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融合局部语义和全局结构信息的健康问句分类
被引量：
5
1
作者
张志昌
张治满
张珍文
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期9-15,共7页
针对已有的中文医疗健康问句分类方法的不足,提出了一种融合句子局部语义信息和全局结构信息的中文医疗健康问句分类方法。首先,通过卷积神经网络和独立循环神经网络获得医疗健康问句的局部语义表示和全部结构表示;然后,利用自注意力机...
针对已有的中文医疗健康问句分类方法的不足,提出了一种融合句子局部语义信息和全局结构信息的中文医疗健康问句分类方法。首先,通过卷积神经网络和独立循环神经网络获得医疗健康问句的局部语义表示和全部结构表示;然后,利用自注意力机制将得到的局部语义表示和全局结构表示向量融合,生成医疗健康问句的最终语义表示向量;最后,通过分类层分类并输出分类结果。实验结果表明,这种方法可以有效地提高模型的语义表示能力,且有效地改善了梯度消失和梯度爆炸问题,在中文医疗健康问句数据集上具有很好的性能。
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关键词
中文医疗健康问句分类
局部语义表示
全局结构
表示
卷积神经网络
独立循环神经网络
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题名
融合局部语义和全局结构信息的健康问句分类
被引量：
5
1
作者
张志昌
张治满
张珍文
机构
西北师范大学计算机科学与工程学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期9-15,共7页
基金
国家自然科学基金(61762081,61662067,61662068)
甘肃省重点研发计划(17YF1GA016)。
文摘
针对已有的中文医疗健康问句分类方法的不足,提出了一种融合句子局部语义信息和全局结构信息的中文医疗健康问句分类方法。首先,通过卷积神经网络和独立循环神经网络获得医疗健康问句的局部语义表示和全部结构表示;然后,利用自注意力机制将得到的局部语义表示和全局结构表示向量融合,生成医疗健康问句的最终语义表示向量;最后,通过分类层分类并输出分类结果。实验结果表明,这种方法可以有效地提高模型的语义表示能力,且有效地改善了梯度消失和梯度爆炸问题,在中文医疗健康问句数据集上具有很好的性能。
关键词
中文医疗健康问句分类
局部语义表示
全局结构
表示
卷积神经网络
独立循环神经网络
Keywords
Chinese medical health question classification
local semantic representation
global structural representation
convolution neural network
independently recurrent neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合局部语义和全局结构信息的健康问句分类
张志昌
张治满
张珍文
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
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