五月婷婷在线观看|国产成人精品3p人妻网站|日本老熟妇maturebbw|日韩 欧美 综合

【摘要】：隨著人工智能技術的飛速發展,智能問答系統被廣泛應用于各行各業中。近些年來,人們醫療健康需求日益增大,搜索引擎成為人們檢索醫療問答信息的重要渠道。當前,國內搜索引擎針對用戶提出問題缺乏語義理解過程,僅在結果中展示與關鍵字接近的網頁鏈接,無法直觀得給出問題答案,搜索結果的準確性與權威性難以保證。隨著國家智慧醫療項目的大力推進,本文主要研究目的是實現面向醫療領域的智能問答系統,旨在為人們提供精準可靠的智能問答服務。當前,智能問答系統研究過程中存在以下問題,一是傳統基于模板匹配的問答系統需要花費大量人力維護模板庫,二是基于深度學習的智能問答系統存在語義理解不透徹、模型可解釋性差的問題。為解決上述問題,提升系統的易用性,本文通過分析現階段醫療智能問答系統的產品特點與現有功能,引入語義解析思想醫療智能問答系統,提出一種基于語義解析醫療智能問答系統設計方案,并通過實驗論證了該算法的可行性。在系統實現過程中,智能問答算法作為系統核心支撐部分。本文研究與實現過程中的主要貢獻點如下:(1)本文從系統體系架構層面進行技術選型,提出基于語義解析的醫療智能問答系統設計方案。相較于傳統方案增加語義解析流程設計醫療智能問答系統,可以精準分析用戶提問,解決了傳統方案智能化程度差的問題。(2)本文提出一種基于語義解析的醫療領域智能問答算法。算法引入了BERT( from )預訓練模型,并基于語義解析的方式構建問答流程,核心內容在于提出基于BERT-Bi LSTM-CNNs-CRF的實體識別模型和基于規則的路徑排序算法。本文提出基于語義解析的算法有效的提升了問句語義分析的能力。具體的,算法首先結合實體識別方法與問題類型識別方法進行初步路徑篩選,然后利用路徑排序算法生成最優查詢路徑,最終在圖數據庫(Neo4j)檢索得到問題答案。(3)本文將基于語義解析的醫療智能問答算法融入醫療智能問答系統的設計方案,結合HTML、j Query等前端技術,在Web端進行系統實現。為提高智能問答系統的專業性,系統使用以及Open KG新冠知識專題數據作為問答系統知識庫,經測試,系統性能穩定,交互性良好,能夠滿足人們日常醫療相關問題的查詢需求。