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公开(公告)号：CN117672541A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311542749.4
申请日：2023-11-17
Applicant: 西南交通大学
IPC: G16H50/70 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种应用于医疗文本的疾病分类多任务学习方法，包括以下步骤：S1、对医疗文本使用词嵌入技术得到词嵌入矩阵，并使用文本编码器从词嵌入矩阵中获得医疗文本的语义信息；S2、根据词嵌入矩阵和医疗文本的语义信息获得医疗文本的标签参数；S3、根据医疗文本的标签参数计算最终损失函数；S4、通过多任务学习方式最小化最终损失函数，使用最小化的最终损失函数对分类模型进行训练；S5、使用训练好的模型对待分类的医疗文本进行分类，完成医疗文本的疾病分类，本方法无需手动进行特征选择，还建立了标签之间的依赖关系。
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