TY - A2的太阳,乐盟——徐,玉龙盟——赵迎迎盟——荣,浩盟——刘,芳芳AU - Lv,心直口快的非盟-朱,宏磊PY - 2022 DA - 2022/08/30 TI -语义分析基于卷积神经网络的公共卫生医疗问题SP - 2392207六世- 2022 AB -文本挖掘和语义分析的医学公共卫生问题的要点是智能医疗交互,但是不那么相关的研究已经完成。本文设想一个卷积神经网络的语义分类,公共卫生医疗问题。双褶积层用于进一步减少的尺寸数据,从数据中提取更深入的信息,地图的功能。每个卷积层包括几个卷积核提取语义特征,然后,完整的连接层的输入分类器获得的结果分类。检查字典分类效果,人工建筑和双隐藏层神经元网络用于语义分类,并比较了三种方法和测试六个真实数据集。实验结果表明,当数据集的质量高,卷积神经网络方法提出了超过过去的两种方法。该方法比人工的建筑词典和两个隐藏层神经网络的召回率:0.153和0.037,大于0.07和0.01 F1测量速率,分别。当数据集的质量一般,三种方法的模型不给好的分类结果。最后,得出卷积神经网络方法构想具有良好的语义识别性能在公共卫生医疗问题。SN - 1574 - 017 - 2022/2392207 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/2392207——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER