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申请/专利权人：太原太工天宇教育科技有限公司
摘要：本发明属于中医诊断智能化技术领域，具体涉及一种基于改进Transformer的中医处方生成系统，包括有数据预处理模块，用于对中医处方数据集处理，多尺度特征融合模块，针对中医处方典籍和医院提供的中医处方数据集，其包括有卷积操作单元，在卷积层输入病症文本嵌入向量进行卷积操作，对输入卷积层的病症文本嵌入向量采取不同的滤波器进行卷积操作，得到局部特征，编码器单元，加入多头注意力机制来获取文本信息的全局特征求和单元，将全局特征与卷积操作得到的局部特征拼接起来后进行后续编码操作，多特征融合注意力模块。本发明能够实现包含不同特征信息的处方生成，有效的解决了中医处方生成存在的普遍问题，从而提高了处方生成的准确性。
主权项：1.一种基于改进Transformer的中医处方生成系统，其特征在于，包括有：A：数据预处理模块，用于对中医处方数据集处理；B：多尺度特征融合模块，针对中医处方典籍和医院提供的中医处方数据集；其包括有：B1：卷积操作单元，在卷积层输入病症文本嵌入向量进行卷积操作，对输入卷积层的病症文本嵌入向量采取不同的滤波器进行卷积操作，得到局部特征；B2：编码器单元，加入多头注意力机制来获取文本信息的全局特征；B3：求和单元，将全局特征与卷积操作得到的局部特征拼接起来后进行后续编码操作；C：多特征融合注意力模块，包括一融合编码器的输出向量、解码器的嵌入向量和解码器最后一层的注意力分布的融合单元；D：生成指针模块，包括一解码器得到的词汇分布和一所述多特征融合模块得到的注意力分布；E：熵平滑损失函数，降低严格顺序的影响；该处方生成过程为：S1：对于公共数据集和医院提供的中医处方数据，统一数据的格式，保留数据中的症状和对应的处方；S2：将统一格式的数据集输入到数据预处理模块；S3：将处理后的症状文本嵌入向量输入到所述多尺度特征融合模块中进行特征提取，使用多特征分支从处方文本数据中提取出不同尺度的子特征；S4：将多种信息输入到多特征融合注意力模块；S5：将生成结果的概率分布和S3中得到的最终注意力分数输入到生成指针模块；S6：利用熵平滑损失函数对模型进行优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原太工天宇教育科技有限公司 一种基于改进Transformer的中医处方生成系统
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