【摘 要】
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在互联网医疗领域,智能AI分科室是一个很关键的环节,就是根据患者病情描述、疾病特征、药品等信息将患者分配到匹配的科室,可以利用深层双向Transformer结构的BERT预训练语言模型增强字的语义,但是患者病情文本描述具有信息稀疏的特点,不利于BERT的充分学习其中特征.本文提出了一种DNNBERT模型.是一种融合知识的联合训练模型,DNNBERT结合了神经网络(DNN)和Transformer模型的优势,能从文本中学习到更多的语义.实验证明DNNBERT的计算时间相比BERT-large速度提升1.7倍
【机 构】
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中国科学院沈阳计算技术研究所,中国科学院大学,东软集团股份有限公司,中国医科大学附属第四医院
【基金项目】
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国家水体污染控制与治理科技重大专项(2012ZX07505)。
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在互联网医疗领域,智能AI分科室是一个很关键的环节,就是根据患者病情描述、疾病特征、药品等信息将患者分配到匹配的科室,可以利用深层双向Transformer结构的BERT预训练语言模型增强字的语义,但是患者病情文本描述具有信息稀疏的特点,不利于BERT的充分学习其中特征.本文提出了一种DNNBERT模型.是一种融合知识的联合训练模型,DNNBERT结合了神经网络(DNN)和Transformer模型的优势,能从文本中学习到更多的语义.实验证明DNNBERT的计算时间相比BERT-large速度提升1.7倍
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