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基于双通道神经网络的疾病文本分类方法

         
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摘要

医疗疾病文本的准确分类对医疗信息化的发展具有重要的推进作用,本研究提出一种基于双通道学习的神经网络模型研究疾病文本分类方法.该模型分别使用卷积神经网络和双向长短期记忆网络对患者输入的疾病症状文本进行局部特征以及时序特征学习.此外,在双向长短期记忆网络上引入自注意力机制区分特征对类别预测的贡献值,增强模型的学习能力和可解释性.为使两个通道提取到的特征能够共同决定分类结果,该模型将两种特征进行拼接融合,最后利用softmax分类器得到最终的分类结果.实验结果表明,在疾病文本分类的性能方面,该模型相比其他分类模型具有较高的精确率、召回率和F1值,分别可达90.61％、90.48％和90.51％.

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