【摘 要】
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为了解决中文电子病历文本分类的高维稀疏性、算法模型收敛速度较慢、分类效果不佳等问题,提出了一种基于注意力机制结合CNN-BiLSTM模型的病历文本分类模型.该模型首先使用word2vec工具进行词向量表示,利用多层卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)结构提取病历文本的局部特征,通过拼接操作丰富局部特征表示,再利用双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)提取上下文的语义关联信息,获取句子级别的
【机 构】
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徐州医科大学医学信息与工程学院,徐州221004
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为了解决中文电子病历文本分类的高维稀疏性、算法模型收敛速度较慢、分类效果不佳等问题,提出了一种基于注意力机制结合CNN-BiLSTM模型的病历文本分类模型.该模型首先使用word2vec工具进行词向量表示,利用多层卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)结构提取病历文本的局部特征,通过拼接操作丰富局部特征表示,再利用双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)提取上下文的语义关联信息,获取句子级别的高层特征表达.最后通过Attention机制进行特征加权,降低噪声特征的影响,并输入softmax层进行分类.在多组对比实验的实验结果表明,该模型取得了97.85％的F1,有效地提升了文本分类的效果.
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