龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：陕西师范大学
摘要：本发明公开一种类风湿性关节炎辅助分类模型训练方法及分类方法，对类风湿性关节炎患者数据中的结构化数据进行特征工程，得到其特征矩阵；非结构化数据使用BiLSTM+CRF方法完成命名实体识别，根据结果进行分词生成类风湿性关节炎领域分词词表并进行分词与编码，对得到的特征编码使用BERT+标签嵌入方法进行分类；将结构化数据的特征矩阵与非结构化数据的基于置信度分类结果进行融合得到融合特征矩阵；对融合特征矩阵使用支持向量机进行分类，得到分类结果；每次数据更新时，对非结构化数据进行命名实体识别并更新分词词表，基于融合特征样本计算边际损失，将边际损失大于阈值对应的样本纳入支持向量集合，更新支持向量集合和对应的标签，训练并更新支持向量机。
主权项：1.一种类风湿性关节炎辅助分类模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：对类风湿性关节炎疾病的多源异构数据中的结构化数据特征工程，对结构化数据进行数据清洗、特征编码，提取结构化数据的数据类别和特征属性，得到结构化数据的特征矩阵；提取类风湿性关节炎疾病的多源异构数据中非结构化数据，对命名实体进行标注，采用BiLSTM+CRF进行命名实体识别，并拼接得到与类风湿性关节炎症状匹配的命名实体短语；基于所得命名实体短语，对文本数据进行分词，生成类风湿性关节炎的领域词表；使用类风湿性关节炎的领域词表对原始文本数据进行分词与编码，构建文本数据的编码表示；将文本数据的编码表示作为输入，使用BERT模型+标签嵌入的方法进行编码与分类，得到非结构化数据部分的分类结果及其置信度；将非结构化数据的分类结果与结构化数据的特征矩阵合并得到新的融合特征矩阵，新的融合特征矩阵作为输入使用支持向量机进行最终分类；对新增数据中非结构化数据分类部分进行命名实体识别，更新类风湿性关节炎领域词表；对多源异构数据特征级融合后的数据样本计算边际损失，当损失大于给定的阈值τ，则将所述数据样本纳入支持向量集合，并更新支持向量集合和对应的标签；训练并更新支持向量机。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西师范大学 一种类风湿性关节炎辅助分类模型训练方法及分类方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号