資料介紹
中醫(yī)逐漸成為熱點(diǎn),中醫(yī)病歷文本中包含著巨大而寶貴的醫(yī)療信息。而在中醫(yī)病歷文本挖掘和利用方面,一直面臨中醫(yī)病歷文本利用率低、抽取有效信息并對信息文本進(jìn)行分類的難度大的問題。針對這一問題,研究一種對中醫(yī)病歷文本的提取與自動(dòng)分類的方法具有很大的臨床價(jià)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(yù)處理獲取短文本向量作為模型輸入,對比BERT與 word2vec模型的預(yù)訓(xùn)練效果,對比Bⅰ-LSTM十 Attention和LSTM模型的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,BERT十Bi-LSTM十 Attention融合模型在中醫(yī)病歷文本的提取和分類方面達(dá)到了最高的veragefl值(即89.52%)。通過對比發(fā)現(xiàn),BERT較word2vec模型的預(yù)訓(xùn)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(yī)學(xué)價(jià)值。
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