基于BERT的中文医疗问答系统.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共29页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于BERT的中文医疗问答系统.pptx
汇报人:CONTENTSPARTONEBERT模型的基本原理BERT模型在自然语言处理领域的应用BERT模型的优势与局限性PARTTWO中文医疗问答系统的定义与功能中文医疗问答系统的研究现状中文医疗问答系统的挑战与机遇PARTTHREE系统架构与模块介绍预训练模型的选择与优化针对医疗领域的特殊处理系统实现流程与技术细节PARTFOUR实验数据集介绍实验设置与评估指标实验结果展示结果分析与应用前景探讨PARTFIVE基于BERT的中文医疗问答系统的优势系统存在的不足与局限性对未来研究的建议与展望PARTSI
一种基于BERT和相似度算法的医疗知识图谱问答系统构建方法.pdf
发明公开了一种基于BERT和相似度算法的医疗知识图谱问答系统构建方法,包括:利用Python爬虫爬取网络公开医疗百科信息,存储至图数据库Neo4j中,构造医疗知识图谱;对公开的医疗问答数据集进行数据处理,利用CNN‑BiLSTM‑CRF算法实现命名实体识别;通过BERT‑TextCNN算法实现关系抽取;匹配预设定的问题查询语句;利用TF‑IDF算法对医疗问答数据集建立相似度模型。用户输入医疗相关关键字或语句调用算法获取相关医疗实体数据和相似病历回答,将查询数据返还WEB应用程序。本发明通过ECharts渲
基于BERT的中文地址分词方法.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWOBERT模型的基本原理BERT模型在中文分词上的应用BERT模型的优势与局限性PARTTHREE中文地址的复杂性分词的难点与挑战现有分词方法的不足PARTFOUR方法概述数据预处理与标注BERT模型训练与优化分词效果评估与改进PARTFIVE实验设置与数据集实验结果对比与分析分词效果的可视化展示性能优化与未来工作PARTSIX在地址匹配与标准化中的应用在智能物流与配送中的应用在智能客服与地址解析中的应用未来研究方向与挑战THANKYOU
基于BERT模型的知识库问答方法研究.pptx
添加副标题目录PART01BERT模型的原理BERT模型的特点BERT模型的应用场景PART02基于BERT模型的文本表示方法基于BERT模型的答案选择方法基于BERT模型的知识推理方法基于BERT模型的问题生成方法PART03数据集介绍实验设置与参数调整实验结果分析结果比较与讨论PART04优势分析局限性分析未来研究方向PART05在智能客服领域的应用前景在教育领域的应用前景在医疗领域的应用前景在其他领域的应用前景与展望感谢您的观看
一种基于BERT的中文ASR输出文本修复方法及系统.pdf
本发明提出了一种基于BERT的中文ASR文本修复方法及系统,该系统包含:中文标点符号预测模型和中文纠错模型。中文标点预测模型基于BERT进行了两方面的改进:使用RoBERTa模型替换基础BERT模型,通过改变预训练任务中的掩码策略来提高模型的效率;通过提取字音和字形两个嵌入给模型提供更多的中文额外信息。通过这两个方面的改动提出了目前较为完整的中文标点符号预测模型。中文纠错模型使用PLOME预训练模型,该模型的特点也是结合了中文额外特征来提高模型对中文的理解能力。通过简单的结合,本发明得到了一个端到端的中文