Research on the association between acupuncture points and diseases based on the construction of knowledge graph and applied research
Notice bibliographique
Résumé
Acupuncture has been recognized by more and more experts as a treatment method to relieve various pains in human body, but the association between specific acupuncture treatments and diseases is still unclear, which affects the long-term development of acupuncture treatment.In this paper, we abstract the knowledge of acupuncture points as ontologies in the knowledge graph, and propose a method to improve the RoBERTa-WWM-BiGRU-CRF model to optimize the knowledge extraction of the knowledge graph by combining the SoftLexicon technique and the adversarial training method.Based on the knowledge graph of acupuncture points, the collaborative filtering model is introduced, and the original similarity matrix construction method is replaced by the co-occurrence matrix construction method based on the association characteristics of acupuncture points and diseases, which improves the operational efficiency of the association search and realizes the design of the association search technology of acupuncture points and diseases.The average consultation time in the acupuncture outpatient departments of the experimental and control groups applying this paper's technology for acupuncture visits was faster than that of the full outpatient clinic by 0.32 min, showing a significant difference (P<0.05).Patients in the experimental group who received acupuncture treatment assisted by the technology of this paper were higher than those in the control group in the dimensions of acupuncture treatment experience, such as physiological reflections, treatment emotions, and treatment effects and treatment feeling dimensions, which were 2.22, 3.57, 2.2, and 1.33, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».