【摘 要】
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近些年来人工智能技术日渐成熟,机器学习、神经网络等技术越来越多地被应用于各个领域,并取得了巨大的成效。而医疗领域属于知识密集型领域,该领域每天都会产生海量的数据,因此能很好满足人工智能领域对数据量的需求。但是目前人工智能技术与医疗行业结合的成功案例较少,因此如何将人工智能技术应用于医疗行业,来助推医疗行业的发展,这一课题具有很大的学术价值和应用价值。针对这一现状,本文做了如下研究:（1）设计一种基
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近些年来人工智能技术日渐成熟,机器学习、神经网络等技术越来越多地被应用于各个领域,并取得了巨大的成效。而医疗领域属于知识密集型领域,该领域每天都会产生海量的数据,因此能很好满足人工智能领域对数据量的需求。但是目前人工智能技术与医疗行业结合的成功案例较少,因此如何将人工智能技术应用于医疗行业,来助推医疗行业的发展,这一课题具有很大的学术价值和应用价值。针对这一现状,本文做了如下研究:（1）设计一种基于多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention Mechanism）和胶囊网络（Capsule Networks,Capsule Net）的文本分类模型,该模型将多头自注意力机制与多个胶囊网络结合使用,提取不同维度的文本特征,再连接双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM）进行文本分类。（2）设计一种基于双向编码表征模型（Bidirectional Encoder Representations From Transformers,BERT）的文本分类模型,该模型首先使用BERT模型进行处理,再将词向量依次输入到胶囊网络和双向门控单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi-GRU）中,最后将多个模型的输出结果融合,得到文本分类的结果。（3）开发一个将文本分类模型与在线医疗系统相结合的智能医疗系统,该系统采用微服务架构模式,主要包含了用户管理模块、医疗模块、论坛模块以及文本分类模型模块。在文本分类模型模块中,可以导入预训练好的文本分类模型,医生或者患者可以通过线上的模型来辅助解决相关问题。另一方面,系统以固定周期收集新产生的模型相关的数据,然后由领域专家对新的数据进行标注。数据被标注完成后可以用于模型再训练,从而保证该模型的时效性。
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