近年来在线问诊的需求日益增大，亟需关于自动化医疗问诊方面的研究，而医患对话理解是智能医疗研究的基础。然而在真实场景中，医患对话理解面临着实体表述复杂、状态判断困难的问题。针对这些问题，该文提出一种信息增强的医患对话理解模型，该模型强调医患对话中的角色特征和症状特征用于增强文本信息，并将症状实体语义和阅读理解语义融合用于丰富语义信息。基于所提出模型的系统在第一届智能对话诊疗评测——医患对话理解测试集上取得了91.7%的命名实体识别F1值和73.7%的症状状态识别F1值。
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