目录

0.项目概况

1.基础数据爬取

2.知识图谱搭建

3.自动问答实现

  • 数据准备
  • 词向量训练
  • 医疗命名实体识别
    • 嵌入层
    • BiLSTM层
    • CRF层
    • 损失函数及反向传播
    • 网络结构与超参数
  • 用户意图识别
    • 数据嵌入人工特征
    • 模型选择
    • 嵌入层
    • 卷积层
    • 池化层
    • 全连接及SoftMax层
    • 网络结构与超参数
    • 参考资料
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机器学习的一个分支,它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。

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