-
题名多层次特征融合的中医药材推荐方法研究
- 1
-
-
作者
李大硕
张宏军
廖春林
徐有为
王航
李逸林
-
机构
陆军工程大学指挥控制工程学院
南京中医药大学附属南京中医院
-
出处
《软件导刊》
2022年第12期14-20,共7页
-
基金
国家自然科学基金项目(61806221)。
-
文摘
深度学习技术迅速发展,在中医药材推荐任务中被大量使用。针对传统神经网络模型在中医药材推荐应用中推荐精度不高、模型参数量较大等问题,提出一种多层次特征融合的轻量级药材推荐方法。在TextCNN模型参数量少、特征抽取全面等特点的基础上,进一步融合症状语义特征和序列特征,从而获取更全面的症状药材特征完成中医药材推荐任务,并将其在中医药材公开数据集上进行验证。实验表明,该方法对药材推荐的F5得分达到0.241 9,相较于基线模型具有显著提升,模型大小仅为4.26M。并且,通过消融实验分析不同模型组件对推荐任务的影响,验证了所提方法的有效性,以期为中医药材推荐提供新的方法。
-
关键词
药材推荐
机器学习
GLOVE
TextCNN
特征融合
-
Keywords
herbs recommendation
machine learning
Glove
TextCNN
feature fusion
-
分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
