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题名基于Prompt策略的医疗对话生成
被引量：4
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作者
杨锦锋
梁先桂
王刘安
蔡巍
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机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
哈尔滨工业大学经济与管理学院
北京理工大学管理与经济学院
北大荒信息有限公司
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第4期118-125,共8页
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基金
国家自然科学基金青年基金(72001010)
中国博士后科学基金第2批特别资助项目(2020TQ0024)
+1 种基金
中国博士后科学基金(2016M601435,2020M670105)
北京理工大学青年教师学术启动计划。
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文摘
构建医疗对话系统可以缓和医疗资源紧缺和医疗资源分配不均的现状,在对话系统构建方面,如何结合已获取的知识生成对话语句是重要研究内容之一。Prompt指预先输入到语言模型的一组字符序列或编码,后续的推断从这里开始,从而影响整个语句的内容生成。该文先用医疗领域语料来对预训练语言模型进行精调,以学习医疗语句潜在的语义,然后设计Prompt方案将医疗实体引入对话生成模型,使生成的对话能够携带预设的知识,达到受控对话生成的目的。通过在医疗对话数据集MedDG上的实验验证,该文提出的方案能有效改善医疗对话生成的效果。
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关键词
医疗对话生成
受控文本生成
对话系统
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Keywords
medical dialogue generation
controlled text generation
dialogue system
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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