一种基于图注意力网络的中医多标签证素分类方法及系统

本发明公开了一种基于图注意力网络的中医多标签证素分类方法及系统。本发明利用预训练的BERT模型对临床文本进行双向上下文语义建模，生成上下文相关的临床文本嵌入向量，通过预训练的词向量模型生成证素标签的初始嵌入表示；然后采用图注意力网络融合临床文本嵌入与证素标签嵌入，生成临床信息‑证素嵌入矩阵，将嵌入矩阵输入多层感知机分类器，结合Focal Loss损失函数进行多标签分类训练，输出临床信息‑证素关系的预测结果。本发明能精准捕捉临床信息和证素间的复杂关联，为中医临床诊断提供高精度、可解释的决策支持，适用于个性化治疗方案推荐、疗效评估及知识库构建等场景。