基于标签混淆的院前急救文本分类模型

针对院前急救文本专业词汇丰富、特征稀疏和标签混淆程度大等问题，提出一种基于标签混淆模型（LCM）的文本分类模型。首先，利用BERT获得动态词向量并充分挖掘专业词汇的语义信息；然后，通过融合双向长短期记忆（BiLSTM）网络、加权卷积和注意力机制生成文本表示向量，提高模型的特征提取能力；最后，采用LCM获取文本与标签间的语义联系、标签与标签间的依赖关系，从而解决标签混淆程度大的问题。在院前急救文本和公开新闻文本数据集THUCNews上进行实验，所提模型的F1值分别达到了93.46%和97.08%，相较于TextCNN(Text Convolutional Neural Network)、BiLSTM、BiLSTM-Attention等模型分别提升了0.95%～7.01%和0.38%～2.00%。实验结果表明，所提模型能够获取专业词汇的语义信息，更加精准地提取文本特征，并能有效解决标签混淆程度大的问题，同时具有一定的泛化能力。