[發(fā)明專利]一種增強(qiáng)局部特征提取的中醫(yī)輔助診斷系統(tǒng)及方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202110236106.1 | 申請(qǐng)日: | 2021-03-03 |
| 公開(公告)號(hào): | CN113066572B | 公開(公告)日: | 2023-06-16 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 袁鋒;徐傳杰;張宇昂;王冰 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 山東師范大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G16H50/20 | 分類號(hào): | G16H50/20;G16H50/70;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08;G06F40/289 |
| 代理公司: | 濟(jì)南圣達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221 | 代理人: | 董雪 |
| 地址: | 250014 山*** | 國(guó)省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 增強(qiáng) 局部 特征 提取 中醫(yī) 輔助 診斷 系統(tǒng) 方法 | ||
1.一種增強(qiáng)局部特征提取的中醫(yī)輔助診斷系統(tǒng),其特征在于,包括:
數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取待測(cè)中醫(yī)診斷文本;
局部特征向量獲取模塊,用于獲取待測(cè)中醫(yī)診斷文本中的局部特征向量;
疾病預(yù)測(cè)模塊,用于將局部特征向量輸入訓(xùn)練好的中醫(yī)輔助診斷模型中,獲得疾病預(yù)測(cè)結(jié)果,其中,中醫(yī)輔助診斷模型包括BERT網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和softmax層,BERT網(wǎng)絡(luò)的輸出與局部特征向量一起作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出作為softmax層的輸入;
所述疾病預(yù)測(cè)模塊中中醫(yī)輔助診斷模型為:
BERT網(wǎng)絡(luò)以局部特征向量為輸入,輸出文本的全局表示向量,在局部特征向量中融入全局表示向量后作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,輸出文本特征向量,將文本特征向量輸入softmax層中進(jìn)行疾病預(yù)測(cè);具體為:
令Wt為長(zhǎng)度為n的句子的特征向量中第t個(gè)字的向量表示,則使用BERT進(jìn)行編碼得到ht:
ht=BERT(wt)
將所有句子的特征向量輸入到BERT后,便可以得到當(dāng)前文本的局部特征表示向量H:
H=[h1;h2;...hn]
將所得到的當(dāng)前文本的局部特征表示向量H經(jīng)過平均池化層得到最終的全局表示向量g:
g=Average(H)
在獲得全局表示向量g之后,將全局表示向量g融入到局部特征向量中,作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入來進(jìn)行文本特征提取;經(jīng)過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取后得到文本特征向量L:
L=conv(xt-1,g,xt)
在經(jīng)過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到文本特征向量L之后,將其通過softmax層得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果PL:
PL=softmax(L)。
2.如權(quán)利要求1所述的增強(qiáng)局部特征提取的中醫(yī)輔助診斷系統(tǒng),其特征在于,疾病預(yù)測(cè)模塊通過BERT網(wǎng)絡(luò)獲取全局表示向量的具體過程為:
將局部特征向量輸入BERT網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行編碼,獲取局部特征表示向量;
將局部特征表示向量經(jīng)過平均池化獲得全局表示向量。
3.如權(quán)利要求1所述的增強(qiáng)局部特征提取的中醫(yī)輔助診斷系統(tǒng),其特征在于,局部特征向量獲取模塊對(duì)于獲取的待測(cè)中醫(yī)診斷文本采用字符級(jí)輸入方式。
4.如權(quán)利要求1所述的增強(qiáng)局部特征提取的中醫(yī)輔助診斷系統(tǒng),其特征在于,局部特征向量獲取模塊在通過待測(cè)中醫(yī)診斷文本獲取局部特征向量前,對(duì)待測(cè)中醫(yī)診斷文本進(jìn)行去除停用詞操作。
5.如權(quán)利要求1所述的增強(qiáng)局部特征提取的中醫(yī)輔助診斷系統(tǒng),其特征在于,局部特征向量獲取模塊通過獲取待測(cè)中醫(yī)診斷文本每個(gè)句子的特征向量,組成局部特征向量。
6.如權(quán)利要求1所述的增強(qiáng)局部特征提取的中醫(yī)輔助診斷系統(tǒng),其特征在于,疾病預(yù)測(cè)模塊通過獲取已有的中醫(yī)診斷文本與對(duì)應(yīng)疾病,構(gòu)建訓(xùn)練集;通過訓(xùn)練集對(duì)構(gòu)建的中醫(yī)輔助診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練,獲取訓(xùn)練好的中醫(yī)輔助診斷模型。
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