Representationen av kunskap baserad på första ordningens logik fångar rikedomen i naturligt språk och stöder flera probabilistiska inferens modeller. Även om symbolisk representation möjliggör kvantitativt resonemang med statistisk sannolikhet, är det svårt att använda med maskininlärning modeller som de utför numeriska operationer. Däremot är kunskap inbäddade (dvs. högdimensionella och kontinuerliga vektorer) en genomförbar metod för komplexa resonemang som inte bara kan behålla den semantiska kunskapen utan också etablera det kvantifierbara förhållandet mellan dem. I denna uppsats föreslår vi rekursivt neuralt kunskapsnätverk (RNKN), som kombinerar medicinsk kunskap baserad på första ordningens logik med rekursivt neuralt nätverk för multi-sjukdomsdiagnos. Efter att NNKN är effektivt tränad från manuellt kommenterade kinesiska elektroniska journaler (CEMRs), diagnos-orienterad kunskap inbäddade och vikt matriser lärs. Experimentella resultat bekräftar att NNKN:s diagnostiska noggrannhet är överlägsen den hos vissa klassiska maskininlärningsmodeller och Markovs logiska nätverk (MLN). Resultaten visar också att ju tydligare bevisen från CEMR är, desto bättre är de uppnådda resultaten. RNKN uppvisar gradvis tolkningen av kunskap inbäddar i takt med att antalet träningsperioder ökar.
Jiang m.fl. REF presenterade rekursivt neuralt kunskapsnätverk (RNKN), som kombinerar semantisk information om kunskapsgraf med rekursivt neuralt nätverk för multisjukdomsdiagnos.
Medical Knowledge Embedding Based on Recursive Neural Network for Multi-Disease Diagnosis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}