【摘 要】
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[目的]针对在线健康社区疾病名称存在多种指称的问题,提出基于多特征融合的中文疾病名称归一化模型.[方法]基于在线健康社区构建中文疾病名称归一化数据集;采用LSTM、GRU和CN
【机 构】
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南京邮电大学管理学院 南京210003;江苏省数据工程与知识服务重点实验室 南京210023;南京邮电大学管理学院 南京210003
【基金项目】
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国家社科基金项目（项目编号：17CTQ022）;江苏研究生科研创新计划基金项目（项目编号：KYCX20＿0844）的研究成果之一
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[目的]针对在线健康社区疾病名称存在多种指称的问题,提出基于多特征融合的中文疾病名称归一化模型.[方法]基于在线健康社区构建中文疾病名称归一化数据集;采用LSTM、GRU和CNN模型进行中英文对照实验,利用Word2Vec和GloVe生成外部语义特征向量,并通过CNN模型进行验证;最后在自注意力机制基础上,提出多特征融合的中文疾病名称归一化模型MFCF-CNN,更好地利用全局和局部语义特征.[结果]实验表明,在中文数据集Accuracy@10指标上,MFCF-CNN模型准确率可以达到85.48％,较CNN基础模型提高8.84％.[局限]所构建的数据集规模较小,需要进一步增加数据量以体现模型泛化性.[结论]进一步推动了中文疾病名称归一化研究,为中文医学知识图谱构建和自然语言理解提供帮助.
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