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 面向流行性疾病科普的用户问题理解与答案内容组织 |
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| 其它 | 【目的】为改善人们查找并理解科普信息的方式，构建基于流行性疾病知识图谱的问答系统，重点改进对用户问题的理解，以及对答案内容的组织，降低科普受众理解专业知识的门槛。【方法】基于多种健康信息源总结用户查询需求，采用AC多模式识别算法与BERT模型结合理解问句，将问句要素映射到结构化查询语句中，从预先整合构建的流行性疾病知识图谱获取答案，对答案内容进行富媒体组织，并以Flask框架和多种JS样式实现前端交互展示。【结果】系统在问答测试中平均准确率达到90%，表明系统在受限域的科普信息服务中具有一定实用性。【局限】流行病领域知识来源限于AMiner平台提供的公开数据集，所能支持的问答范围和问题类型有待扩充。【结论】从语义层面优化问句理解模块，并通过富媒体答案组织帮助大众理解专业知识，这种做法有利于增强科普效果。 |
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