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基于图神经网络增强句嵌入的中医文献多标签分类方法研究
被引量：
2
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作者
陈靖耀
李敬华
于彤
《世界科学技术-中医药现代化》
北大核心
2025年第2期420-430,共11页
目的提出一种使用图神经网络增强句嵌入的中医文献多标签分类方法,能够有效获取相似文章之间的关联,通过与文本语义信息的相互融合,提高分类性能。方法获取论文句嵌入数据,建立中医文献异构网络,通过图神经网络GraphSAGE模型学习论文在...
目的提出一种使用图神经网络增强句嵌入的中医文献多标签分类方法,能够有效获取相似文章之间的关联,通过与文本语义信息的相互融合,提高分类性能。方法获取论文句嵌入数据,建立中医文献异构网络,通过图神经网络GraphSAGE模型学习论文在异构网络上的表征信息和自身的句嵌入信息,将得到的特征向量输入模型进行多标签分类。结果在中医文献数据集下,基于图神经网络的模型的多标签分类精确率和F1值,达到了0.83与0.72,优于主流基线模型。结论本文提出的方法在中医文献多标签分类任务中具有有效性。
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关键词
多标签分类
样本不均衡
中医文献异构网络
图神经
网络
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题名
基于图神经网络增强句嵌入的中医文献多标签分类方法研究
被引量：
2
1
作者
陈靖耀
李敬华
于彤
机构
中国中医科学院中医药信息研究所
出处
《世界科学技术-中医药现代化》
北大核心
2025年第2期420-430,共11页
基金
中国中医科学院基本科研业务费自主选题项目(ZZ150313):中医药知识图谱自动构建共性技术研究与平台开发,负责人:于彤
中国中医科学院科技创新工程重大攻关项目(CI2021A05308):基于海量文献的中医脾胃病知识图谱自动构建与知识服务研究,负责人:于彤
中国中医科学院科技创新工程中医药信息学创新团队(CI2021B002):大规模中医药知识图谱的构建、融合与有效方药发现研究,任务负责人:李敬华。
文摘
目的提出一种使用图神经网络增强句嵌入的中医文献多标签分类方法,能够有效获取相似文章之间的关联,通过与文本语义信息的相互融合,提高分类性能。方法获取论文句嵌入数据,建立中医文献异构网络,通过图神经网络GraphSAGE模型学习论文在异构网络上的表征信息和自身的句嵌入信息,将得到的特征向量输入模型进行多标签分类。结果在中医文献数据集下,基于图神经网络的模型的多标签分类精确率和F1值,达到了0.83与0.72,优于主流基线模型。结论本文提出的方法在中医文献多标签分类任务中具有有效性。
关键词
多标签分类
样本不均衡
中医文献异构网络
图神经
网络
Keywords
Multi-label Classification
Imbalanced Sampling
TCM Heterogeneous Network
Graph Neural Network
分类号
R-058 [医药卫生]
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作者
出处
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被引量
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1
基于图神经网络增强句嵌入的中医文献多标签分类方法研究
陈靖耀
李敬华
于彤
《世界科学技术-中医药现代化》
北大核心
2025
2
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