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基于融合条目词嵌入和注意力机制的自动ICD编码
被引量：
9
1
作者
张虹科
付振新
+3 位作者
任前平
徐辉
赵东岩
严睿
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期1-8,共8页
构建一种基于融合条目词嵌入和注意力机制的深度学习模型,可以充分利用电子病案中的多种非结构化文本数据,对病案首页的主要诊断进行自动ICD编码。该模型首先对含有病案条目的文本进行融合条目的词嵌入,并通过关键词注意力来丰富词级别...
构建一种基于融合条目词嵌入和注意力机制的深度学习模型,可以充分利用电子病案中的多种非结构化文本数据,对病案首页的主要诊断进行自动ICD编码。该模型首先对含有病案条目的文本进行融合条目的词嵌入,并通过关键词注意力来丰富词级别的类别表示;然后利用词语注意力来突出重点词语的作用,增强文本表示;最后通过全连接神经网络分类器进行分类,输出ICD编码。通过在中文电子病案数据集上的消融实验,验证了融合条目词嵌入、关键词注意力和词语注意力的有效性;与多个基准模型相比,所建模型在对81种疾病的分类中取得最好的分类效果,可以有效地提高自动ICD编码的质量。
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关键词
自动ICD编码
融合
条目
词
嵌入
关键
词
注意力
词
语注意力
病案首页
主要诊断
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职称材料
基于多任务双向长短时记忆网络的隐式句间关系分析
被引量：
7
2
作者
田文洪
高印权
+2 位作者
黄厚文
黎在万
张朝阳
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第5期47-53,共7页
隐式句间关系识别是篇章句间关系识别任务中一个重要的问题。由于隐式句间关系的语料没有较好的特征,目前该任务的识别仍不能达到很好的效果。隐式句间关系的语句和显式句间关系的语句在语义等方面有着一定的联系,为了充分利用这两个任...
隐式句间关系识别是篇章句间关系识别任务中一个重要的问题。由于隐式句间关系的语料没有较好的特征,目前该任务的识别仍不能达到很好的效果。隐式句间关系的语句和显式句间关系的语句在语义等方面有着一定的联系,为了充分利用这两个任务之间的联系,该论文使用多任务学习的方法,并使用双向长短时记忆(BiLSTM)网络学习语句的相关特征;同时,为充分利用文本的特征,采用融合词嵌入的方法并引入先验知识。与其他基于哈工大的中文篇章级语义关系语料库的实验结果表明,该文方法的平均F1值为53%,提升约13%;平均召回率(Recall)为51%,提升约9%。
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关键词
篇章句间关系识别
隐式句间关系
多任务学习
双向长短时记忆网络
融合词嵌入
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职称材料
题名
基于融合条目词嵌入和注意力机制的自动ICD编码
被引量：
9
1
作者
张虹科
付振新
任前平
徐辉
赵东岩
严睿
机构
北京大学王选计算机研究所
生命奇点(北京)科技有限公司
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期1-8,共8页
基金
国家重点研发计划(2017YFC0804001)
国家自然科学基金(61672058,61876196)资助
文摘
构建一种基于融合条目词嵌入和注意力机制的深度学习模型,可以充分利用电子病案中的多种非结构化文本数据,对病案首页的主要诊断进行自动ICD编码。该模型首先对含有病案条目的文本进行融合条目的词嵌入,并通过关键词注意力来丰富词级别的类别表示;然后利用词语注意力来突出重点词语的作用,增强文本表示;最后通过全连接神经网络分类器进行分类,输出ICD编码。通过在中文电子病案数据集上的消融实验,验证了融合条目词嵌入、关键词注意力和词语注意力的有效性;与多个基准模型相比,所建模型在对81种疾病的分类中取得最好的分类效果,可以有效地提高自动ICD编码的质量。
关键词
自动ICD编码
融合
条目
词
嵌入
关键
词
注意力
词
语注意力
病案首页
主要诊断
Keywords
attention
word attention
medical record home page
main diagnosis
分类号
R197.323 [医药卫生—卫生事业管理]
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多任务双向长短时记忆网络的隐式句间关系分析
被引量：
7
2
作者
田文洪
高印权
黄厚文
黎在万
张朝阳
机构
电子科技大学信息与软件工程学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第5期47-53,共7页
基金
国家自然科学基金(61672136
61828202)
文摘
隐式句间关系识别是篇章句间关系识别任务中一个重要的问题。由于隐式句间关系的语料没有较好的特征,目前该任务的识别仍不能达到很好的效果。隐式句间关系的语句和显式句间关系的语句在语义等方面有着一定的联系,为了充分利用这两个任务之间的联系,该论文使用多任务学习的方法,并使用双向长短时记忆(BiLSTM)网络学习语句的相关特征;同时,为充分利用文本的特征,采用融合词嵌入的方法并引入先验知识。与其他基于哈工大的中文篇章级语义关系语料库的实验结果表明,该文方法的平均F1值为53%,提升约13%;平均召回率(Recall)为51%,提升约9%。
关键词
篇章句间关系识别
隐式句间关系
多任务学习
双向长短时记忆网络
融合词嵌入
Keywords
discourse relationship recognition
implicit discourse relation
multi-task learning
Bi-LSTM
merge word embedding
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于融合条目词嵌入和注意力机制的自动ICD编码
张虹科
付振新
任前平
徐辉
赵东岩
严睿
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多任务双向长短时记忆网络的隐式句间关系分析
田文洪
高印权
黄厚文
黎在万
张朝阳
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019
7
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职称材料
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