【摘 要】
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深度学习技术迅速发展，在中医药材推荐任务中被大量使用。针对传统神经网络模型在中医药材推荐应用中推荐精度不高、模型参数量较大等问题，提出一种多层次特征融合的轻量级药材推荐方法。在TextCNN模型参数量少、特征抽取全面等特点的基础上，进一步融合症状语义特征和序列特征，从而获取更全面的症状药材特征完成中医药材推荐任务，并将其在中医药材公开数据集上进行验证。实验表明，该方法对药材推荐的F5得分达到0.2
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61806221）；
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深度学习技术迅速发展，在中医药材推荐任务中被大量使用。针对传统神经网络模型在中医药材推荐应用中推荐精度不高、模型参数量较大等问题，提出一种多层次特征融合的轻量级药材推荐方法。在TextCNN模型参数量少、特征抽取全面等特点的基础上，进一步融合症状语义特征和序列特征，从而获取更全面的症状药材特征完成中医药材推荐任务，并将其在中医药材公开数据集上进行验证。实验表明，该方法对药材推荐的F5得分达到0.241 9，相较于基线模型具有显著提升，模型大小仅为4.26M。并且，通过消融实验分析不同模型组件对推荐任务的影响，验证了所提方法的有效性，以期为中医药材推荐提供新的方法。
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