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题名基于注意力和字嵌入的中文医疗问答匹配方法
被引量：8
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作者
陈志豪
余翔
刘子辰
邱大伟
顾本刚
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
移动计算与新型终端北京重点实验室(中国科学院计算技术研究所)
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第6期1639-1645,共7页
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基金
国家重大科技专项(2016ZX03002010-003)~~
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文摘
针对当前的分词工具在中文医疗领域无法有效切分出所有医学术语,且特征工程需消耗大量人力成本的问题,提出了一种基于注意力机制和字嵌入的多尺度卷积神经网络建模方法。该方法使用字嵌入结合多尺度卷积神经网络用以提取问题句子和答案句子不同尺度的上下文信息,并引入注意力机制来强调问题和答案句子之间的相互影响,该方法能有效学习问题句子和正确答案句子之间的语义关系。由于中文医疗领域问答匹配任务没有标准的评测数据集,因此使用公开可用的中文医疗问答数据集(cMedQA)进行评测,实验结果表明该方法优于词匹配、字匹配和双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)建模方法,并且Top-1准确率为65.43%。
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关键词
自然语言处理
问答对匹配
卷积神经网络
字嵌入
注意力机制
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Keywords
natural language processing
question answer matching
Convolutional Neural Network(CNN)
character embedding
attention mechanism
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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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题名基于深度学习的舌象特征分析
被引量：28
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作者
李渊彤
罗裕升
朱珍民
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机构
湘潭大学信息工程学院
中国科学院计算机技术研究所
移动计算与新型终端北京重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第11期148-158,共11页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFC2000605)。
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文摘
中医舌诊因其直观稳定且易于观察的特点,以及具有较高的临床应用价值和快捷方便的实用性,成为了一个重要的研究课题。目前,将医学图像处理技术、人工智能技术和中医专家的临床经验相结合,实现了对中医舌诊的客观化、定量化和自动化,这是当前中医舌诊现代化研究的主流方向。文中研究了基于迁移学习和深度学习的舌体精确分割和舌象特征识别的关键技术,提出了一种基于区域关联的单像素损失函数的舌体分割方法,新的损失函数不仅考虑到了区域像素之间的关联关系,而且有效利用了像素标签语义的监督信息,能够更好地指导模型进行训练学习,在测试集上的MIoU指标达到了96.32%。然后,针对舌象几何特征提出了一个融合空间转换网络和VGG16模型的舌象几何特征分析模型,使用了空间转换网络来显式地学习空间不变性,并复用了VGG16模型的卷积部分,使得可以用舌体分割任务学习到的知识来进行参数迁移学习。通过两组对比实验,验证了空间转换网络对提高模型空间不变性的有效性,以及舌体分割的知识迁移能使模型更快、更平稳地收敛。同时,提出了一个融合深度纹理编码网络和VGG16模型的舌象纹理特征分类模型,使用深度纹理编码网络能将卷积得到的有序特征图编码成无序的纹理语义表示,以更有效地表达纹理信息。通过实验对比分析验证了深度纹理编码网络的无序编码对舌象纹理语义表示的有效性。
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关键词
中医舌诊
舌象分析
舌体分割
深度学习
迁移学习
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Keywords
Traditional chinese medicine tongue diagnosis
Tongue image analysis
Tongue segmentation
Deep learning
Transfer learning
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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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