基于两阶段神经匹配模型的短医学问题检索与排序
计算与语言
2020-12-03 v1
摘要
得益于移动网络技术的最新进展和医疗保健服务的高需求，互联网医院是一种新兴业务。在线医疗服务变得越来越流行和活跃。根据 2018 年的美国数据，80% 的互联网用户曾在网上询问健康相关问题。大量数据以前所未有的速度和规模生成。医学领域中那些具代表性的问答是医学数据挖掘的宝贵原始数据来源。对这些海量数据的自动化机器解读，从信息检索和机器学习方法的角度，为辅助医生回答频繁提出的医学相关问题提供了机会。在这项工作中，我们提出了一种新颖的两阶段框架，用于查询级医学问题的语义匹配。
引用
@article{arxiv.2012.01254,
title = {Retrieving and ranking short medical questions with two stages neural matching model},
author = {Xiang Li and Xinyu Fu and Zheng Lu and Ruibin Bai and Uwe Aickelin and Peiming Ge and Gong Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.01254},
year = {2020}
}
备注
2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC),Pages 873-879