目的:本文基于半夏泻心类方之间存在方证相应关系,从类方异同点角度出发,基于深度学习方法构建半夏泻心类方的方证识别模型,探讨半夏泻心类方的方证相应关系,为半夏泻心类方的方证相应关系客观化、规范化提供有益参考。方法:（1）检索中国知网、万方、读秀及古今医案辅助平台,并查阅相关医案书籍,收集半夏泻心类方医案各500例,半夏泻心汤500例,生姜泻心汤500例,甘草泻心汤500例,共1500例医案。（2）对医案文本数据进行预处理,首先采用Jieba分词库和中医医案分词库对医案文本进行分词,其次是用中医术语抽取词库对数据清洗,去除冗余信息,只保留其中的症状、体征、脉象、舌象等四诊信息,接着对症状体征进行规范化,最后将规范化后的文本进行对应的经方标注。经方医案文本数据被分为训练数据集和测试数据集。（3）将四诊信息作为深度学习模型的信息输入,而把与之相对的经方作为预测输出目标,中间识别模型的数据计算应用深度卷积神经网络来进行研究,将模型进行多次训练测试,最后输出的模型最优值。结果:（1）通过深度卷积神经网络构建的半夏泻心类方的方证自动识别模型的总准确率为89.33%,F1-score为89.37%,其中半夏泻心汤精确率为83.67%,召回率为87.23%,F1-score为85.41%;甘草泻心汤精确率为88.88%,召回率93.02%,F1-score为90.90%;生姜泻心汤精确率为94.67%,召回率83.33%,F1-score为91.37%。（2）半夏泻心类方中贡献度前20项四诊信息,按频次的高低依次排序,分别是食欲减退、弦脉、黄苔、细脉、红舌、白苔、腻苔、滑脉、大便稀溏、肠鸣、口颊溃烂、数脉、脘痞、腹胀、沉脉、呕吐、恶心、淡红舌、薄苔、口苦。（3）半夏泻心汤的500例医案中,共涉及542项症状体征,其中症状体征以食欲减退、脘痞、口苦等为主;舌象以黄苔、腻苔和红舌等为主;脉象以弦脉、细脉和滑脉等为主。甘草泻心汤的500例医案中,共涉及389项症状体征,其中症状体征以口颊溃烂、食欲减退、失眠等为主;舌象以红舌、黄苔、黄腻苔等为主;脉象以细脉、弦脉、数脉等为主。生姜泻心汤的500例医案中,共涉及371项症状体征,其中症状体征以肠鸣、食欲减退、大便稀溏等为主;舌象以白苔、黄苔、腻苔等为主;脉象以弦脉、细脉和滑脉等为主。结论:本文基于深度卷积神经网络构建半夏泻心类方的方证自动识别模型,模型经过训练后能够从文本语境中找到特征明显的词汇,较为准确地输出所对应的经方,模型分类效果较好,体现了人工智能具有方证识别能力,也说明了半夏泻心类方之间存在方证相应关系。