[发明专利]一种基于神经机器翻译的相似病历预测方法有效
| 申请号： | 202110096212.4 | 申请日： | 2021-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN112836485B | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 李宇栋;任江涛 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F40/194 | 分类号： | G06F40/194;G06F40/58;G06N3/049;G06N3/08;G16H10/60 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510260 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于神经机器翻译的相似病历预测方法，包括以下步骤：S1：将电子病历中的相关文本信息作为编码网络的输入；S2：初始化编码网络中的参数，并将电子病历中的相关文本信息向量化；S3：用编码网络中的每一步的输出向量求平均值，作为解码器中的初始细胞状态；S4：将编码网络得到的每一步的输出向量输入attention中，然后将解码器每一步的输出输入attention中，得到attention的输出，作为解码器的隐含层向量；S5：最后通过解码器的隐含层向量解码得到输出相似病历的编号；用编码网络和初始化的参数，可以学习到电子病历文本信息的特征向量表示，将编码器的输出传输到attention层，并求平均值后初始化解码器，可以准确地预测到相似的病历。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经 机器翻译 相似 病历 预测 方法 | ||
【主权项】：
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