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基于融合条目词嵌入和注意力机制的自动ICD编码 被引量:8
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作者 张虹科 付振新 +3 位作者 任前平 徐辉 赵东岩 严睿 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期1-8,共8页
构建一种基于融合条目词嵌入和注意力机制的深度学习模型,可以充分利用电子病案中的多种非结构化文本数据,对病案首页的主要诊断进行自动ICD编码。该模型首先对含有病案条目的文本进行融合条目的词嵌入,并通过关键词注意力来丰富词级别... 构建一种基于融合条目词嵌入和注意力机制的深度学习模型,可以充分利用电子病案中的多种非结构化文本数据,对病案首页的主要诊断进行自动ICD编码。该模型首先对含有病案条目的文本进行融合条目的词嵌入,并通过关键词注意力来丰富词级别的类别表示;然后利用词语注意力来突出重点词语的作用,增强文本表示;最后通过全连接神经网络分类器进行分类,输出ICD编码。通过在中文电子病案数据集上的消融实验,验证了融合条目词嵌入、关键词注意力和词语注意力的有效性;与多个基准模型相比,所建模型在对81种疾病的分类中取得最好的分类效果,可以有效地提高自动ICD编码的质量。 展开更多
关键词 自动ICD编码 融合条目词嵌入 关键词注意力 词语注意力 病案首页 主要诊断
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