一种基于深度学习的医疗文本主题分割方法和装置

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的医疗文本主题分割方法和装置，涉及机器学习技术领域。方法包括：基于来自多家医院中的原始病程文本数据建立医疗领域的语料库；对建立的语料库进行无监督训练得到词向量模型，并将语料库中的每一个词语映射为低维稠密向量；对得到的低维稠密向量提取时序特征，并进行语料库中词语主题段落序列的标注的学习，得到医疗文本主题分割模型；将待分割医疗文本依次输入到词向量模型和医疗文本主题分割模型中，输出主题段落序列的预测结果。本发明可以在存在较多噪音和较少标注数据的医疗文本数据集上，训练得到一个病程文本领域特定的轻量深度学习模型，通过该学习模型同时对病程文本完成高效率的文本分割和主题标注。