一种基于基学习器和元学习器的医疗文本分类方法

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一种基于基学习器和元学习器的医疗文本分类方法
申请号:CN202411026297
申请日期:2024-07-30
公开号:CN118551053B
公开日期:2024-09-27
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于基学习器和元学习器的医疗文本分类方法,包括以下:S1:构建数据集,数据集包括若干医疗文本和对应的标签;S2:步骤S2:构建医疗文本分类模型,医疗文本分类模型包括基学习器和元学习器,异构模型从医疗文本中提取不同层次的语义信息并输出基学习器预测结果;S3:使用S2的元特征来训练元学习器;S4:通过元学习器计算给定样本预测为类别k的概率估计。本发明提升了医疗文本分类的整体准确性和鲁棒性。
技术关键词
医疗文本分类方法 学习器 文本分类模型 异构 BiLSTM模型 BERT模型 双曲正切函数 训练集数据 索引 标签 单元门 参数 语义 分类器 鲁棒性 特征值 矩阵
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