Traditionell kinesisk medicin (TCM) har samlat en stor mängd värdefulla resurser i den långa historia av utveckling. TCM recept som består av TCM örter är en viktig form av TCM behandling, som liknar naturliga språkdokument, men på ett svagt beställt sätt. Att direkt anpassa språkmodelleringsmetoder för att lära sig inbäddning av örterna kan vara problematiskt eftersom örterna inte är strikt i ordning, örterna framför receptet kan kopplas till de allra sista. I detta dokument, föreslår vi att representera TCM örter med distribuerade representationer via receptnivå språkmodellering (PLLM). I ett av våra experiment, korrelationen mellan vår beräknade likhet mellan läkemedel och bedömning av yrkesverksamma uppnår en Spearman poäng på 55.35 indikerar en stark korrelation, som överträffar mänskliga nybörjare (TCM relaterade fält kandidatstuderande) med en stor marginal (över 10%).
REF föreslog att lära sig distribuerade inbäddning för TCM örter med återkommande neurala nätverk.
Distributed Representation for Traditional Chinese Medicine Herb via Deep Learning Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}