以聯合推理為基礎的疾病問答系統

Kernekoncepter

我們提出了一個新穎的疾病問答系統,能夠有效地利用知識圖譜和大型語言模型技術,通過聯合推理方法生成準確、易於理解的答案,以滿足普通用戶的需求。

Resumé

本文提出了一個新的疾病問答系統,旨在解決現有系統存在的局限性。主要包括以下內容:

1. 系統設計:

• 利用可靠的在線健康資訊來構建知識圖譜和文本向量庫,以支持問答任務。
• 使用先進的深度學習模型進行信息檢索和自然語言處理,從而生成候選答案。
• 採用聯合推理方法,利用知識圖譜來選擇最佳答案,避免語言模型產生的事實錯誤和矛盾信息。

2. 系統評估:

• 使用多種指標(詞彙相似度、語義相似度、可讀性、矛盾檢測)對系統進行全面評估。
• 與三個基準系統(包括ChatGPT)進行比較,結果顯示我們的系統在各項指標上都優於基準系統。

3. 創新貢獻:

• 提出了一種新穎的聯合推理方法,結合知識圖譜和語言模型技術,生成準確、易懂的答案。
• 系統設計具有自動化、模板自由、易於更新的特點,可滿足普通用戶的需求。
• 通過全面的評估,證明了系統的有效性和優越性。

Statistik

約4-5%的全球搜索與醫療保健相關。
美國近70%的人口會上網搜索醫療信息。
在線醫療信息存在誤導、信息過載和可讀性低等問題。

Citater

"醫療問答助手可以通過自然語言處理和相關技術,從多個來源綜合信息,為普通用戶的健康相關查詢提供答復。"
"知識圖譜擅長表示事實,而語言模型擅長理解複雜的自然語言查詢和提供易於理解的答案。"

Vigtigste indsigter udtrukket fra

A Joint-Reasoning based Disease Q&A System

by Prakash Chan... kl. arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.03181.pdf

Dybere Forespørgsler

如何進一步提高系統的自動化程度,減少人工干預?

要進一步提高系統的自動化程度並減少人工干預，可以考慮以下幾個策略：

自動數據更新：建立一個自動化的數據收集和更新機制，從可靠的醫療網站和數據庫中定期提取最新的醫療信息。這可以通過網絡爬蟲技術和API集成來實現，確保知識圖譜（KG）和文本數據庫（VDB）始終保持最新。

增強自然語言處理能力：進一步優化自然語言處理（NLP）模型，使其能夠更好地理解和解析用戶的問題。這可以通過持續的模型訓練和微調來實現，特別是針對醫療領域的專業術語和用語。

自動化的答案選擇機制：改進聯合推理算法，使其能夠自動選擇最佳答案，而不需要人工干預。這可以通過引入更多的評分指標和機器學習技術來實現，以提高答案的準確性和可讀性。

用戶反饋循環：建立一個用戶反饋系統，讓用戶能夠對系統的回答進行評價。這些反饋可以用來自動調整和優化系統的回答生成過程，從而減少人工干預的需求。

如何擴展系統的應用範圍,覆蓋更多類型的醫療問題?

擴展系統的應用範圍以覆蓋更多類型的醫療問題，可以考慮以下幾個方向：

多領域知識圖譜的構建：除了慢性病，系統可以擴展到其他醫療領域，如急性病、心理健康、預防醫學等。這需要從不同的醫療資源中收集相關數據，並構建相應的知識圖譜。

多語言支持：為了覆蓋更廣泛的用戶群體，系統可以增加多語言支持，讓不同語言的用戶都能夠使用該系統進行醫療問題的查詢。

個性化健康建議：系統可以根據用戶的健康狀況和歷史查詢記錄，提供個性化的健康建議和信息，這樣可以吸引更多用戶使用該系統。

整合其他醫療數據源：與醫療機構、診所和健康應用程序合作，整合更多的醫療數據，這樣可以使系統能夠回答更廣泛的醫療問題，並提供更具針對性的建議。

系統是否可以應用於其他領域的問答任務,如教育或金融等?

是的，該系統的設計和技術可以應用於其他領域的問答任務，如教育或金融等。具體應用方式如下：

教育領域：系統可以用於回答學生的學術問題，提供學習資源和建議。通過構建教育領域的知識圖譜，系統可以針對不同學科和主題提供準確的答案，幫助學生更好地理解學習內容。

金融領域：在金融領域，系統可以用於回答有關投資、理財、貸款等問題。通過整合金融數據和市場趨勢，系統可以提供即時的市場分析和建議，幫助用戶做出明智的財務決策。

跨領域應用：系統的聯合推理方法和自然語言處理技術可以靈活應用於各種領域的問答任務，無論是法律、科技還是社會科學等，均可根據特定領域的需求進行調整和優化。

多模態數據整合：系統可以整合文本、圖像和視頻等多種數據形式，提供更豐富的回答體驗，這在教育和金融領域都具有重要的應用潛力。