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面向慢性腎臟病中醫(yī)醫(yī)案的知識圖譜學習與推理研究

發(fā)布時間: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,早期診斷并有效治療對于有效防治意義重大,F(xiàn)代醫(yī)學對于慢性腎臟病的治療手段有限,主要通過調(diào)節(jié)飲食、利尿、降壓、降脂等控制相關(guān)危險因素。長久以來,中醫(yī)藥在治療慢性腎臟病方面有著其獨特的診斷和治法,并取得了顯著的療效。中醫(yī)學認為慢性腎臟病的主要特點為本虛標實,初期多脾腎兩虛,晚期氣血陰陽俱虛,因此治療上注重標本兼治,虛實互調(diào)。當前,具有豐富經(jīng)驗的中醫(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)驗的醫(yī)師無法滿足民眾對高質(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)建慢性腎臟病知識圖譜,結(jié)合現(xiàn)代計算機方法開展知識圖譜學習與推理,實現(xiàn)慢性腎臟病中醫(yī)診療經(jīng)驗輔助傳承。論文主要研究工作如下:1.針對慢性腎臟病診療過程,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,針對循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡在處理文本時忽略局部詞語信息問題,提出基于局部信息和上下文信息的命名實體識別方法,算法F1值達97.39%,將識別后實體嵌入診療本體層,構(gòu)建慢性腎臟病知識圖譜。2.針對現(xiàn)有翻...

【文章頁數(shù)】:88 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

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

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—?^?|?關(guān)系抽取?|?I?|?j??知識圖譜——|???__J?|?特征提取?|_j?|本體構(gòu)建|?|?|本體推理|?^^?j?|可視化?|??!?實體消歧?|?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??

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如條件隨機場模型、隱馬爾可夫模型等等。近年來,隨著深度??學習的引入,越來越多的深度學習模型被用于NER任務,如前饋神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)??神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等,深度學習模型無需人工定義特征模板,能夠自動學習??信息的有效特征,在標注語料充分的情況下,深度學習模型能夠取得比傳統(tǒng)方法....


圖3-3?LSTM存儲塊[26]??-_

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


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

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有子序列進行編碼,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。Ь渲械拈_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:4033297

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