基于注意力混合模型的中文医疗问答匹配

摘要

将深度学习应用于医疗问答是目前最热门的话题之一,一般使用单一神经网络(CNN或RNN)获取句子间语义信息来提高匹配精度.但是该方法只能获取句子中一部分或单侧的信息,忽略了其他丰富而复杂的语义关系,从而导致匹配结果不够理想.针对此问题提出一种将CNN网络和BiGRU网络相结合并引入注意力机制的混合模型—ABiGRU-CNN,该模型能够有效地提取问答对中复杂语义信息.在cMedQA数据集上的实验表明,所提出的混合模型比现有方法具有更高的匹配精度.