应用于辅助老年人服药的聊天机器人的减聚类算法
计算与语言
2021-10-05 v1
摘要
老年人服药错误十分常见。其主要原因之一在于他们保留信息的能力下降。高龄所需的大量服药是另一限制因素。因此，亟需设计一种 preferably 使用自然语言的互动辅助系统，以帮助老年人群用药。基于减聚类算法(属于无监督学习模型)的聊天机器人被选为解决方案，因为自然语言处理是构建能够回答老年人就特定药物可能提出问题的聊天机器人的必要步骤。本工作中，减聚类算法已被适配于自然语言处理问题。该算法版本允许将一组词关联至簇中。在找到每个簇的中心——即最相关的词——之后，所有其他词依据适配于语言处理领域的既定度量被聚合。所有相关的存储信息以及问题均由该算法处理。文本的正确处理使聊天机器人能够生成与所提查询相关的回答。为验证该方法，我们使用某药物的说明书作为可用信息并构造相关问题。
引用
@article{arxiv.2110.00933,
title = {Subtractive mountain clustering algorithm applied to a chatbot to assist elderly people in medication intake},
author = {Neuza Clar and Paulo A. Salgado and T-P Azevedo Perdicoúlis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.00933},
year = {2021}
}
备注
Conference MLNLP2021, 5 figures