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公开(公告)号：CN107516110A
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201710723583.4
申请日：2017-08-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成卷积编码的医疗问答语义聚类方法，涉及机器学习领域，所述方法包括以下步骤：医疗咨询平台用户问答语料采集，卷积核的选取，融合不同卷积核的特征表示，利用自编码机获取最终数据表征，进行医疗咨询问答语义聚类。与传统的深度学习方法相比：本方法用不同的卷积核来提取不同的特征，提取的特征更加充分和多样化，并且使用不同的特征合并方法，将提取到的特征进行融合表示，因此本发明泛化能力强，语义聚类准确率高，基于该方法能够更好地帮助用户了解自身情况，并可辅助医生进行疾病检测，对搭建医疗的自动问答系统具有很大的应用价值。
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公开(公告)号：CN107516110B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201710723583.4
申请日：2017-08-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成卷积编码的医疗问答语义聚类方法，涉及机器学习领域，所述方法包括以下步骤：医疗咨询平台用户问答语料采集，卷积核的选取，融合不同卷积核的特征表示，利用自编码机获取最终数据表征，进行医疗咨询问答语义聚类。与传统的深度学习方法相比：本方法用不同的卷积核来提取不同的特征，提取的特征更加充分和多样化，并且使用不同的特征合并方法，将提取到的特征进行融合表示，因此本发明泛化能力强，语义聚类准确率高，基于该方法能够更好地帮助用户了解自身情况，并可辅助医生进行疾病检测，对搭建医疗的自动问答系统具有很大的应用价值。
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