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傳統的聊天機器人中用戶意圖識別一般采用基于模板匹配或人工特征集合等方法，針對其費時費力而且擴展性不強的問題，并結合醫療領域聊天文本的特點，提出了基于短文本主題模型（ BTM）和雙向門控循環單元（ BiGRU）的意圖識別模型。該混合模型將用戶就醫意圖識別看作分類問題，使用主題特征，首先通過BTM對用戶聊天文本逐句進行主題挖掘并量化，然后送入BiGRU進行完整上下文學習得到連續語句最終表示，最后通過分類完成用戶就醫意圖識別。對爬取的語料進行實驗，BTM-BiGRU方法明顯優于傳統的支持向量機（SVM）等方法，其F值更是高出目前較好的卷積長短期記憶組合神經網絡（ CNN-LSTM）近1.5個百分點。實驗結果表明，在本任務上該混合模型重點考慮研究對象的特點，能有效提高意圖識別的準確率。
近年來，人工智能發展迅猛，逐漸融人各個領域，其中在醫療領域的應用正引起學術界和工業界廣泛關注。不少在線醫療平臺開始使用聊天機器人來提供健康咨詢服務，這時聊天機器人不僅充當客服角色，更多起到一個健康咨詢師的作用。在和“健康咨詢師”聊天過程中，用戶會產生大量數據，不僅包含其健康信息，還包含其他相關信息。如果能夠利用這些信息提前判斷出用戶就醫傾向，則可以為下一步給用戶提出合理治療建議以及推薦相應科室作好準備。
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