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智能医疗领域问答系统研究与实现

奕利泰，董晨，牛梓雨，刘思嘉，倪晓雅，罗绍恺

【摘要】本项目将深度学习等智能识别技术，应用在医疗问答系统中，解决传统医疗问答的信息冗余和问答效率低下的局限性。使用基于双向 Transformer 的联合学习模型执行知识抽取，基于 Stack-propagation 框架的意图识别及槽填充算法，对医疗输入问句进行分词识别，利用 Neo4j 图数据库构建医疗知识图谱实现问答检索。经测试，系统能较准确地理解用户意图，问答准确率可达 90%。

【关键字】医疗问答；深度学习；Stack-propagation