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申请/专利权人：厦门狄耐克物联智慧科技有限公司
摘要：本发明公开了一种智慧病房基于BERT的教程问答系统，包括数据处理模块、模型结构构建模块、模型训练模块和结果验证模块，数据处理模块与模型结构构建模块相连接，模型结构构建模块和模型训练模块相连接，模型训练模块和结果验证模块相连接。本发明通过结合自然语言处理和深度学习技术，旨在为医护人员提供高效、准确的教程信息检索与问答服务，以提升医疗服务质量和效率。
主权项：1.一种智慧病房基于BERT的教程问答系统，其特征在于，包括数据处理模块、模型结构构建模块、模型训练模块和结果验证模块，数据处理模块与模型结构构建模块相连接，模型结构构建模块和模型训练模块相连接，模型训练模块和结果验证模块相连接；数据处理模块将固定格式的问答数据转化成BERT处理模型需要的输入格式，其借助BERT处理模型的tokenizer工具实现对文章、问题、答案的分词与词典映射，数据处理模块最后将其处理结果发送到模型结构构建模块上；模型结构构建模块定义一个基于BERT模型的问答模型，该问答模型的输出将给出一个文本序列中每个位置作为答案的概率，从而实现了对问答任务的建模，模型结构构建模块在建模完成后进行发送到模型训练模块；模型训练模块通过TensorFlow的KerasAPI进行模型的定义、编译和训练，最后将结果发送到结果验证模块上；结果验证模块在经过智慧病房管理平台功能使用说明内容训练过的模型，将问答内容经过充分训练，调用后BERT模型将返回答案及得分。
全文数据：
权利要求：
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