典型文献
基于深度学习的中医古文献临床经验抽取
文献摘要：
中医古文献蕴藏着丰富的临床经验,是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结,体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大,而且分散在不同的文献中,使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们,文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选,无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外,古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务,用于识别古文献中描述临床经验的文本片段,手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试,并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题,本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性,表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性,为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.
文献关键词：
中医古文献;临床经验;深度学习;序列标注
中图分类号：
作者姓名：
卢永美;卜令梅;陈黎;于中华;张婷婷;叶莹
作者机构：
四川大学计算机学院,成都610065;成都中医药大学医学信息工程学院,成都610075;成都中医药大学基础医学院,成都610075
文献出处：
引用格式：
[1]卢永美;卜令梅;陈黎;于中华;张婷婷;叶莹-.基于深度学习的中医古文献临床经验抽取)[J].四川大学学报（自然科学版）,2022(02):103-110
A类：
中医古文献
B类：
临床经验,蕴藏,古代中医,行医,临床诊疗,经验性,中医学,思想基础,文献检索,检索工具,文档级,细粒度,信息获取,古汉语,现代汉语,使用效果,出面,文献信息,信息抽取,本片,取模,序列标注,器用,数据量,小可,过度拟合,虚拟对抗训练,增强模型,泛化能力,文献获取,中医临床,可复用
AB值：
0.289336
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