基于提示学习和超球原型的小样本ICD自动编码方法OA北大核心CSTPCD
针对国际疾病分类(ICD)自动编码方法的长文本处理、编码的层次结构以及长尾分布等导致的模型泛化能力弱的问题,提出一种充分利用医学预训练语言模型的基于提示学习和超球原型的小样本ICD自动编码方法(hypersphere prototypical with prompt learning,PromptHP)。首先,将编码描述与临床文本融合进提示学习模型中的提示模板,使得模型能够更加深入地理解临床文本;然后,充分利用预训练语言模型的先验知识进行初始预测…查看全部>>
徐春;吉双焱;马志龙
新疆财经大学信息管理学院,乌鲁木齐830012新疆财经大学信息管理学院,乌鲁木齐830012新疆财经大学信息管理学院,乌鲁木齐830012
计算机与自动化
自动ICD编码小样本学习提示学习超球原型预训练语言模型
《计算机应用研究》 2024 (9)
P.2670-2677,8
国家自然科学基金资助项目(62266041)新疆自然科学基金资助项目(2023D01A73)。