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本发明公开了一种基于文本分割的再入院预测方法。本发明方法从深度学习方法存在医疗文本输入长度限制以及现有再入院方法没有考虑文本中不同内容的影响等问题出发，对医学文本进行分割，将分割得到的医疗文本段作为输入，同时考虑了诊断编码以及不同文本段的内容对预测的影响。该方法首先对每一个文本段进行表示学习，得到每一部分的向量表征；随后利用Attention机制给对应文本段的向量表征赋权值，通过加权组合得到文本整体特征表示；最后通过全连接层预测再入院可能性。该方法利用文本中不同内容的重要性提高了模型的预测性能，
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113192630 A
(43)申请公布日 2021.07.30
(21)申请号 202110503150.4
(22)申请日 2021.05.10
(71)申请人 中南
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