两阶段多标签分类探索中医证素辨证规律

作     者：蓝勇 程春雷 叶青 胡杭乐 沈友志 LAN Yong;CHENG Chunlei;YE Qing;HU Hangle;SHEN Youzhi

作者机构：江西中医药大学计算机学院江西南昌330004 江西中医药大学中医人工智能重点研究室江西南昌330004 

出 版 物：《现代信息科技》 (Modern Information Technology)

年 卷 期：2024年第8卷第4期

页      面：153-161,166页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：江西省自然科学基金资助项目(20224BAB206102) 国家自然科学基金(82260988) 江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ2200923) 江西省卫生和计划生育委员会-科技计划项目(202211404) 江西中医药大学博士启动基金(2018WBZR021) 

主　　题：证素辨证规律 稀疏注意力 多标签分类 随机森林模型 可解释性 

摘      要：探索证素辨证规律能更好地辅助临床决策和促进中医辨证理论的传承。中医文本句式结构复杂、表述标准不一,难以匹配符号规则,且神经网络黑盒特性又难以直接解释其辨证过程。为探索中医证素辨证规律,第一阶段使用神经网络模型对证素进行多标签分类,通过稀疏注意力捕获与证素相关的关键词及其权重生成证素表征;第二阶段使用随机森林对融入相关证素标签的证素表征进行分类训练,后对随机森林规则提取以探索辨证规律,提高证素辨证的可解释性。实验结果表明,该方法提升了证素辨识的准确率,同时F1保持较高水平,有利于探索证素辨证规律。