基于专长学习的在线健康论坛医生推荐

在线健康论坛上每日产生海量患者问诊，使得人工分配医生成为劳动密集型任务。为更好地帮助患者，本文研究一项新颖的医生推荐任务，以实现将患者自动匹配至具备相关专长的医生。尽管先前多数推荐工作侧重于从目标用户的过往行为建模，出于隐私原因我们只能依赖问诊中的有限文字推断患者需求。对于医生建模，我们研究其个人资料与过往和其他患者对话的联合效应，并通过自学习探索其交互。习得的医生嵌入进一步用于通过多头注意力机制估计其处理患者问诊的能力。实验中，从中文在线健康论坛“春雨医生”收集大规模数据集，我们的模型展现出最先进的结果，优于仅考虑个人资料与过往对话来刻画医生的基线方法。