基于LSTM的医疗知识图谱构建与搜索系统
需积分: 8 133 浏览量
更新于2024-08-07
收藏 2.82MB PDF 举报
循环神经网络在中兴NetNumen U31 R10(V12.11.40)统一网元管理系统中扮演着关键角色,尤其是在处理网络管理中的时间序列数据。RNN(循环神经网络)是一种人工智能技术,它模仿人类思维的持久性,利用循环结构在处理序列数据时保留先前信息。这种结构允许网络在每次处理输入时不仅考虑当前信息,还考虑到过去的信息,这在理解和预测时间相关的网络事件时尤为有用。
在产品描述中,RNN的展开结构被生动地比喻为一个多层的神经网络,每层对应一个时间步骤或一个输入单元。例如,如果处理一个包含10个单词的句子,RNN网络会形成一个10层的结构,每一层都负责处理一个单词。计算过程逐层进行,每个节点不仅接收当前输入(xt),还传递前一时刻的状态到下一层,从而形成一个信息流的闭环。
对于循环神经网络的具体应用,文章提到的是知识图谱构建中的序列标注问题。在这个问题上,作者采用了长短时记忆(LSTM)网络,这是一种特别适合处理长序列的RNN变种,以克服传统RNN的梯度消失或爆炸问题。作者进一步创新,提出了D-LSTM模型,通过预训练词向量和微调词向量增强LSTM单元,以保留更多的训练特征信息。
针对医疗领域的特点,文本标注数据通常较为稀疏,因此作者引入了Co-training半监督学习方法,构建了CTD-BLSTM模型,这有助于提高在医疗领域序列标注的识别效率。通过Python实现的CTD-BLSTM算法经过实验验证,显示出优于原始BLSTM模型和完全数据集训练的性能。
最终,这些技术被应用于构建中文医疗领域的知识图谱。知识图谱在此场景中是关键组件,它以直观且精确的方式组织和存储实体及其之间的关系。搜索系统通过句法分析和语义分析理解用户的查询,然后利用知识图谱找到并返回用户需要的精确医疗知识,从而解决了海量信息中精准搜索的难题。
循环神经网络在中兴NetNumen U31 R10系统中是通过智能处理时间序列数据和知识图谱关联,提升网络管理效率,尤其是医疗知识检索方面的应用,展示了AI技术在实际业务中的强大潜力。
2013-10-22 上传
2015-01-26 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2024-10-24 上传
Fesgrome
- 粉丝: 37
- 资源: 3835
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手