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题名基于中药关键词的序列到序列处方推荐模型
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作者
杨丰豪
侯校
赵紫娟
强彦
赵涓涓
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机构
太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院)
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出处
《计算机工程》
北大核心
2025年第3期283-292,共10页
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基金
国家自然科学基金(U21A20469,61972274)。
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文摘
以中医处方推荐任务作为切入点,现有处方推荐模型忽略草药配伍等领域知识信息,导致推荐效果不佳、推荐处方偏离实际。为此,提出一种基于序列到序列框架的中药关键词感知模型。在症状序列信息挖掘部分加入一种关键词感知网络,拓展模型多分支结构,并以处方君药作为关键词嵌入向量来挖掘处方配伍信息,提升模型深层次知识特征表示能力,提高推荐质量。设计一种交叉传播机制,降低注意力累加过程中被过多关注的特征维度,使得累加结果可以关注到未被关注区域,降低推荐处方重复概率。提出一种混合软损失,通过加大不同分布之间的差距,惩罚重复关注同一位置行为。在2个公共临床中医处方数据集上的实验结果表明,与TPGen、Herb-Know等其他深度学习模型相比,该模型能够有效提升推荐处方质量,解决模型生成过程中的重复问题,其在Precision、Recall、F1值上相比最好的基准模型分别提升了约8、5、6百分点。此外,消融实验结果也证明了各个模块的有效性。
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关键词
处方推荐
序列到序列
关键词
交叉传播机制
混合软损失
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Keywords
prescription recommendation
sequence-to-sequence
keyword
cross-propagation mechanism
hybrid soft loss
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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