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摘要
针对中医医案中编码实体深层语义关系错综复杂，因不能充分发掘文本间的语义信息而无法完成匹配任务以及文本特征稀疏使得计算精确度较低的问题，提出一种基于语义增强的中医医案主诉文本匹配推荐模型，构建基于注意力机制的文本深层语义信息学习网络，充分吸收可能存在于句子中各实体之间的深层语义关系信息，再通过向量重构的方式进行语义选择与增强，得到匹配推荐结果。将ERNIE模型和深度网络模型相结合，用自编码器实现对句向量的特征选择和降维，更好地匹配中医医案领域实际任务场景，从而使匹配推荐结果更准确有效。实验表明，相比其他模型，所提出的方法具有更高的匹配准确率。
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单位江西中医药大学计算机学院
