基于ERNIE_BiGRU模型的中文医疗文本分类

【目的】探究ERNIE模型(Enhanced Language Representation with Informative Entities)和双向门限循环单元(Bi GRU)在医疗疾病名称科室分类中的效果及差异。【方法】以医疗疾病名称为训练样本,以BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)为对比模型并在模型之后加入不同网络层进行训练探究。【结果】ERNIE模型在分类效果上优于BERT模型,精度约高4%,其中精确度可达79.48%,召回率可达79.73%,F1分数可达79.50%。【局限】仅对其中的八个科室进行分类研究,其他类别由于数据量过少而未纳入分类体系中。【结论】ERNIE-BiGRU分类效果较好,可应用于医疗导诊系统或者卫生统计学中。