醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)信息平臺建設(shè)關(guān)系到我國重要的民生問題,現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展為身體素質(zhì)的提高帶來了新的機遇。其中,婦女兒童的健康問題一直是健康領(lǐng)域倍受關(guān)注的問題。充分利用信息技術(shù),整合開發(fā)信息資源,促進(jìn)醫(yī)療領(lǐng)域信息的交流和知識共享,加強服務(wù)信息平臺建設(shè),是提高我國婦幼保健醫(yī)療水平的必然選擇。目前,婦女兒童的醫(yī)療資源有限,專業(yè)人員較少,給婦女兒童就診帶來了極大的困擾。本文針對婦幼保健就診資源緊張的問題,提出構(gòu)建婦幼保健常識知識庫。首先分析了以知識庫為中心涉及到的重要技術(shù)和相關(guān)工具,包括本體知識庫構(gòu)建工具Protege、網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)、神經(jīng)元計算技術(shù)、分詞工具Word2Vec以及Jena工具。使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對婦幼保健常識文本進(jìn)行特征提取,完成對婦幼保健常識知識庫的知識圖譜、知識庫的構(gòu)建。本文通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)以及人工收集婦幼保健常識資源,通過Word2Vec工具將文本數(shù)據(jù)向量化婦幼常識文本向量化、特征提取以及模型訓(xùn)練,完成了相關(guān)實驗以及結(jié)果分析。實現(xiàn)婦幼保健相關(guān)專業(yè)知識的宣傳,婦幼檢查具體內(nèi)容解答以及婦幼健康需要做的檢查在內(nèi)的信息化服務(wù)。本論文系統(tǒng)實現(xiàn)分為知識庫和手機端兩個方面,在構(gòu)建領(lǐng)域知識庫... 

【文章來源】：海南大學(xué)海南省211工程院校

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－２神經(jīng)元結(jié)構(gòu)圖??Ｆｉｇ?２－２?Ｎｅｕｒｏｎ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｃｈａｒｔ??

婦幼保健常識知識庫構(gòu)建與實現(xiàn)??圖２－１網(wǎng)絡(luò)爬蟲流程圖??Ｆｉｇ?２－１?Ｎｅｔｗｏｒｋ?ｃｒａｗｌｅｒ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ??２＿４神經(jīng)元??神經(jīng)元是一個包含輸入、計算、輸出的功能模型，在機器學(xué)習(xí)中也稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，??單層祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)稱為感知機。通過將不同的感知機疊加在一起，并且前一層的感知機輸??出是后一層感知機的輸入，這樣的模型結(jié)構(gòu)便是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。實踐表明，一般多層??次網(wǎng)絡(luò)的感知機可以捕捉更抽象的特征，也有一個名字來強點這一點，即深度學(xué)習(xí)。??神經(jīng)元通常包含三層，即輸入層、隱藏層以及輸出層，結(jié)構(gòu)如圖２－２所示。??隱藏層??輸入層?／??一?Ｉ?：??／?輸出層??｛?）?＼?ｊ?、??（?齡一乂＇嚴(yán)一??、一終ｙ—、／?／＞一、、??／／＼＼?／?Ｗ?／?＼??廠〇?／／Ａ?；??｛?＼、一’／，??＼?ｙ？一??／?＼??圖２－２神經(jīng)元結(jié)構(gòu)圖??Ｆｉｇ?２－２?Ｎｅｕｒｏｎ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｃｈａｒｔ??祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)計算單元是神經(jīng)元，也稱節(jié)點如圖３所示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓權(quán)重的值??調(diào)整到最佳的過程即是訓(xùn)練算法的過程

海南大學(xué)碩士學(xué)位論文??通過計算公式，我們將所有抽象的概念公式化，最終得到神經(jīng)元輸出層的相關(guān)推??理公式，如圖２－４所示。??ａｌ??＇?Ｗ１??＼?????ａ２??—?Ｈ?Ｓｕｍ?；??Ｓｇｎ???Ｚ??＼?Ｊ??????／??／?Ｗ３??ａ３?Ｚ＝ｇ（ａｌ＊ｗｌ＋ａ２＊ｗ２＋ａ３＊ｗ３）??圖２－４神經(jīng)元推算公式圖??Ｆｉｇ?２－４?Ｆｏｒｍｕｌａ?Ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?Ｎｅｕｒｏｎ?Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ??２．５?Ｗｏｒｄ２Ｖｅｖ分詞工具??Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ是谷歌在２０１３年發(fā)布的一個開源工具，其核心思想是將詞表征映射為??對應(yīng)的實數(shù)向量（蒙曉燕，２０１８）。Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ利用深度學(xué)習(xí)的理論，把對文本內(nèi)容??通過深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練進(jìn)而處理做降維處理，簡化為Ｋ維向量空間中的向量運算，然??而文本語義上的相似可以用向量空間上的相似度來表示。Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ工具當(dāng)前采用的??模型有ＣＢＯＷ、Ｓｋｉｐ－Ｇｒａｍ，在分詞類的應(yīng)用工具中很廣泛。??ＣＢＯＷ通過深度學(xué)習(xí)的算法，通過相應(yīng)地訓(xùn)練，從而根據(jù)上下文來預(yù)測當(dāng)前詞??語的概率。Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ剛好相反，Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ則是通過深度學(xué)習(xí)的算法，通過相應(yīng)地訓(xùn)??練，根據(jù)當(dāng)前詞語來預(yù)測上下文的概率。首先，將被訓(xùn)練的單詞設(shè)置為一個隨機Ｓ??維向量

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3621591