考慮關(guān)鍵詞權(quán)重的電子病歷多模態(tài)信息按序提取方法研究

摘要： 在按序提取電子病歷多模態(tài)信息時(shí)，使用單一模態(tài)信息表征，會(huì)導(dǎo)致關(guān)鍵詞提取不全面，進(jìn)而影響提取結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，提出一種考慮關(guān)鍵詞提取的電子病歷多模態(tài)信息按序提取方法。分別應(yīng)用Transformer和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)提取電子病歷的文本模態(tài)和圖像模態(tài)信息的表征，進(jìn)而構(gòu)建電子病歷信息的表征向量。對(duì)提取的表征信息進(jìn)行融合... （共6頁(yè)）