[发明专利]基于多标签分类的肺癌前沿趋势预测方法有效
| 申请号： | 202010502501.5 | 申请日： | 2020-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN111651605B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 杨路;王小也 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都禾创知家知识产权代理有限公司 51284 | 代理人： | 裴娟 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多标签分类的肺癌前沿趋势预测方法，包括：收集肺癌研究领域的论文的序列号、标题、摘要以及发表日期，组成数据集；制定类别集，对应肺癌研究领域论文的主题；根据类别集，对收集到的摘要文本进行标注；对数据集中的文本进行预处理；根据论文的发表日期，将数据集分为训练集和验证集；将训练样本输入到基于Bert的多标签分类网络，设定损失函数loss，loss值反向传播，更新权重参数，不断迭代训练网络，直至loss值不再下降；利用训练的分类网络对验证集的数据进行分类，得到分类结果。本发明改进了传统多标签算法忽视标签相关性的问题；同时，将人工智能技术与医疗相结合，提供了医疗领域趋势预测的新思路。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 标签 分类 肺癌 前沿 趋势 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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