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低资源语料库下基于变分推理的医学对话生成：方法、挑战与突破

一、引言

1.1研究背景

随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）在医疗领域的应用日益广泛，其中医疗对话生成技术成为研究热点。医疗对话生成旨在构建智能对话系统，实现医患之间的有效沟通，辅助医生进行诊断、治疗建议以及患者教育等工作。这一技术的发展，不仅能提高医疗效率、优化医疗资源分配，还能为患者提供更加便捷、个性化的医疗服务，具有重大的现实意义。

在实际医疗场景中，不同地区、不同疾病类型以及特殊医疗领域往往面临语料库资源有限的问题。这些低资源语料库的特点显著：数据规模小，难以覆盖丰富的医疗场景和疾病种类；数据多样性不足，可能