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面向慢性腎臟病中醫(yī)醫(yī)案的知識(shí)圖譜學(xué)習(xí)與推理研究

發(fā)布時(shí)間:2025-02-11 12:57
  慢性腎臟病是臨床常見疾病,其發(fā)病隱匿,病程較長(zhǎng),早期診斷并有效治療對(duì)于有效防治意義重大,F(xiàn)代醫(yī)學(xué)對(duì)于慢性腎臟病的治療手段有限,主要通過(guò)調(diào)節(jié)飲食、利尿、降壓、降脂等控制相關(guān)危險(xiǎn)因素。長(zhǎng)久以來(lái),中醫(yī)藥在治療慢性腎臟病方面有著其獨(dú)特的診斷和治法,并取得了顯著的療效。中醫(yī)學(xué)認(rèn)為慢性腎臟病的主要特點(diǎn)為本虛標(biāo)實(shí),初期多脾腎兩虛,晚期氣血陰陽(yáng)俱虛,因此治療上注重標(biāo)本兼治,虛實(shí)互調(diào)。當(dāng)前,具有豐富經(jīng)驗(yàn)的中醫(yī)師稀缺,且局限于傳統(tǒng)的中醫(yī)傳承模式,缺乏豐富臨床經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師無(wú)法滿足民眾對(duì)高質(zhì)量慢性腎臟病診療的迫切需求,引入現(xiàn)代信息技術(shù)輔助中醫(yī)診療經(jīng)驗(yàn)有效傳承和決策迫在眉睫。論文面向慢性腎臟病中醫(yī)醫(yī)案,構(gòu)建慢性腎臟病知識(shí)圖譜,結(jié)合現(xiàn)代計(jì)算機(jī)方法開展知識(shí)圖譜學(xué)習(xí)與推理,實(shí)現(xiàn)慢性腎臟病中醫(yī)診療經(jīng)驗(yàn)輔助傳承。論文主要研究工作如下:1.針對(duì)慢性腎臟病診療過(guò)程,構(gòu)建中醫(yī)診療本體層,保留醫(yī)案中完整的中醫(yī)診療路徑。面向慢性腎臟病中醫(yī)醫(yī)案文獻(xiàn),針對(duì)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理文本時(shí)忽略局部詞語(yǔ)信息問題,提出基于局部信息和上下文信息的命名實(shí)體識(shí)別方法,算法F1值達(dá)97.39%,將識(shí)別后實(shí)體嵌入診療本體層,構(gòu)建慢性腎臟病知識(shí)圖譜。2.針對(duì)現(xiàn)有翻...

【文章頁(yè)數(shù)】:88 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-3知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)路線圖??圖1-3顯示了目前構(gòu)建知識(shí)圖譜的整體技術(shù)路線[15]

圖1-3知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)路線圖??圖1-3顯示了目前構(gòu)建知識(shí)圖譜的整體技術(shù)路線[15]

—?^?|?關(guān)系抽取?|?I?|?j??知識(shí)圖譜——|???__J?|?特征提取?|_j?|本體構(gòu)建|?|?|本體推理|?^^?j?|可視化?|??!?實(shí)體消歧?|?丨????|?]???|?]?]??非結(jié),數(shù)據(jù)?i二L?I?|?|數(shù)據(jù)映射I?I?|職麵!?11推薦系統(tǒng)I!??/....


圖3-2?FOFE-BiLSTM-CRF模型框架圖??18??

圖3-2?FOFE-BiLSTM-CRF模型框架圖??18??

如條件隨機(jī)場(chǎng)模型、隱馬爾可夫模型等等。近年來(lái),隨著深度??學(xué)習(xí)的引入,越來(lái)越多的深度學(xué)習(xí)模型被用于NER任務(wù),如前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,深度學(xué)習(xí)模型無(wú)需人工定義特征模板,能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)??信息的有效特征,在標(biāo)注語(yǔ)料充分的情況下,深度學(xué)習(xí)模型能夠取得比傳統(tǒng)方法....


圖3-3?LSTM存儲(chǔ)塊[26]??-_

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?電子科技太學(xué)碩士學(xué)位論文???〇t?=?^{Wx〇xt?+?Wh〇ht_t?+?Wc〇ct?+?b0)?(3-6)??ht?=?ottanh(ct)?(3_7)??h個(gè)??Output?gate??^anm?//??Forget?gate?個(gè)??Block?gate?(tanh....


圖3-4多層LSTM存儲(chǔ)單元融合??將宇序列向量和FOFE編碼后的子序列向靈同時(shí)輸入多層前向LSTM,層數(shù)為??閾值n,融合方式如圖3-4所錄

圖3-4多層LSTM存儲(chǔ)單元融合??將宇序列向量和FOFE編碼后的子序列向靈同時(shí)輸入多層前向LSTM,層數(shù)為??閾值n,融合方式如圖3-4所錄

有子序列進(jìn)行編碼,得到與字向量維度相同的子序列編碼,如x,,e?=??TOf£"(cfc,ce),&表:示子序'歹帷'句中的開始位置j?e.表示結(jié)束:豫:置備??B-LOC?M-LOC?E-LOC?B-LOC?M-LOC?M-LOC?E-LOC??QD?QD?QD?QD?QD??....



本文編號(hào):4033297

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