基于对比学习和层级聚合的药物推荐方法及系统

本发明公开了一种基于对比学习和层级聚合的药物推荐方法及系统，属于自然语言处理的技术领域。本发明设计了一个对比学习模块，通过设计一个掩码‑替换策略去构建用于对比的正例和负例，从而捕捉诊断和手术代码关系。同时，该发明提出了一个层级聚合模块从层级访问池中筛选有价值的药物用于增强药物推荐性能。本发明解决了自动药物推荐系统中诊断实体和手术之的间复杂关联建模不足、药物实体分布不平衡的问题。本发明不仅捕获了药物推荐系统中诊断和手术之间复杂的关联，同时可以有效利用相似性患者药物记录去缓解药物分布不平衡问题。