近年來(lái),中藥藥理學(xué)研究取得一定進(jìn)展,積累了海量中藥藥理文獻(xiàn),論文針對(duì)中藥藥理文獻(xiàn)開(kāi)展方劑藥理作用研究,為深入了解方劑實(shí)際藥理作用提供理論參考,為臨床實(shí)踐提供依據(jù),探索方劑新用途。論文以中文核心期刊文獻(xiàn)為載體,結(jié)合文本挖掘相關(guān)技術(shù)挖掘單味藥物藥理作用,并基于單味藥物藥理作用開(kāi)展方劑藥理作用挖掘,以特定疾病為例,驗(yàn)證方劑治療疾病的合理性,構(gòu)建中醫(yī)藥文獻(xiàn)信息挖掘服務(wù)平臺(tái)原型。具體工作如下:1.針對(duì)目前藥理文獻(xiàn)多而人工閱讀大量文獻(xiàn)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的問(wèn)題,本文提出將文本挖掘技術(shù)引入中藥藥理文獻(xiàn)研究,開(kāi)展中藥藥理作用實(shí)體識(shí)別,根據(jù)中藥藥理類(lèi)型和中藥藥理的文本描述特點(diǎn),將藥理作用劃分為一般藥理作用和藥理作用機(jī)制。采用雙向LSTM-CRF進(jìn)行一般藥理作用識(shí)別,并與雙向LSTM-Softmax、基于詞典、基于規(guī)則和詞典與規(guī)則組合的方法比較,識(shí)別準(zhǔn)確率分別達(dá)到0.9338、0.9292、0.7447、0.6956和0.7892。使用基于規(guī)則的方法進(jìn)行藥理作用機(jī)制識(shí)別,其準(zhǔn)確率達(dá)到了0.8654。2.針對(duì)方劑藥理作用識(shí)別問(wèn)題,本文提出基于藥理作用實(shí)體識(shí)別的方劑藥理作用挖掘,通過(guò)頻次特征提取一般藥理作用,并構(gòu)建藥理作... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：102 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

文本挖掘示意圖

第二章 相關(guān)原理與技術(shù)要有 NN、CNN、RNN 以及結(jié)合 CRF 的組合方法等。掘常用算法可夫模型一個(gè)時(shí)序概率模型，并使用單一離散隨機(jī)變量描述模型可以用圖 2-2 表示，其中下排圓圈 , , 相 , , 相當(dāng)于是隱變量。形象地以高血壓治療說(shuō)，觀察狀態(tài)（例如血壓計(jì)讀數(shù)）相當(dāng)于其真實(shí)狀態(tài)（（因?yàn)橛^察過(guò)程中的噪聲是普遍存在的），用數(shù)學(xué)語(yǔ)是模型中的測(cè)量模型或測(cè)量概率。另外一方面，當(dāng)前際身體狀況）應(yīng)與其最后觀察狀態(tài)相關(guān)，即存在這就是模型中的轉(zhuǎn)移模型或轉(zhuǎn)移概率。在 HMM 中，隱察變量沒(méi)有特殊要求。轉(zhuǎn)移概率

圖 2-3 概率無(wú)向圖模型變量 ，于是Y 在觀特性，即) ( ) 圖 G 中鄰近的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)。集成學(xué)習(xí)的思想整合多棵樹(shù)的變量的集合。對(duì)于表示真實(shí)輸 ） 和表示真實(shí)的響應(yīng)值和找到預(yù)測(cè)函數(shù) ( )來(lái)預(yù)測(cè) Y望值最�。� ( ( ( )))

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3330024