甲状腺文本信息分级方法、装置、设备及存储介质

本申请涉及文本信息分类技术领域，本申请提供一种甲状腺文本信息分级方法、装置、设备及存储介质，所述方法选取甲状腺结节文本数据，将文本数据清洗整理成数据表；将数据表输入模型BERT中，对数据表中的特征进行转化，获得第一向量组；基于决策模型预备的特征分级指标表，将数据表中特征转化为第二向量组；将第一向量组与第二向量组输入决策模型中，决策模型对第一向量组与第二向量进行拼接，创建出第三向量组，对第三向量组进行映射，获得甲状腺分类结果。通过上述方法，利用了大模型BERT和决策模型的专业知识和大型模型的文本理解能力，解决了大模型专业知识不足的问题和决策模型文本理解能力不同的问题。同时通过减少语义信息的损失和充分考虑专业知识。