面向多层级医疗对话状态跟踪的基于提示的生成式方法

医疗对话系统是一项有前景的应用，可为患者提供极大便利。医疗对话系统中的对话状态跟踪（DST）模块将话语解释为供下游任务使用的机器可读结构，尤其具有挑战性。首先，状态需要能够表示复合实体，例如带有身体部位的症状或带有严重程度疾病的疾病，以为决策支持提供充足信息。其次，话语中的这些命名实体可能是不连续的，且分散在句子与说话人之间。这也使得标注大型语料库变得困难，而这对大多数方法至关重要。因此，我们首先定义了多层级状态结构。我们标注并发布了一个中文医疗对话数据集。据我们所知，此前并无公开可用者。然后我们提出了一种基于提示的生成式方法，该方法可使用自顶向下的方式增量生成具有多层级结构的槽值。还补充了对话风格提示，以利用大型无标注对话语料库来缓解数据稀缺问题。实验表明，我们的方法优于其他 DST 方法，并且在数据极少的情况下相当有效。