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一种基于医学主题词表增强表征的文本多标签分类方法

摘要

本发明公开了一种基于医学主题词表增强表征的文本多标签分类方法,包括对标签进行增强表征的步骤:S1、将文献中的医学主题词表作为标签,并建立标签的正样本集合;S2、从所述正样本集合中提取关于标签的关键词信息;S3、从所述关键词信息中提取语义特征,得到所述关键词信息的向量表示,记为第一向量;S4、将标签转化为向量,记为第二向量;S5、连接所述第一向量和所述第二向量以对标签进行增强表征。

著录项

  • 公开/公告号CN113987175A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学深圳国际研究生院;

    申请/专利号CN202111238309.0

  • 发明设计人 张凯;于顺顺;董宇涵;

    申请日2021-10-25

  • 分类号G06F16/35(20190101);G06F40/216(20200101);G06F40/284(20200101);G06F40/289(20200101);G06F40/30(20200101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44223 深圳新创友知识产权代理有限公司;

  • 代理人徐罗艳

  • 地址 518055 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼

  • 入库时间 2023-06-19 14:01:55

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