一种通过知识蒸馏的对抗网络分析医疗评价的方法及系统

本发明涉及一种通过知识蒸馏的对抗网络分析医疗评价的方法及系统，其中，该方法将情绪标注后的医疗评价数据输入由生成对抗网络与transformer模型的MASH模块进行结合所得到的改进型的生成对抗网络中，以生成训练样本，通过该训练样本对教师模型进行初始化，通过知识蒸馏将初始化后的教师模型中学习到的知识分别提炼至由GRU模型、BERT模型和第一卷积层结合得到第一学生模型和由LSTM网络、BERT模型和第二卷积层结合得到第二学生模型，以最小的提炼损失为目标对第一学生模型和第二学生模型进行训练，基于训练后的第一学生模型和第二学生模型得到医疗评价数据的分析结果。由此，本发明在减少对大量高质量数据和大量时间的需求下，实现对医疗评价数据的分析。