隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用,大量具有豐富醫(yī)學(xué)知識的電子病歷隨之產(chǎn)生。其中隱含著患者的診斷與癥狀、用藥情況及治療方式之間的潛在聯(lián)系。對這些隱含知識進行分析與挖掘可以為臨床輔助決策提供幫助,還可以為后續(xù)建立結(jié)構(gòu)化的醫(yī)療領(lǐng)域知識圖譜提供基礎(chǔ)支持。然而,由于電子病歷為醫(yī)務(wù)人員所撰寫的非結(jié)構(gòu)化自由本文,其表述復(fù)雜,包含了大量醫(yī)療領(lǐng)域?qū)I(yè)詞匯,且在一定程度上受撰寫者書寫習(xí)慣影響。所以,對電子病歷中包含的醫(yī)療知識實現(xiàn)高效準(zhǔn)確地抽取仍然面臨著巨大的挑戰(zhàn)。本文依托于自然語言處理與深度學(xué)習(xí)技術(shù),對醫(yī)療知識抽取中的命名實體識別與醫(yī)療關(guān)系抽取任務(wù)進行了深入的研究與探討,并提出了可用性強的實現(xiàn)方案,解決了現(xiàn)有方法存在的過于依賴人工操作、特征稀疏、方法適用性差、模型運行效率低等問題,并在抽取效果上取得了顯著的提升。本文的主要工作主要分為以下三部分:（一）對于常見的分布式文本表示方法,本文通過實驗對比選取了GloVe模型,并將維基百科與所使用的I2B2 2010英文電子病歷文本共同作為詞向量訓(xùn)練的語料庫,最終構(gòu)建得到了電子病歷文本的單詞向量。而且本文考慮到單詞對文本信息表示稀疏的問題,將字母信息作為特征補充,構(gòu)... 

【文章來源】：杭州師范大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Sigmoid函數(shù)

杭州師范大學(xué)碩士學(xué)位論文研究綜述與相關(guān)理論12圖2-3ReLU函數(shù)采用ReLU激活函數(shù)的神經(jīng)元在計算上更加高效。此外，在優(yōu)化方面，ReLU激活函數(shù)為左飽和函數(shù)，且在>0時導(dǎo)數(shù)為1，相對于Sigmoid型函數(shù)的兩端飽和，ReLU函數(shù)在一定程度上緩解了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中可能會出現(xiàn)的梯度消失問題，并在反向傳播過程中梯度下降的收斂速度上有較大提升。（3）Tanh激活函數(shù)Tanh函數(shù)是也就是雙曲正切函數(shù)，它可以將輸入值變換到-1與1之間。Tanh的函數(shù)曲線與Sigmoid函數(shù)的類似，只是Tanh的函數(shù)關(guān)于坐標(biāo)系原點對稱。Tanh函數(shù)可以看作是放大并平移的Sigmoid函數(shù)，不過由于Tanh是0均值的，其在實際應(yīng)用中效果會好于Sigmoid函數(shù)。()=121+2(2.4)圖2-4Tanh函數(shù)

杭州師范大學(xué)碩士學(xué)位論文研究綜述與相關(guān)理論12圖2-3ReLU函數(shù)采用ReLU激活函數(shù)的神經(jīng)元在計算上更加高效。此外，在優(yōu)化方面，ReLU激活函數(shù)為左飽和函數(shù)，且在>0時導(dǎo)數(shù)為1，相對于Sigmoid型函數(shù)的兩端飽和，ReLU函數(shù)在一定程度上緩解了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中可能會出現(xiàn)的梯度消失問題，并在反向傳播過程中梯度下降的收斂速度上有較大提升。（3）Tanh激活函數(shù)Tanh函數(shù)是也就是雙曲正切函數(shù)，它可以將輸入值變換到-1與1之間。Tanh的函數(shù)曲線與Sigmoid函數(shù)的類似，只是Tanh的函數(shù)關(guān)于坐標(biāo)系原點對稱。Tanh函數(shù)可以看作是放大并平移的Sigmoid函數(shù)，不過由于Tanh是0均值的，其在實際應(yīng)用中效果會好于Sigmoid函數(shù)。()=121+2(2.4)圖2-4Tanh函數(shù)

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3629804