基于深度学习模型的中药分布式表示
计算与语言
2017-11-07 v1
摘要
中医药（TCM）在漫长的发展历史中积累了大量宝贵资源。由中药组成的中药方剂是中医治疗的重要形式，其类似于自然语言文档，但呈弱有序方式。直接将语言建模式方法用于学习中药的嵌入表示会存在问题，因为中药并非严格有序，方剂前端的中药可与最末位的中药相关联。本文提出通过处方级语言建模（PLLM）以分布式表示来表征中药。在我们的一项实验中，所计算药物相似度与专业人员判断之间的相关性达到了 55.35 的 Spearman 分数，表明强相关性，且大幅超越人类初学者（中医药相关领域本科生）逾 10%。
引用
@article{arxiv.1711.01701,
title = {Distributed Representation for Traditional Chinese Medicine Herb via Deep Learning Models},
author = {Wei Li and Zheng Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.01701},
year = {2017}
}