【摘 要】
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为了提高生物医学缩略语的消歧准确率,提出了一种融合ACNN和Bi-LSTM半监督缩略语消歧方法。以缩略语为中心,提取左右4个邻接词汇单元的词形信息、词性信息和语义信息作为消歧特征。使用Xgboost算法和LightGBM算法扩充训练语料,将扩充完的训练语料输入到这个模型中,使用非对称卷积神经网络（asymmetric convolutional neural networks, ACNN）和双向长
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61502124,60903082）； 中国博士后科学基金（2014M560249）； 黑龙江省自然科学基金（LH2022F031）；
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为了提高生物医学缩略语的消歧准确率,提出了一种融合ACNN和Bi-LSTM半监督缩略语消歧方法。以缩略语为中心,提取左右4个邻接词汇单元的词形信息、词性信息和语义信息作为消歧特征。使用Xgboost算法和LightGBM算法扩充训练语料,将扩充完的训练语料输入到这个模型中,使用非对称卷积神经网络（asymmetric convolutional neural networks, ACNN）和双向长短期记忆网络（bidirectional long short term memory, Bi-LSTM）来提取特征,使用softmax函数进行语义分类。使用MSH语料来优化该模型并测试其消歧性能,实验结果表明:本文所提出模型只需使用少量的有标注语料,可以有效的提高缩略语消歧准确率。
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目的 探讨多学科团队合作应用加速康复外科（enhanced recovery after surgery, ERAS）技术治疗老年患者髋部骨折的临床疗效。方法 本研究收集2019年8月至2020年12月就诊于大同市第五人民医院股骨转子间骨折的患者100例，随机分为对照组（50例）和ERAS组（50例）。对照组男21例，女29例；年龄70～87岁，平均（73.0±10.7）岁；左侧27例，右侧23例
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