[发明专利]一种基于集成卷积编码的医疗问答语义聚类方法

摘要

本发明公开了一种基于集成卷积编码的医疗问答语义聚类方法，涉及机器学习领域，所述方法包括以下步骤：医疗咨询平台用户问答语料采集，卷积核的选取，融合不同卷积核的特征表示，利用自编码机获取最终数据表征，进行医疗咨询问答语义聚类。与传统的深度学习方法相比：本方法用不同的卷积核来提取不同的特征，提取的特征更加充分和多样化，并且使用不同的特征合并方法，将提取到的特征进行融合表示，因此本发明泛化能力强，语义聚类准确率高，基于该方法能够更好地帮助用户了解自身情况，并可辅助医生进行疾病检测，对搭建医疗的自动问答系统具有很大的应用价值。

主权项

一种基于集成卷积编码的医疗问答语义聚类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：从医疗平台上获取医疗问答数据集，对医疗问答数据集进行预处理，并得到输入矩阵；步骤2：用卷积编码网络对不同的输入矩阵选取不同的卷积核进行核聚类，对核聚类后的聚类质量和多样性进行计算，根据聚类质量和多样性挑选出表示文本特征最好的n个卷积核；步骤3：将步骤2中挑选的卷积核分别通过卷积神经网络来进行训练操作；步骤4：融合不同卷积核的特征表示结果；步骤5：将融合后的特征表示结果输入自编码机，进行输入重构训练得到最佳特征表示；步骤6：将编码得到的最佳特征表示进行聚类，得到最终医疗文本语义聚类结果。