| 融合知识图谱的多通道中医辨证模型 |
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| 引用本文： | 叶青,张素华,程春雷,邹静,彭琳.融合知识图谱的多通道中医辨证模型[J].科学技术与工程,2022,22(21):9190-9198. |
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| 作者姓名： | 叶青 张素华 程春雷 邹静 彭琳 |
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| 作者单位： | 江西中医药大学 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划课题(2019YFC1712301); 江西省教育厅科技技术研究重点项目(GJJ201204);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ170727);江西中医药大学博士启动基金(2018WBZR021); 江西省一流学科建设科研启动基金专项项目(JXSYLXK-ZHYI059) |
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| 摘 要： | 中医辨证是中医临床立法、处方、用药的基础和前提。中医电子病历高质量语料缺乏，模型训练容易欠拟合，且四诊信息的症状表达形式存在较大差异，限制了网络模型对复杂症状的识别能力。针对上述问题，通过对四诊信息多通道的分开处理，以及人工构建的小规模知识图谱对模型训练进行知识的增强，提出了融合知识图谱的多通道中医辨证模型。实验结果表明，基于中医电子病历数据集，提出的模型在P@1指标、P@3指标、P@5指标上相比基线模型分别提高3.51%、3.38%、3.32%，相比其他网络结构模型也有不同程度的提高，验证了所提模型对中医辨证具有显著效果。
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| 关 键 词： | 中医辨证 多通道 知识图谱嵌入 中医电子病历 |
| 收稿时间： | 2021/11/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/7/12 0:00:00 |
Multi-channel Chinese Medicine Syndrome Differentiation Model Integrating Knowledge Graph |
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| Ye Qing,Zhang Suhu,Cheng Chunlei,Zou Jing,Peng Lin.Multi-channel Chinese Medicine Syndrome Differentiation Model Integrating Knowledge Graph[J].Science Technology and Engineering,2022,22(21):9190-9198. |
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| Authors: | Ye Qing Zhang Suhu Cheng Chunlei Zou Jing Peng Lin |
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| Institution: | Jiangxi University of Chinese Medicine |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Chinese Medicine syndrome differentiation multi-channel knowledge graph embedding Chinese Medicine electronic medical record |
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