多特征混合神经网络模型在ADR分类中的应用

• 作者: 吴镝 方金朋 李正光 赵鑫
• 来源期刊: 大连交通大学学报
• 关键词: 文本分类 深度学习 卷积神经网络 多通道 药物不良反应
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 电气与信息工程
• 页码范围: 116-120
• 页数: 5页
• 字数: 3418字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13291/j.cnki.djdxac.2018.04.025

摘要

为了充分结合不同特征的信息实现对ADR文本的分类,提出一种混合多特征的神经网络模型,利用自然语言处理(NLP)工具提取不同特征向量作为不同通道的输入,依次使用卷积神经网络(CNN)和LSTM抽取特征,最后经过softmax分类器输出关系类型.通过实验验证对比表明:该模型有较好的识别精度,优于单一特征的神经网络模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴镝	大连交通大学软件学院	9	26	2.0	5.0
2	李正光	大连交通大学软件学院	6	5	1.0	2.0
3	赵鑫	大连交通大学软件学院	1	0	0.0	0.0
4	方金朋	大连交通大学软件学院	1	0	0.0	0.0