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在线问诊是一种新型的患者获取疾病信息的重要途径,如何有效利用和管理这些有价值信息具有重要的研究意义。为此,针对互联网医疗对话临床发现阴阳性判别任务,该文提出了一种融合先验知识的提示学习分类模型,该模型以预训练语言模型为基本框架,将具体下游任务转化为带有“[MASK]”的完型填空任务进行分类。一方面,通过构建带有实体提及的模板,更加准确地预测上下文信息中当前实体提及的所属类别信息;另一方面,将实体提及这一先验知识融合到标签词集合构建中,构造更符合当前语境中的类别信息。在CHIP2021医疗对话临床发现阴阳性判别任务的测试集A和测试集B上Macro-F
1值分别为75.58%和75.41%。结果表明,基于提示学习的分类模型对任务是有效的。… …
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