一种基于图注意网络的中医证型识别方法

摘要

本发明公开了一种基于图注意网络的中医证型识别方法，其包括将多个医案数据进行标准化，并构建训练集，即语料库数据；将语料库中的所有不重复的症状和证型分别建立一个症状集合和一个证型集合；将属于训练集的每个医案数据中的症状各自两两相连作为节点，计算症状集合中两个症状间的点互信息，并利用图注意力网络更新图中的节点；利用注意力机制加权更新后的节点，得到症状的特征向量；将特征向量输入一个线性层进行分类，得到每个证型的概率；结合每个证型的概率与训练集中真实的情况，计算损失函数；根据损失函数进行反向传播，完成模型迭代；将待识别的症状信息输入训练后的模型得到证型识别结果。本发明有效提高了证型识别的准确性。