一种基于因果驱动的中文医疗意图分类方法

本发明公开了一种基于因果驱动的中文医疗意图分类方法；其操作步骤如下：对原始医疗文本数据进行预处理，构建适应任务需求的训练数据集；利用预训练语言模型对医学文本进行编码，获取token级别的嵌入表示；将token嵌入表示输入语义因果增强模块，得到最终的句子嵌入表示；句子嵌入表示输入因果特征净化模块，提取与任务具有真实因果关系的关键特征；最终完成医疗意图的分类与识别。本发明通过引入语义因果增强模块，有效抑制了模型对对浅层模式的依赖，提高模型对句子深层语义的建模能力；通过引入因果特征净化模块，引导模型聚焦于对任务具有真实因果贡献的语义特征，提升了医疗意图识别的准确性和泛化能力。