【摘 要】
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[目的]探究ERNIE模型(Enhanced Language Representation with Informative Entities)和双向门限循环单元(BiGRU)在医疗疾病名称科室分类中的效果及差异.[方法]以医疗疾病名称为训练样本,以BERT(Bidirectional Encoder Representa?tion from Transformers)为对比模型并在模型之后加入不同网络层进行训练探究.[结果]ERNIE模型在分类效果上优于BERT模型,精度约高4％,其中精确度可达79.
【机 构】
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西南民族大学电气工程学院,四川成都610000
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[目的]探究ERNIE模型(Enhanced Language Representation with Informative Entities)和双向门限循环单元(BiGRU)在医疗疾病名称科室分类中的效果及差异.[方法]以医疗疾病名称为训练样本,以BERT(Bidirectional Encoder Representa?tion from Transformers)为对比模型并在模型之后加入不同网络层进行训练探究.[结果]ERNIE模型在分类效果上优于BERT模型,精度约高4％,其中精确度可达79.48％,召回率可达79.73％,F1分数可达79.50％.[局限]仅对其中的八个科室进行分类研究,其他类别由于数据量过少而未纳入分类体系中.[结论]ERNIE-BiGRU分类效果较好,可应用于医疗导诊系统或者卫生统计学中.
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