【摘 要】
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院前急救指危急重症病人到达医院前专业急救人员所实施的现场抢救和途中监护的医疗活动,其文本蕴含着大量珍贵的危急重症患者信息。但因为院前急救网络发展缓慢、数据量较少导致文本利用率低,而且文本中存在专业术语多、特征稀疏和标签混淆程度大的问题,导致分类难度大。目前,深度学习算法在医学文本分类中的应用成为研究热点。本文针对院前急救文本中存在的问题,从词向量模型、文本表示方法、激活函数和标签编码等方面,对院前
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院前急救指危急重症病人到达医院前专业急救人员所实施的现场抢救和途中监护的医疗活动,其文本蕴含着大量珍贵的危急重症患者信息。但因为院前急救网络发展缓慢、数据量较少导致文本利用率低,而且文本中存在专业术语多、特征稀疏和标签混淆程度大的问题,导致分类难度大。目前,深度学习算法在医学文本分类中的应用成为研究热点。本文针对院前急救文本中存在的问题,从词向量模型、文本表示方法、激活函数和标签编码等方面,对院前急救文本分类算法进行深入研究,具体研究内容如下。（1）针对院前急救文本专业术语多、特征稀疏的问题,提出Bi LSTMDText CNN-Attention-Meta-ACON（BDTAM）文本分类模型。该模型通过使用院前急救文本训练BERT预训练语言模型,解决专业术语多带来的特征提取难的问题,然后再通过加深卷积神经网络提高模型的局部文本特征提取能力,再利用自适应激活函数突出关键语义信息,最后通过Attention突出全局关键语义信息,解决特征稀疏的问题。（2）针对院前急救文本标签混淆程度大的问题,提出Bi LSTM-w Text CNNAttention-LCM（BWTA-LCM）。该模型在BDTAM模型的基础上,将双卷积神经网络改为加权卷积神经网络,进一步提高模型的特征提取能力,然后通过标签混淆模型获取文本与标签之间的语义联系,生成蕴含文本特征的模拟标签分布,解决标签混淆程度大的问题。实验结果证明,BERT模型能够获取医学领域词汇的语义信息,解决专业词汇多的问题,双卷积神经网络和自适应激活函数能够提高模型的特征提取能力,加权卷积神经网络能够进一步提高模型的局部特征提取能力,标签混淆模型能够解决标签混淆程度大的问题。
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