基于时序卷积网络的改进麻雀搜索算法在ECG分类中的应用研究

本文推荐：该研究针对中医(TCM)病历命名实体识别(NER)难题，创新性提出BERT-BiLSTM-MHA-FUSION-CRF模型，通过多头注意力机制(MHA)和特征融合层增强上下文语义捕捉能力，在CCKS2017/2019等数据集上准确率提升最高达2.7%，为中医知识图谱构建提供关键技术支撑。

　　

Highlight

本研究基于BERT-BiLSTM-CRF模型进行创新升级，引入多头注意力机制(Multi-head Attention, MHA)和多重特征融合层，显著提升模型对中医文本复杂语义的理解能力。

Method

我们采用自底向上的方式详解神经网络架构：BERT层负责文本编码，BiLSTM提取局部特征，MHA层捕获多维上下文信息，最后通过特征融合层优化CRF解码预测。实验证明该模型能有效识别"腰周围疼痛，发板"等中医特色表述。

Computing Platform

硬件配置：英特尔至强银牌4316处理器+RTX4090显卡(24GB显存)，为模型训练提供强力算力支持。

Experimental Parameter

如表2所示，经过验证实验最终确定的超参数组合，使模型在中医症状实体识别中达到最佳性能平衡。

Datasets

选用CCKS2017/2019标准数据集及自建中医病历库TCMYIAN（含11,000+实体），涵盖疾病、症状、治疗和药物四类关键实体。

Comparison with Basic Models

与传统模型相比，本方案在CLUENER数据集上准确率提升1.2%，特别对"纳可，二便正常"等中医术语的识别准确率显著提高。

Conclusions

该研究构建的中医病历NER系统，通过多维度特征融合和注意力机制，为中医知识体系数字化提供了重要技术路径，未来可扩展至中医体质辨识等应用场景。

（注：严格保留原文技术术语如BERT、BiLSTM等专业缩写，并采用^上标_下标规范呈现数字格式）