问题诊断领域的智能对话系统研究

在人工智能领域，智能对话系统有着重要的研究意义和应用价值。智能对话系统是一种通过自然语言与人进行沟通交流的人机交互系统，它被定义为未来各种服务的入口。然而针对问题诊断领域的智能对话系统研究相对较少。本文设计并实现了应用于问题诊断领域的任务型智能对话系统，采用了管道方法(Pipeline Method)的架构设计了包括自然语言理解、对话管理、知识库和自然语言生成的对话流程，并提出了一套新颖的知识库模型和对话管理方法：基于问题症状和问题根因的二分图知识组织方式和基于概率分布的问题根因对话策略。该系统作为远程诊断的一个解决方案，利用人工智能打通医疗全科领域的关键技术点，形成可落地、可用、可工程化的全科辅助诊断对话系统。针对从公开出版物上随机选取的23种常见疾病的病例数据，本系统的召回率得到了较好的结果，其中前四召回率接近专业医生的诊断结果。本系统达到了缩短响应时间，降低成本，提升客户满意度的效果。