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J-GLOBAL ID：202002210716906319   整理番号：20A2030118

HHH:知識グラフと階層的双方向注意に基づくオンライン医療チャットボットシステム【JST・京大機械翻訳】

HHH: An Online Medical Chatbot System based on Knowledge Graph and Hierarchical Bi-Directional Attention

著者 (3件)： Bao Qiming (The University of Auckland) ,  Ni Lin (The University of Auckland) ,  Liu Jiamou (The University of Auckland)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ACSW ’20  ページ： 1-10  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,知識グラフとテキスト類似性モデルから成るハイブリッドモデルを採用したチャットボットフレームワークを提案した。このチャットフレームワークに基づいて,著者らは,複雑な医療質問に答えるため,オンライン質問および回答(QA)ヘルスケアHelperシステムであるHHHを構築した。HHHはインターネットから収集した医療データから構築された知識グラフを維持する。HHHはまた,大きなQAデータセットから最も類似した質問を見つけるために,新しいテキスト表現と類似性深い学習モデル,階層的BiLSTM注意モデル(HBAM)を実装した。変圧器(BERT)とManhattan LSTMモデル(MaLSTM)からの双方向符号器表現のような他の最先端の言語モデルとHBAMを比較した。医療領域におけるQuora重複質問データセットの部分集合を用いてモデルを訓練し,試験する。実験結果は,著者らのモデルがこれらの既存の方法より優れた性能を達成できることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 変圧器 ,  学習モデル ,  符号器 ,  類似性 ,  *インターネット ,  言語モデル
準シソーラス用語： *チャットシステム ,  ハイブリッドモデル ,  *オンライン ,  *ボット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 階層的BiLSTM注意モデル ,  知識グラフ ,  医療用チャットボット ,  自然言語処理 ,  質問応答

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 知識 ,  グラフ ,  双方向 ,  注意 ,  オンライン ,  医療 ,  チャットボット