CHATBOT У ОБЛАСТИ МЕДИЦИНЕ БАЗИРАН НА ЕНКОДЕР-ДЕКОДЕР АРХИТЕКТУРИ
Ključne reči:
chatbot, енкодер-декодер архитектура, механизам пажње
Apstrakt
Циљ рада је креирање конверзацијског chatbot-а који користи напредне алгоритме машинског учења и технике процесирања природног језика за давање дијагнозе или пружање препоруке за лечење, на основу симптома које пацијент наведе. У оквиру рада изнети су експериментални резултати који показују да су перформасе боље у случају када се chatbot обучава са скупом података у којем постоји алтернативно парафразирање питања и где за слична питања добија генерализоване, опште одговоре, а не одговоре који су врло уско специјализовани и персонализовани за наведено питање пацијента.
Reference
[1] Sutskever, O. Vinyals, and Q. V. Le, “Sequence to Sequence Learning with Neural Networks”.
[2] P. F. Brown et al., “A STATISTICAL APPROACH TO MACHINE TRANSLATION,” vol. 16, no. 2, 1990.
[3] S. Hochreiter and J. Schmidhuber, “Long Short-Term Memory,” Neural Comput., vol. 9, no. 8, pp. 1735–1780, 1997, doi: 10.1162/neco.1997.9.8.1735
[4] X. He et al., “MedDialog: Two Large-scale Medical Dialogue Datasets.” arXiv, Jul. 07, 2020.
doi: https://arxiv.org/abs/2004.03329
[5] https://www.kaggle.com/datasets/tusharkhete/dataset-for-medicalrelatedchatbots
[2] P. F. Brown et al., “A STATISTICAL APPROACH TO MACHINE TRANSLATION,” vol. 16, no. 2, 1990.
[3] S. Hochreiter and J. Schmidhuber, “Long Short-Term Memory,” Neural Comput., vol. 9, no. 8, pp. 1735–1780, 1997, doi: 10.1162/neco.1997.9.8.1735
[4] X. He et al., “MedDialog: Two Large-scale Medical Dialogue Datasets.” arXiv, Jul. 07, 2020.
doi: https://arxiv.org/abs/2004.03329
[5] https://www.kaggle.com/datasets/tusharkhete/dataset-for-medicalrelatedchatbots
Objavljeno
2024-06-06
Sekcija
Elektrotehničko i računarsko inženjerstvo
