1.一种基于重排序器的医疗问题摘要生成方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于重排序器的医疗问题摘要生成方法，其特征在于，所述步骤s1构建医疗问题摘要生成数据集、步骤s2构建并训练医疗问题摘要生成模型，分别如下：
3.根据权利要求2所述的基于重排序器的医疗问题摘要生成方法，其特征在于，所述步骤s202构建交叉熵损失函数，具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于重排序器的医疗问题摘要生成方法，其特征在于，所述步骤s3构建并训练重排序器模型，具体如下：
5.根据权利要求4所述的基于重排序器的医疗问题摘要生成方法，其特征在于，所述步骤s302构建排序损失函数，具体如下：
6.根据权利要求1所述的基于重排序器的医疗问题摘要生成方法，其特征在于，所述步骤s4使用医疗问题摘要生成模型和重排序器模型进行推理，具体如下：
7.根据权利要求6所述的基于重排序器的医疗问题摘要生成方法，其特征在于，所述步骤s403计算文本语义相似度并进行重排序，具体如下：
8.根据权利要求6所述的基于重排序器的医疗问题摘要生成方法，其特征在于，所述步骤s404通过置信度门控机制选择最终摘要，具体如下：
9.一种基于重排序器的医疗问题摘要生成装置，实现权利要求1-8所描述的基于重排序器的医疗问题摘要生成方法，其特征在于，该装置包括：
10.一种电子设备，其特征在于，电子设备包括存储介质以及处理器；存储介质存储有多条指令，所述指令由处理器加载，执行权利要求1-8中所述的基于重排序器的医疗问题摘要生成方法的步骤；处理器，用于执行存储介质中的指令。