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摘要
系统以疾病为中心的知识图谱为基础，构建问答系统，以帮助用户能够在线实时得到医疗问题的解答。将传统意图识别的分类任务转化为语义相似度计算任务，使用基于对比学习的SimCSE (Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings)模型进行微调，通过对比损失，得到更有区分度的语义向量表示，进而更准确识别用户意图。系统将SimCSE应用到疾病知识图谱问答系统领域中，并通过实验结果分析SimCSE与传统分类模型的性能，验证了SimCSE更适合完成意图识别任务，最终该系统回答准确率达到96.1%。
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