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智慧医疗+基于ALBERT与双向GRU的中医脏腑定位模型

张德政 范欣欣 谢永红 蒋彦钊

张德政, 范欣欣, 谢永红, 蒋彦钊. 智慧医疗+基于ALBERT与双向GRU的中医脏腑定位模型[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.13.002
引用本文: 张德政, 范欣欣, 谢永红, 蒋彦钊. 智慧医疗+基于ALBERT与双向GRU的中医脏腑定位模型[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.13.002
Traditional Chinese Medicine Zang-fu Localization Model based on ALBERT and Bi-GRU[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.13.002
Citation: Traditional Chinese Medicine Zang-fu Localization Model based on ALBERT and Bi-GRU[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.13.002

智慧医疗+基于ALBERT与双向GRU的中医脏腑定位模型

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.13.002
详细信息
  • 中图分类号: TP391.1

Traditional Chinese Medicine Zang-fu Localization Model based on ALBERT and Bi-GRU

  • 摘要: 脏腑定位,即明确病变所在的脏腑,是中医脏腑辨证的重要阶段。本文旨在通过神经网络模型搭建中医脏腑定位模型,通过输入症状文本信息,输出对应的病变脏腑标签,为实现中医辅助诊疗的脏腑辨证提供支持。本文将中医的脏腑定位问题建模为自然语言处理中的多标签文本分类问题,基于中医的医案数据,提出一种基于预训练模型ALBERT和双向GRU(门控循环单元)的脏腑定位模型。本文提出的模型最终在测试集上F1值达到了0.8013。进行对比实验和消融实验后,实验结果表明本文提出的方法在中医脏腑定位的问题上相比于多层感知机模型、决策树模型具有更高的准确性,以及使用ALBERT预训练模型进行文本表示相比使用Word2Vec方法有效提升了模型的准确率。
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出版历程
  • 网络出版日期:  2021-03-02

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