深度百科学习的中文医疗问句分类系统

摘要

本发明的深度百科学习的中文医疗问句分类系统，利用中文搜索百科的语义结构，并融合深度学习方法，提出更为高效和准确构建特征向量的方法：基于中文搜索百科语义结构的语义关联度高效收敛方法，构建网络问诊问句特征向量，基于医疗问句的特征，改进语义关联度算法，解决其构建特征向量时速度慢等缺陷，通过提取中文搜索百科词语链接扩展特征词；基于CB‑CBS语言模型的分布式中文词向量空间，实现网络问诊问句特征向量的高效降维和避免出现数据稀疏问题，大幅提高问诊分类效率，采用中文搜索百科与深度学习相结合的CB‑CBS模型，构造分布式医疗问句词向量，构建专业医疗问句语料库，显著提高词语关联度的准确性和医疗问句分类效率。