换一批融合对抗训练与监督对比学习的细粒度医疗意图识别方法
A Fine-grained Medical Intent Recognition Method Based on Adversarial Training and Supervised Contrastive Learning
摘要目的/意义 构建融合对抗训练与监督对比学习的中文医疗意图识别模型,准确识别患者自然语言咨询意图,为优化智能导诊系统提供技术支持.方法/过程 以中文预训练语言模型为基础,在词嵌入层引入对抗训练以增强模型鲁棒性,结合监督对比学习以优化特征空间分布,提升模型对细粒度相似意图的判别能力.结果/结论 该模型在准确率等指标上优于多种主流基线模型,验证了对抗训练与监督对比学习联合优化策略在中文医疗咨询中的有效性.
更多相关知识
关键词
中文医疗文本意图识别预训练语言模型监督对比学习Chinese medical textintent recognitionpre-trained language modelsupervised contrastive learning
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1673-6036.2026.05.017
发布时间
2026-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
- 浏览2
- 被引0
- 下载2
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
