【摘 要】
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目的:方剂作为中医临床用药的主要载体,利用药效物质的协同来增强药效降低毒副作用。相关研究显示,方剂功效与其组成药物间存在着非线性关系。深度学习作为拟合非线性关系的有效技术,在方剂功效研究中主要为模型的简单调用,忽略了方剂数据自身的特点与中医复杂的理论背景,导致模型学习效果不佳。本研究借鉴自然语言处理领域研究方法,融合中医理论,提出一种“预训练+微调”形式的药向量预训练模型,同时结合方剂数据的特点提
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目的:方剂作为中医临床用药的主要载体,利用药效物质的协同来增强药效降低毒副作用。相关研究显示,方剂功效与其组成药物间存在着非线性关系。深度学习作为拟合非线性关系的有效技术,在方剂功效研究中主要为模型的简单调用,忽略了方剂数据自身的特点与中医复杂的理论背景,导致模型学习效果不佳。本研究借鉴自然语言处理领域研究方法,融合中医理论,提出一种“预训练+微调”形式的药向量预训练模型,同时结合方剂数据的特点提出了一种改进的深度学习模型对方剂进行功效分类,以此来探究方剂配伍与功效的关系,并为中医智能辅助、中医药现代化发展提供经验。方法:收集方剂数据,对方剂药物组成、方剂功效信息进行规范化、标准化,并进行数据统计与分析;借鉴预训练方法,融合中医理论,构建药向量预训练模型TCM2Vec,包含基于FM算法的中药关系特征预训练模型FMh2v与基于双层编码器的微调网络DECNN,最终得到包含更多语义信息的药向量表示;最后结合方剂数据弱语序与样本量较小的特点,设计基于特征偏差的无参网络层,同时提出一种融合特征对齐偏差的损失函数以更新网络参数,得到深度学习模型FATCNN进行方剂功效分类。结果:实验表明,FMh2v训练得到的药向量作为初始嵌入后Text CNN、LSTM、Text RCNN、Transformer以及GRU分类ACC与F1值均优于无预训练嵌入、以CBOW和BERT为初始化嵌入的分类结果;以少量有标签方剂数据为实验对象,与五个基线模型的分类结果相比,具有双层编码器的DECNN的ACC为71.15%,F1为72.17%,优于基线模型;提出的分类模型FATCNN实验结果与基线模型中性能最好的Text CNN相比,FATCNN方剂功效分类ACC提升1.93%,F1提升1.25%,在两个公共数据集中,FATCNN也具有较好的表现。结论:本文借鉴自然语言处理领域的词向量技术,结合中医理论进行改进后的药向量训练模型TCM2Vec具有获得更为准确语义表示的能力;在获取药向量的基础上,本文设计的基于特征偏差对齐的分类模型FATCNN具有更优秀的方剂功效分类性能。
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