隨著人工智能的快速發(fā)展以及國家政策對中醫(yī)藥的大力扶持,中醫(yī)藥信息化、智能化迎來了新的契機,也為改變目前中醫(yī)藥發(fā)展較慢這一困境創(chuàng)造了新機遇。本文以某中醫(yī)院提供的中醫(yī)病情文本數據為基礎,對中醫(yī)智能辨證問題開展了研究。針對中醫(yī)病情文本特點,提出了基于關鍵詞的中醫(yī)病情文本關鍵語義信息提取方法,然后在深入了解中醫(yī)辨證的基礎上,將中醫(yī)腎病辨證問題抽象成一個有監(jiān)督的多分類問題,使用深度學習對中醫(yī)腎病病情文本進行分類,最后構建了中醫(yī)藥智能服務平臺。論文主要貢獻如下:1)深入分析了中醫(yī)病情文本的特點,使用文本N-Gram片段的信息熵等指標進行領域詞識別,進一步提升了分詞精度。2)基于中醫(yī)病情文本特點,提出了一種基于病位的中醫(yī)病情文本關鍵詞提取算法（TF-IDF-DP）,為獲得病情文本關鍵語義信息打下了基礎。3)在病情文本關鍵詞的基礎上,提出了一種基于關鍵詞的中醫(yī)病情文本關鍵語義信息提取方法（DKSIEK）,完成病位、癥狀、癥狀有無關系、癥狀嚴重程度等關鍵語義信息提取。實驗結果表明,該方法不僅能夠有效提取關鍵語義信息,還起到抑制噪音的作用。4)深入調研了深度學習文本分類方法,然后全面系統(tǒng)地將其應用到中醫(yī)腎... 

【文章來源】：浙江大學浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：99 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１２０１２－２０１８Ｈ１中國人工智能私募股權投資市場整體情況２??人工智能的發(fā)展帶動了智能醫(yī)療的發(fā)展

？拉？／匕，??圖２．４核函數特征映射??圖２．４是核函數將輸入空間映射到高維特征空間的示意圖，因此，帶有核函??數的ＳＶＭ決策函數可以寫為：??ｆ（ｘ）?＝?ｓｉｇｎｅｄ?ａｔｙｉＫｉｘ?■?ｘ〇?＋?６＊）?（２．２３）??２．３．３隨機森林分類模型??隨機森林（Ｒａｎｄｏｍ?Ｆｏｒｅｓｔ）是有監(jiān)督的集成學習模型（ｅｎｓｅｍｂｌｅ?ｌｅａｒｎｉｎｇ??ｍｏｄｅｌ），也被譽為“代表集成學習技術水平的方法”。隨機森林主要用于分類和回??歸問題，其核心思想是通過建立多個決策樹，然后將其集成，最后獲得更準確、??更穩(wěn)定的預測結果。??２１??

?１??圖２．５隨機森林分類示意圖??圖２．５展示了隨機森林分類模型，可以看出其２個重要特征：１）多個決策樹??組成分類模型；２）分類結果通過多個決策樹進行投票產生。因此，隨機森林中單??個決策樹的構建是隨機森林構建的重要步驟，下面給出隨機森林單個決策樹構建??步驟，分為數據隨機選取和特征隨機選�。泊蟛襟E：??１）

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3010956