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基于BERT和改进对抗训练的痛风病历分类方法
被引量：
3
1
作者
李胜煜
王磊
+2 位作者
徐文畅
贺玉伟
李鑫德
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第6期1668-1673,共6页
为解决痛风电子病历文本稀疏性高、数据集小导致的分类任务准确率低问题,提出一种基于BERT预训练模型和改进对抗训练的痛风病历文本分类算法。使用中文生物医学语言预训练模型MC-BERT初始化病历文本,下接Text-CNN网络捕捉文本中不同长...
为解决痛风电子病历文本稀疏性高、数据集小导致的分类任务准确率低问题,提出一种基于BERT预训练模型和改进对抗训练的痛风病历文本分类算法。使用中文生物医学语言预训练模型MC-BERT初始化病历文本,下接Text-CNN网络捕捉文本中不同长度的关键词信息,在模型训练过程中采用改进的对抗训练策略,在词嵌入中添加对抗性扰动提高模型的泛化性。实验结果表明,该算法可以提高中文痛风病历文本分类任务的精度,增强模型的鲁棒性。
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关键词
痛风
电子病历
文本分类
卷积神经网络
对抗训练
预训练模型
词嵌入
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职称材料
题名
基于BERT和改进对抗训练的痛风病历分类方法
被引量：
3
1
作者
李胜煜
王磊
徐文畅
贺玉伟
李鑫德
机构
中国科学技术
大学
生物
医学
工程学院
中国科学院苏州生物
医学
工程技术
研究
所生物
医学
检验技术
重点
实验室
青岛大学附属医院山东省代谢性疾病重点实验室山东省免疫疾病与痛风临床医学研究中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第6期1668-1673,共6页
基金
国家重点研发计划基金项目(2022YFC2503305)
山东省重点研发计划(重大科技创新工程)基金项目(2021CXGC011103、2021SFGC0104)。
文摘
为解决痛风电子病历文本稀疏性高、数据集小导致的分类任务准确率低问题,提出一种基于BERT预训练模型和改进对抗训练的痛风病历文本分类算法。使用中文生物医学语言预训练模型MC-BERT初始化病历文本,下接Text-CNN网络捕捉文本中不同长度的关键词信息,在模型训练过程中采用改进的对抗训练策略,在词嵌入中添加对抗性扰动提高模型的泛化性。实验结果表明,该算法可以提高中文痛风病历文本分类任务的精度,增强模型的鲁棒性。
关键词
痛风
电子病历
文本分类
卷积神经网络
对抗训练
预训练模型
词嵌入
Keywords
gout
electronic medical record
text classification
CNN
adversarial training
BERT
word embedding
分类号
TP391.1 [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
基于BERT和改进对抗训练的痛风病历分类方法
李胜煜
王磊
徐文畅
贺玉伟
李鑫德
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
3
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