資料介紹
中醫逐漸成為熱點,中醫病歷文本中包含著巨大而寶貴的醫療信息。而在中醫病歷文本挖掘和利用方面,一直面臨中醫病歷文本利用率低、抽取有效信息并對信息文本進行分類的難度大的問題。針對這一問題,研究一種對中醫病歷文本的提取與自動分類的方法具有很大的臨床價值。文中嘗試提出一種基于BERT十 BI-LSTM+ Attention融合的病歷短文本分類模型。使用BERT預處理獲取短文本向量作為模型輸入,對比BERT與 word2vec模型的預訓練效果,對比Bⅰ-LSTM十 Attention和LSTM模型的效果。實驗結果表明,BERT十Bi-LSTM十 Attention融合模型在中醫病歷文本的提取和分類方面達到了最高的veragefl值(即89.52%)。通過對比發現,BERT較word2vec模型的預訓練效果有顯著的提升,且Bi-LSTM+ Attention模型較LSTM模型的效果有顯著的提升,因此提出的BERT十Bi-LSTM+ Attention融合模型在病歷文本抽取與分類上有一定的醫學價值。
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