【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及传染病，具体涉及一种基于元学习的传染病问答方法及系统。
技术介绍
1、及时、准确地获取传染病相关信息对于预防和控制疫情至关重要，传统传染病信息获取方式主要依赖于专家讲座、新闻报道及书籍资料，存在信息更新慢、覆盖范围有限、用户互动性差等问题。近年来，基于自然语言处理（nlp）的问答系统逐渐兴起，但在传染病领域，现有系统往往依赖于大量标注数据训练，难以快速适应新出现的传染病及其变异情况，且缺乏针对不同用户个性化需求的智能应答能力。综上，现有技术存在如下缺陷和不足：数据依赖性强：现有传染病问答系统多依赖于大量标注数据进行训练，对新出现传染病的响应速度较慢；泛化能力差：系统难以快速适应传染病知识的快速更新和变异情况，泛化能力有限；个性化不足：无法根据用户的个性化需求提供精准、差异化的回答；缺乏自学习能力：系统不具备自主学习和优化能力，难以持续提升问答质量。基于此，需要提出一种基于元学习的传染病问答方法及系统，解决上述技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是能够如何...
【技术保护点】
1.一种基于元学习的传染病问答方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于元学习的传染病问答方法，其特征在于，所述构建元学习问答模型的方法，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于元学习的传染病问答方法，其特征在于，所述embedding层用于将所述问答对数据转换为矩阵，表示为：
4.根据权利要求2所述的一种基于元学习的传染病问答方法，其特征在于，所述LN层用于对所述embedding层输出的数据进行层归一化操作，表示为：
5.根据权利要求2所述的一种基于元学习的传染病问答方法，其特征在于，所述Feedfo...
【技术特征摘要】
1.一种基于元学习的传染病问答方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于元学习的传染病问答方法，其特征在于，所述构建元学习问答模型的方法，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于元学习的传染病问答方法，其特征在于，所述embedding层用于将所述问答对数据转换为矩阵，表示为：
4.根据权利要求2所述的一种基于元学习的传染病问答方法，其特征在于，所述ln层用于对所述embedding层输出的数据进行层归一化操作，表示为：
5.根据权利要求2所述的一种基于元学习的传染病问答方法，其特征在于，所述feedforward层用于对所述ln层输出的数据进行多维矩阵计算，表示为：
6.根据权利要求2所述的一种基于元学习的传染病问答方...
【专利技术属性】
技术研发人员：王蕾，杨雅婷，周文仲，白焜太，许娟，史文钊，
申请(专利权)人：神州医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。