一种基于改进Transformer的中医处方生成系统技术方案

本发明专利技术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。本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于中医诊断智能化，具体涉及一种基于改进transformer的中医处方生成系统。

技术介绍

1、随着中医药学的现代化发展和智能化技术的不断进步，对于中医处方的精准性和个性化需求也在逐步提高。通过对患者的体质、病情、病史等信息进行分析，可以生成符合患者个体特点的中药处方，以提高治疗效果和减少不良反应；

2、然而，传统的中医处方生成大多依赖于医生的个人经验和主观判断，这种方式往往存在主观性强、精确度不足等问题，尽管我们可以利用大数据分析和人工智能技术，对海量的中医药学知识和临床数据进行挖掘和学习，从而生成更加精准、个性化的中医处方；

3、如公开号为cn115424696a所提出的一种基于迁移学习的中医罕见病中药处方生成方法和系统，其以自建中医语料库为基础，训练中医领域的中医知识学习模型，使中医知识学习模型从中医书籍中学习有关“整体论”、“辨证论治”、“标本兼治”等中医原则，并以其为核心指导提取症状群辩证、证候诊断、症状-中药相互作用关系等复杂中医知识，进而与患者病例中的信息联合，使用中医临床罕见病例对中医知识学习模型进行修正本文档来自技高网...

【技术保护点】

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：

2.根据权利要求1所述的中医处方生成系统，其特征在于：所述S2中，通过正则化技术对数据集中的处方进行过滤，并将处方中的数量词删除，仅保留名称，将同一种中草药只对应一种名称，最后使用Word2Vec模型计算症状和中草药对应的嵌入向量；

3.根据权利要求1所述的中医处方生成系统，其特征在于：所述S3中，包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的中医处方生成系统，其特征在于：所述S4中，Transformer模型学习编码器的输出向量、解码器的嵌入向量和解码器最后一层的注意力分布，其...

【技术特征摘要】

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：

2.根据权利要求1所述的中医处方生成系统，其特征在于：所述s2中，通过正则化技术对数据集中的处方进行过滤，并将处方中的数量词删除，仅保留名称，将同一种中草药只对应一种名称，最后使用word2vec模型计算症状和中草药对应的嵌入向量；

3.根据权利要求1所述的中医处方生成系统，其特征在于：所述s3中，包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的中医处方生成系统，其特征在于：所述s4中，transformer模型学习编码器的输出向量、解码器的嵌入向量和解码器最后一层的注意力分布，其公式为：

5.根据权利要求1所述的中医处方生成系统，其特征在于：所述s5中的生...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱晓军，侯校，
申请(专利权)人：太原太工天宇教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：