Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Khai phá thông tin mô tả bệnh tiếng Việt để chẩn đoán một số bệnh bằng phương pháp học sâu

Bài viết này đề xuất phương pháp chẩn đoán bệnh từ thông tin mô tả triệu chứng bằng các phương pháp học sâu. Phương pháp bài báo này đề xuất dựa trên các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên đối với tiếng Việt trong quá trình xây dựng kho dữ liệu huấn luyện hệ thống học sâu. | Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2021 Khai Phá Thông Tin Mô Tả Bệnh Tiếng Việt Để Chẩn Đoán Một Số Bệnh Bằng Phương Pháp Học Sâu Huỳnh Trung Trụ và Nguyễn Ngọc Duy Khoa Công Nghệ Thông Tin II Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông Email truht@ptithcm.edu.vn duynn@ptithcm.edu.vn Tóm tắt Thông tin mô tả triệu chứng của người bệnh đồng nhất vẫn là một thách thức lớn trong việc xây có nhiều ý nghĩa trong quá trình chẩn đoán và chữa dựng kho dữ liệu để huấn luyện các hệ thống học sâu. bệnh. Xây dựng được các hệ thống dựa trên trí tuệ nhân Dữ liệu của lĩnh vực y tế là rất nhiều và đa dạng. Nhiều tạo hiểu được các thông tin này sẽ giúp việc phân luồng loại dữ liệu khác nhau xuất hiện trong nghiên cứu y người bệnh vào khám chuyên khoa nhanh chóng và hiệu sinh hiện đại từ hồ sơ sức khỏe điện tử hình ảnh quả hơn. Bài báo này đề xuất phương pháp chẩn đoán cho đến dữ liệu cảm biến. Đặc điểm chung của các loại bệnh từ thông tin mô tả triệu chứng bằng các phương dữ liệu này là phức tạp không đồng nhất chú thích pháp học sâu. Phương pháp bài báo này đề xuất dựa trên kém và cơ bản là không có cấu trúc. Để xử lý tốt các các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên đối với tiếng Việt dữ liệu này cần nền tảng kiến thức miền đầy đủ và trong quá trình xây dựng kho dữ liệu huấn luyện hệ thống học sâu. Dữ liệu huấn luyện được thu thập từ các chuyên sâu. bệnh án cũng như dựa trên sự tư vấn của bác sĩ chuyên Bài báo này đề xuất phương pháp xử lý và khai phá môn. Các giải thuật học sâu dùng trong thử nghiệm của dữ liệu không chuyên sâu. Đó là dữ liệu mô tả triệu bài báo này là Convolutional Neural Network CNN chứng của người bệnh. Thông thường những mô tả về Long short-term memory LSTM Bidirectional LSTM triệu chứng chưa phải là cơ sở cho các bác sỹ nhận Bi-LSTM Bidirectional Encoder Representations from định bệnh. Tuy nhiên đó cũng cũng là những thông tin Transformers BERT và sự kết hợp mô hình CNN với có nhiều ý nghĩa trong quá trình chẩn đoán