一种基于骨科症状特征选取的文本处理方法

摘要

本发明涉及基于骨科症状特征选取的文本处理方法，属计算机自然语言处理领域。本发明首先进行初始候选标签集的选取，将症状信息与患者标签信息、原始问句经神经网络得到的深度特征，一起联合输入Softmax层，选择概率最大的Top K对应标签作为初始候选标签集；再进行“二阶”标签相关性计算：根据计算上一步得到的初始候选标签集合中每对标签的条件概率来考察两两标签之间的交互关系，同时设定一个阈值来决定后续候选标签的取舍；再后处理：在得到初始候选标签集基础上，利用“二阶”标签相关性和阈值进行反复取舍，作为最终结果；本发明在各项评价指标上都优于传统的ML‑KNN、Rank‑SVM、AdaBoost.M2算法。