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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明适用于医疗信息处理技术领域，提供了一种基于改进的TextCNN的患者意图分类方法，包括以下步骤：对患者对话文本进行文本预处理，得到token列表；利用预训练的word2vec模型将每个token列表转换为词向量，生成词嵌入矩阵；构建改进的TextCNN模型并使用带有意图标注的语料数据对其进行训练，对文本向量进行分类；通过正则表达式匹配固定句式和关键词，对分类结果进行校正。本发明通过预处理步骤，减少了文本中的噪音，提升了模型的训练效果；使用word2vec模型和改进的TextCNN网络，能够更加有效地捕捉文本的语义信息，提高分类的准确性；通过正则表达式匹配校正步骤，提升了分类结果的可靠性。
主权项：1.一种基于改进的TextCNN的患者意图分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对输入的患者对话文本进行文本预处理，得到token列表；步骤2、利用预训练的word2vec模型将每个token列表转换为词向量，生成词嵌入矩阵；步骤3、构建改进的TextCNN模型，使用带有意图标注的语料数据训练改进的TextCNN模型，对文本向量进行分类；步骤4、通过正则表达式匹配固定句式和关键词，对分类结果进行校正：根据医疗场景的固定句式和关键词，更新分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种基于改进的TextCNN的患者意图分类方法
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