基于BERT-Att-biLSTM模型的医学信息分类研究

於张闲; 胡孔法

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基于BERT-Att-biLSTM模型的医学信息分类研究

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cqvip:目前,对互联网上虚假健康信息的研究多集中于谣言识别,而对医学信息自动分类的研究较少。采用基于双向编码的语言表征模型和注意力增强的双向长短时记忆模型(BERT-Att-BiLSTM模型),对健康信息文本进行分类,实现自动识别虚假健康信息。实验结果表明,BERT-Att-BiLSTM模型可以高效地对医学信息进行分类,其中BERT模型相较于BiLSTM模型,性能提升明显;与融合Word2Vec的BiLSTM模型相比,BERT-Att-BiLSTM模型效果更佳。

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来源
《计算机时代》 |2020年第3期|1-4|共4页
作者
於张闲; 胡孔法;
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作者单位

南京中医药大学人工智能与信息技术学院江苏南京 210023;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络计算机;
关键词
健康信息; 语言表征模型; 双向长短时记忆模型; BERT-Att-BiLSTM模型;

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