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基于Vocab-GCN的中文医疗文本分类方法
被引量：
2
1
作者
杜永兴
孙彤彤
+3 位作者
周李涌
李灵芳
李宝山
弓彦章
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第8期152-156,共5页
提出一种应用于中文医疗文本分类的基于词汇级的图卷积神经网络(Vocab-GCN)模型。该模型不仅可以直接对医学文本关系图进行学习,在图嵌入中保存关系图的全局结构信息,得到含有语义网络的深层病理关系,而且仅依靠两层卷积神经网络(CNN)...
提出一种应用于中文医疗文本分类的基于词汇级的图卷积神经网络(Vocab-GCN)模型。该模型不仅可以直接对医学文本关系图进行学习,在图嵌入中保存关系图的全局结构信息,得到含有语义网络的深层病理关系,而且仅依靠两层卷积神经网络(CNN)就展现出了良好的学习优势。实验结果表明:基于Vocab-GCN的中文医疗文本分类方法相比于最优的深度学习方法提高了6.17%的分类准确率,适用于患者初步对疾病类型做出诊断。
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关键词
图卷积神经网络
深度学习
中文医疗文本分类
疾病诊断
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题名
基于Vocab-GCN的中文医疗文本分类方法
被引量：
2
1
作者
杜永兴
孙彤彤
周李涌
李灵芳
李宝山
弓彦章
机构
内蒙古科技大学信息工程学院
内蒙古自治区纪检监察大数据实验室包头大数据研发应用中心
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第8期152-156,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61961033)
内蒙古自然科学基金资助项目(2019MS06021)
+4 种基金
内蒙古自治区科技重大专项项目(2019ZD025)
内蒙古自治区研究生教育教学改革研究与实践项目(YJG20191012710)
内蒙古科技成果转化专项项目(2020.1—2021.12)
内蒙古纪检监察大数据实验室开放课题基金资助项目(IMDBD2020019)
内蒙古科技大学创新基金资助项目(2019ODL—S10)。
文摘
提出一种应用于中文医疗文本分类的基于词汇级的图卷积神经网络(Vocab-GCN)模型。该模型不仅可以直接对医学文本关系图进行学习,在图嵌入中保存关系图的全局结构信息,得到含有语义网络的深层病理关系,而且仅依靠两层卷积神经网络(CNN)就展现出了良好的学习优势。实验结果表明:基于Vocab-GCN的中文医疗文本分类方法相比于最优的深度学习方法提高了6.17%的分类准确率,适用于患者初步对疾病类型做出诊断。
关键词
图卷积神经网络
深度学习
中文医疗文本分类
疾病诊断
Keywords
graph convolutional neural network(GCN)
deep learning
Chinese medical text classification
disease diagnosis
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于Vocab-GCN的中文医疗文本分类方法
杜永兴
孙彤彤
周李涌
李灵芳
李宝山
弓彦章
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023
2
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