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基于深度学习表示的医学主题语义相似度计算研究
被引量：
5
1
作者
黄承宁
李双梅
景波
《计算机与数字工程》
2022年第6期1149-1152,共4页
针对医疗文本中主流搜索方法大多采用关键字抽取的方法进行问题的搜索效果不足以满足需求。论文提出使用基于深度学习的语言概率模型构建文本向量空间,通过计算统计词语在文本数据中上下文背景的出现概率,将文本信息由字符串转化为向量...
针对医疗文本中主流搜索方法大多采用关键字抽取的方法进行问题的搜索效果不足以满足需求。论文提出使用基于深度学习的语言概率模型构建文本向量空间,通过计算统计词语在文本数据中上下文背景的出现概率,将文本信息由字符串转化为向量化数据进行语义相似度计算,使用神经网络深度学习框架进行搜索方法的算法优化实现。实验显示,该方法测试结果在精度指标上取得了高于文档数据集精度基准线值的表现,对比原有方法存在20%的提升。
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关键词
深度学习
语义相似度
神经网络
语言概率模型
下载PDF
职称材料
Probabilistic Language Modelling for Context-Sensitive Opinion Mining
2
《信息工程期刊（中英文版）》
2015年第5期7-11,共5页
关键词
上下文相关
采矿方法
建模方法
语言
概率
机器学习
指示物
分析学
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职称材料
题名
基于深度学习表示的医学主题语义相似度计算研究
被引量：
5
1
作者
黄承宁
李双梅
景波
机构
南京工业大学浦江学院
南京审计大学
出处
《计算机与数字工程》
2022年第6期1149-1152,共4页
基金
国家自然科学基金项目(编号:61702229)
江苏省高等学校自然科学研究项目(编号:18KJD520001)
南京工业大学浦江学院人才培养工程计划项目(编号:njpji2019-2-01)资助。
文摘
针对医疗文本中主流搜索方法大多采用关键字抽取的方法进行问题的搜索效果不足以满足需求。论文提出使用基于深度学习的语言概率模型构建文本向量空间,通过计算统计词语在文本数据中上下文背景的出现概率,将文本信息由字符串转化为向量化数据进行语义相似度计算,使用神经网络深度学习框架进行搜索方法的算法优化实现。实验显示,该方法测试结果在精度指标上取得了高于文档数据集精度基准线值的表现,对比原有方法存在20%的提升。
关键词
深度学习
语义相似度
神经网络
语言概率模型
Keywords
deep
learning
semantic
similarity
neural
network
probabilistic
language
modeling
分类号
TP273.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
Probabilistic Language Modelling for Context-Sensitive Opinion Mining
2
出处
《信息工程期刊（中英文版）》
2015年第5期7-11,共5页
关键词
上下文相关
采矿方法
建模方法
语言
概率
机器学习
指示物
分析学
Keywords
Opinion
Mining
Context-Sensitive
Text
Mining
probabilistic
language
modeling
Artificial
Intelligence
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN912.34 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习表示的医学主题语义相似度计算研究
黄承宁
李双梅
景波
《计算机与数字工程》
2022
5
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职称材料
2
Probabilistic Language Modelling for Context-Sensitive Opinion Mining
《信息工程期刊（中英文版）》
2015
0
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职称材料
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