处理技术、朴素贝叶斯分类算法、词向量、模糊匹配技术等,设计并实现了一款实用的面向医学领域的智能问答APP。通过对问题的检索,针对问题类型制定分类规则,并向用户返回检索结果;基于Bigram、词频、对齐文本的评估模型,可大大增加候选答案的正确率与简洁度;基于证据与候选答案的评分机制,可减少误报以及对结果的重复检索。

移动互联网时代问答类应用的分析研究——以社会化问答APP为例

移动互联网飞速发展,社会化问答平台从传统PC端转向移动端。作为移动互联时代的产物,社会化问答APP对传统问答形式有所变革,更凭借移动互联技术对传统问答进行了颠覆,为移动互联时代知识分享做出了独特贡献。社会化问答APP的兴起与发展离不开科技的进步,同样,日益发展的科技对社会化问答APP的运营模式也产生了深刻影响。

“掌上”解惑者:国内移动问答App发展现状分析

随着移动互联网的发展,移动问答服务成为继PC端问答平台之后的新型问答服务方式。移动问答的使用情境与日常生活信息搜寻有着密切的联系,移动问答服务在时间和空间两个维度上较好满足了用户移动环境下的问答需求。目前国内移动问答App数目众多,大致分为通用类和垂直类,其工作流程和服务方式都体现出移动的特色,而iOS和Android这两个移动问答App的主流分发平台以及各自平台上的问答App也表现出一定的差异性。