【摘 要】
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随着经济的发展和人民生活水平的提高,人们对于医疗健康也有了更高的要求,医疗供需结构发生变化。现有的医疗卫生条件已经不能满足人们对于医疗健康的需求。通过计算机技术和
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随着经济的发展和人民生活水平的提高,人们对于医疗健康也有了更高的要求,医疗供需结构发生变化。现有的医疗卫生条件已经不能满足人们对于医疗健康的需求。通过计算机技术和人工智能等手段缓解医疗供需矛盾,是我国实现医疗领域现代化建设的重要方式。为了探索人工智能技术在医疗领域中的应用,本文设计并实现一个面向医疗领域的中文自动问答系统,用户可以通过文字与系统进行交互,系统通过自然语言处理和文本分析,对用户病情进行判断,从当前数据库中,选择最佳解决方案返回给用户。面向医疗领域的中文自动问答系统的目的是充分利用现有的医疗数据,使患者通过输入文本问题与计算机交互获取医疗解答,从而减轻医疗服务体系的压力。本文主要完成的工作如下:(1)针对现有医疗问答数据体量大,训练困难的问题,结合负样例动态生成机制(Dynamic Generation Mechanism of Negative Samples,DGMNS),即DGMNS机制,设计了基于DGMNS机制的多粒度混合神经网络模型。该模型将基于字粒度和词粒度的卷积神经网络结合构建句子编码器。对比其他模型,本文提出的混合模型在现有的医疗问答数据上取得较好效果。(2)实现面向医疗领域的中文自动问答系统。针对系统进行分析设计,将系统主要分为三个部分:web交互,后台支撑和数据存储。最后将各部分进行融合,实现用户与系统的交互,最终获得相应医疗诊断的功能。
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