基于动态卷积神经网络的医疗智能问答技术研究
【摘要】 目的:基于各种医疗健康信息在线平台积累的大量问诊数据，应用自然语言处理相关技术构建医疗领域智能问答模型，为患者提供服务。方法:采用循环神经网络和动态卷积神经网络抽取问题与答案的文本特征，使用多层全连接神经网络评判二者匹配度以构建问答模型，采用P@1和MAP指标对模型进行评估。结果:模型能在备选答案中准确地辨别出指定问题的正确答案，效果明显优于基线模型。结论:该模型可以准确地回答患者提出的常见医学问题，可作为后期搭建医疗智能问答系统的底层模型。
