Dự Đoán Tương Tác Thuốc Từ Văn Bản Y Sinh Sử Dụng Mạng Nơ Ron Tích Chập

DỰ ĐOÁN TƯƠNG TÁC THUỐC TỪ VĂN BẢN Y SINH SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON TÍCH CHẬP

Tác giả: Nguyễn Anh Ngọc

Lĩnh vực: Công nghệ Thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung vào bài toán dự đoán tương tác giữa bệnh và thuốc từ các văn bản y sinh, sử dụng mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN) kết hợp với khả năng của mạng LSTM để phát hiện các phụ thuộc xa ở mức liên câu. Phương pháp này nhằm mục đích trích xuất thông tin hữu ích từ các văn bản y sinh, hỗ trợ các chuyên gia y tế cập nhật kiến thức và phát triển các liệu pháp mới. Luận văn giới thiệu các khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo, học sâu, mạng nơ-ron nhân tạo, mạng RNN, LSTM và CNN, đồng thời đề xuất một mô hình kết hợp CNN và LSTM để giải quyết bài toán. Cuối cùng, luận văn trình bày kết quả thực nghiệm và thảo luận về những đóng góp của nghiên cứu.

Mục lục chi tiết:

• Chương 1: Giới thiệu chung
• Chương 2: Các phương pháp liên quan
• Chương 3: Mô hình đề xuất
• Chương 4: Kết quả thực nghiệm và kết luận