姜惠杰 查青林

摘? 要：針對中醫(yī)醫(yī)案匹配中文本語義關系交互性不足，不能充分利用文本間的語義信息來完成匹配任務和文本特征中噪音干擾難以去除使得計算精確度較低的問題，提出一種基于語義特征交互的中醫(yī)醫(yī)案主訴文本匹配模型，構(gòu)建基于BERT模型的文本語義特征提取網(wǎng)絡，提取句子中存在的語義特征信息，再利用向量交互的方式進行特征降噪和特征增強，經(jīng)由分類器得到匹配結(jié)果?？梢愿玫仄鹾现嗅t(yī)醫(yī)案實際任務場景，從而使匹配結(jié)果更準確有效。實驗結(jié)果表明，所提出的方法對比其他對比模型具有更高的匹配準確率，是一種比較可行的解決方案。

關鍵詞：BERT模型；深度學習；文本匹配；自然語言處理

中圖分類號：TP391? 文獻標識碼：A? 文章編號：2096-4706（2023）23-0122-05

Matching Method for Main Complaint in Traditional Chinese Medicine Cases

Based on Siamese Neural Network

JIANG Huijie， ZHA Qinglin

（College of Computer Science， Jiangxi University of Chinese Medicine， Nanchang? 330004， China）

Abstract： Due to the lack of interactivity of Chinese text semantic relations in TCM medical case matching， the semantic information among texts cannot be fully used to complete the matching task， and the noise interference in text features is difficult to remove， which makes the calculation accuracy low， this paper proposes a TCM case main complaint text matching model based on semantic feature interaction. It constructs a text semantic feature extraction network based on the BERT model， extracts semantic feature information existing in sentences， and then uses vector interaction for feature denoising and enhancement. The matching results are obtained through a classifier. It can better fit the actual task scenarios of TCM medical cases， thereby making the matching results more accurate and effective. The experimental results show that the proposed method has higher matching accuracy compared to other comparative models， and is a relatively feasible solution.

Keywords： BERT model; Deep Learning; text matching; natural language processing

0? 引? 言

中醫(yī)體系是中華民族歷經(jīng)數(shù)千年時光不斷摸索得到的理論體系[1]，時至今日仍是守護人民群眾健康的重要力量，在人類醫(yī)學史中發(fā)揮了不可磨滅的作用并具有牢不可破的地位。在現(xiàn)如今這個知識爆炸式增長的年代，中醫(yī)亟須將計算機相關技術引入中醫(yī)研究領域來對中醫(yī)學加以深入探索，從而將以往的中醫(yī)臨床實踐經(jīng)驗快速轉(zhuǎn)化成具有臨床實用價值的知識，這也是中醫(yī)現(xiàn)代化進程中不可或缺的組成部分。文本信息是知識記錄的重要載體之一，也是最廣泛保存和最容易獲取的一種數(shù)據(jù)類型[2]?，F(xiàn)存的大量中醫(yī)醫(yī)案就是其中最具代表性的一種文本，是蘊含著極為豐富知識的寶貴財富，從這些中醫(yī)醫(yī)案文本中提取到有用的知識并應用于中醫(yī)臨床診療中，對中醫(yī)臨床數(shù)字化具有非常重要的意義。

隨著硬件技術和人工智能算法水平的不斷發(fā)展進步，使名老中醫(yī)在行醫(yī)過程中不斷積累的中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)的分析處理與知識挖掘變成可能。名老中醫(yī)的醫(yī)案數(shù)據(jù)中包含了許多行醫(yī)中的詳細內(nèi)容，具有極高的專業(yè)價值，是中醫(yī)領域內(nèi)的寶貴財富。新一代的中醫(yī)醫(yī)生可以從案例中了解和學習名老中醫(yī)的行醫(yī)思路與處理方法，對自身的學習成長有著較高的參考價值。然而，由于現(xiàn)存中醫(yī)醫(yī)案的存量巨大，結(jié)構(gòu)和內(nèi)容也不盡相同，人工翻閱學習所花費的時間太長，難以高效利用大量中醫(yī)醫(yī)案文本的醫(yī)學思想價值。

中醫(yī)醫(yī)案作為記錄中醫(yī)醫(yī)師臨床診療過程和思想的主要載體，主要包括患者的基本信息、主訴、現(xiàn)病史、望聞問切四診、西醫(yī)診斷、治療史等基本內(nèi)容，蘊含中醫(yī)師的診療思想與豐富的臨床診療經(jīng)驗以及患者的各種病癥信息，難以做到中醫(yī)診療思想顯性表達與傳承。面向中醫(yī)醫(yī)案的主訴相似度計算是中醫(yī)臨床輔助診療的一種重要方法，旨在傳承名老中醫(yī)的行醫(yī)思想，體現(xiàn)名老中醫(yī)對醫(yī)案中患者疾病的臨床癥狀信息的臨床處理方法與思路，幫助新人醫(yī)生有效且高效地進行治療，對深入了解患者疾病當前的狀態(tài)和輔助中醫(yī)臨床治療有著十分重要的意義。

本文從現(xiàn)有的大量名老中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)出發(fā)，分析醫(yī)案主訴特點，選擇較好的匹配方式。為實現(xiàn)相似醫(yī)案匹配，將文本匹配問題轉(zhuǎn)換為文本中的句對的二分類問題，以雙向編碼器編碼表示模型（Bidirectional Encoder Representation from Transformers， BERT）為基礎，搭建了一種醫(yī)案主訴文本匹配模型。模型可充分提取兩段文本的特征并計算出兩段短文本的相似程度，最終給出匹配結(jié)論。經(jīng)過實驗分析，基于改進的BERT的醫(yī)案主訴匹配模型所達到的準確率可以滿足需求，是一種具有可行性的解決方案。

1? 綜述

文本匹配[3]一直都是自然語言處理（Natural Language Processing， NLP）領域一個基礎且重要的方向，其主要的研究內(nèi)容是兩段文本之間的關系。在過去的十幾年間，基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型的處理方法在許多NLP任務中逐漸變得流行。相比于更早期常用的基于統(tǒng)計學的處理方法，深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型在訓練時不再需要人工介入確定特征表示，解放了人力的同時降低了研究門檻；可以端對端訓練得到結(jié)果，進一步減少了研究成本便于快速推廣應用，具有非常明顯的優(yōu)勢。在基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模型研究方面，后續(xù)的大量研究的主要方向是在特征向量后面追加更多其他特征信息來提高神經(jīng)網(wǎng)絡模型的效果。通常情況下，文本匹配任務有兩個主要的解決思路：做分類任務處理、作回歸問題處理。一些我們所熟知的自然語言處理下游任務都可以近似看作文本匹配任務。

文本匹配自從概念被提出以來就注定是一項非常重要且困難的自然語言處理技術，尤其是其與不同的具體應用領域相結(jié)合的遷移應用。十幾年來，這一自然語言處理技術已經(jīng)在人們?nèi)粘Ｉ钪懈鞔蟪Ｒ婎I域都有了成熟發(fā)展和廣泛運用，而其與中醫(yī)領域的深度融合與應用仍處于較為初始的發(fā)展階段[4]。在國外的應用方面，Google公司將該技術應用到了其旗下的搜索引擎[5]產(chǎn)品服務中，從海量數(shù)據(jù)中檢索出與用戶的搜索內(nèi)容相關的內(nèi)容。在國內(nèi)的應用方面，許多電商公司將其應用到智能客服[6，7]的服務中，優(yōu)先對用戶提出的問題做相似問題匹配，并檢索該問題答案同時給用戶做出相應的回答，不但可以大大提升問題解決的效率，也能減少電商公司的人員成本，提升公司的利潤。伴隨著軟硬件條件的不斷完善，深度學習在算法層面也飛速發(fā)展，加上GPU算力的飛速提升，文本匹配相關技術也得以隨之迭代升級。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡模型處理文本匹配任務的模型整體架構(gòu)來劃分，可以將深度學習算法模型解決問題的模式歸納為兩個思路：基于表示的模型和基于交互的模型[8，9]。

其中，基于表示的模型處理這一問題的基本思路是：分別用兩個神經(jīng)網(wǎng)絡學習兩段文本的特征向量表示，然后將兩段文本的特征向量進行拼接，并將拼接后的向量輸入到模型的分類器中進行一次二分類操作，就可以得到最終匹配結(jié)果。Huang[10]等人提出了一種類文本語義空間模型，利用兩個前饋神經(jīng)網(wǎng)絡分別將兩段文本向量投影到潛在語義空間中，并分別計算得到兩段文本在空間中的表示向量，最終將計算結(jié)果向量接入到一個多層感知機中來處理并進行預測得到最終結(jié)論。范旭民[11]和梁圣[12]兩人分別使用CNN模型和RNN模型來分別學習兩段文本的低維特征表示向量，較之一般的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡模型，這些改進模型可以更好地學習兩段文本中的上下文信息。

此外，基于交互的模型處理這一問題的基本思路是：側(cè)重關注兩段文本之間的語義交互特征，生成文本匹配矩陣并提取出兩段文本的語義交互特征向量，再將結(jié)果輸入到一個全連接層中來計算得到文本匹配結(jié)果。金麗嬌等人[13]將兩段文本的低層文本匹配矩陣看作圖像進行處理，然后再利用CNN模型來進行逐層卷積計算，在此過程中就可以抽取到更多文本特征用以完成文本匹配任務。

近幾年來，在上述第二種處理思路的基礎之上，基于預訓練模型的文本匹配模型得到了更加廣泛的關注和應用。2018年，Devlin等人[14]提出了一種全新的語言模型預訓練方法BERT，在許多經(jīng)典的自然語言處理下游任務中都得到了十分出色的效果，使神經(jīng)網(wǎng)絡模型在各種任務中的效果有很大提升，極大地推動了自然語言處理技術的發(fā)展。該方法利用大規(guī)模的無監(jiān)督文本語料訓練了一個通用的語義理解模型。這一預訓練模型相較于先前常用的文本表示方法效果更加優(yōu)越，主要原因是BERT模型是第一個使用無監(jiān)督、深度雙向編碼方法[15]的預訓練語言模型。不需要使用大量人力去標注訓練文本的同時模型可以從文本中獲取到更加豐富的語義特征和句法特征等文本底層知識。BERT模型中的重要特征獲取方法是一種被稱為Attention機制[16]的網(wǎng)絡模型結(jié)構(gòu)，注意力機制相較于一般的深度學習方法有著更強大的特征提取能力。2019年，Sun等人[17]提出了一種知識增強的語義表示模型ERNIE，通過對句子文本中的語義信息進行遮蓋，使得模型能夠獲取到更加完整的語義特征信息，ERNIE1.0模型在中文語言處理中采用了以詞為基礎的嵌入處理，可以使在中文文本中學習到的語義信息更加完整。此后，ERNIE3.0[18]等更優(yōu)的模型也爭相問世，預訓練模型領域也逐漸百花齊放。

雖然深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型在中文語言環(huán)境下的文本匹配任務上發(fā)展已經(jīng)日漸成熟，但是能夠深度理解并結(jié)合中醫(yī)醫(yī)案文本的語言特點，可以很好地適用于中醫(yī)醫(yī)案領域的文本匹配研究卻很少。

2? 模型介紹

2.1? 孿生神經(jīng)網(wǎng)絡模型

孿生神經(jīng)網(wǎng)絡（Siamese Neural Network），又名雙生神經(jīng)網(wǎng)絡，是一種基于兩個人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立的耦合構(gòu)架。孿生神經(jīng)網(wǎng)絡以兩個樣本為輸入，其兩個子網(wǎng)絡各自接收一個輸入，輸出其嵌入高維度空間的表征，通過計算兩個表征的距離，例如歐式距離，以比較兩個樣本的相似程度。

網(wǎng)絡架構(gòu)通常由兩個結(jié)構(gòu)相同，且權重共享的神經(jīng)網(wǎng)絡拼接而成。孿生神經(jīng)網(wǎng)絡的特征提取部分通常具有深度結(jié)構(gòu)，可由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等組成，其權重可以由能量函數(shù)或分類損失優(yōu)化。

孿生網(wǎng)絡架構(gòu)的優(yōu)勢在于處理兩個輸入“比較類似”的情況。比如，兩個句子或者詞匯的語義相似度計算，指紋或人臉的比對識別等使用孿生網(wǎng)絡比較適合。

模型的整體框架如圖1所示。

其中，在表示層中可以根據(jù)任務需要選擇適合的特征提取模型進行特征提取進而完成對文本的表示；在特征拼接層進行增強文本間的關系交互，能夠有效降低文本特征中的噪聲，同時有利于提高模型性能。向量拼接的操作過程為：

L = Concat（U， V， | U - V |）

在有監(jiān)督的情況中，網(wǎng)絡模型會最大化不同標簽的表征，并最小化相同標簽的表征。在自監(jiān)督或無監(jiān)督的情況中，網(wǎng)絡模型能最小化原輸入和干擾輸入間的表征。因此，比較適合各領域中的文本匹配任務。

孿生神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)可以用于小樣本學習（One-shot Learning）任務。同時模型架構(gòu)具有較強的穩(wěn)定性和魯棒性，可用于解決對結(jié)果精度要求極高的匹配問題，例如人臉識別、指紋識別、目標追蹤等任務。

此外，孿生網(wǎng)絡架構(gòu)的應用不局限于二分類問題，還能夠用于完成類別數(shù)目固定，且每類下的樣本數(shù)也較多的分類任務。

2.2? BERT-we模型

BERT模型是2018年提出的一種經(jīng)典預訓練模型，該模型一經(jīng)誕生就表現(xiàn)出十分驚人的成績，成為NLP發(fā)展史上的一座里程碑。

BERT模型的網(wǎng)絡架構(gòu)使用的是多層Transformer結(jié)構(gòu)，有效地解決了NLP中棘手的長期依賴問題。Transformer的結(jié)構(gòu)在NLP領域中已經(jīng)得到了廣泛應用。

架構(gòu)中的特征表示部分利用改進的BERT預訓練模型作為表示層的結(jié)構(gòu)主體，BERT-we模型簡易結(jié)構(gòu)如圖2所示。相較于基礎的BERT模型，增加了動態(tài)全局掩碼和整詞遮蓋，使模型可以更加契合中醫(yī)醫(yī)案文本場景。

根據(jù)BERT預訓練模型在不同的訓練任務中的模式在本章模型的框架中，架構(gòu)需要分別將文本T和文本Q的序列{[CLS]，t1，t2，…，tm，[SEP]}和{[CLS]，q1，q2，…，qn，[SEP]}其中[CLS]和[SEP]表示在訓練過程中具有特殊意義的符號，分別標記訓練文本的開始和兩段文本之間的分割。序列經(jīng)過處理后，輸入兩個相同的改進的BERT模型中。然后經(jīng)過改進的BERT模型得到各token的embedding向量[r1，r2，…，rh]。

[o1，o2，…，on] = BERT-we （[h1，h2，…，hn]）

式中，[o1，o2，…，on]表示各token最終的embedding向量，BERT-we（·）表示12層Transformer結(jié)構(gòu)組成特征表示函數(shù)。

所有token的embedding向量組合得到最終的BERT詞向量VT和VQ，具體表示為：

VT = [o1，o2，…，om]

VQ = [o1，o2，…，on]

式中，L表示BERT模型中token的embedding向量o的維度大小為隱藏層的大小，m表示第一段文本T的長度，n表示第二段文本Q的長度。

2.3? 模型建立流程

S-BERT模型的整體結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3? 模型整體結(jié)構(gòu)圖

模型的處理過程如下：

1）數(shù)據(jù)預處理。對自建的名老中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)集主訴數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗等預處理。

2）輸入層。將句對拆分并分別將句子中的字或詞處理成編碼序列，再經(jīng)過輸入層的映射得到輸入向量分別輸入到表示層。

3）表示層。將前一部分所得到的詞嵌入向量分別輸入到改進的BERT模型中，融合淺層或深層知識，得到文本的特征表示向量。

4）特征選擇與池化層。將經(jīng)過改進的BERT模型得到的特征表示輸入到池化結(jié)構(gòu)中，通過一個卷積層對特征來進行選擇，有助于去除冗余特征，提升預測效果。

5）拼接層。將上一部分經(jīng)過全連接層得到的句向量輸入到拼接層得到交互向量，可以去除噪音，增加交互信息。

6）匹配和輸出層。將上一層得到的拼接向量輸入到匹配層Softmax分類器中，經(jīng)過模型計算完成匹配，并經(jīng)過輸出層輸出最終的預測結(jié)果。

3? 實驗結(jié)果及分析

3.1? 實驗數(shù)據(jù)

為了評估模型性能，本文將提出的基于孿生網(wǎng)絡和深度學習的中醫(yī)醫(yī)案主訴文本匹配模型在自建的名老中醫(yī)醫(yī)案主訴數(shù)據(jù)集上進行相應的實驗與評估。該數(shù)據(jù)集是由名老中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)集是根據(jù)全國名老中醫(yī)真實臨床診斷的醫(yī)案，包括2萬余個病例的中醫(yī)醫(yī)案文本共計6萬余診次，均為UTF-8編碼格式的純文本。

為貼合實際應用場景，從初診的醫(yī)案主訴中共選擇7 698條人工標注的ICPC-3標簽達到兩個及以上的醫(yī)案，按標簽取出20%的醫(yī)案用作推薦測試。為了模擬推薦情景，訓練集和驗證集采用數(shù)據(jù)集中剩下的80%醫(yī)案主訴數(shù)據(jù)生成，而測試集由作推薦測試的部分與參與訓練和驗證的部分按標簽組合生成，適當調(diào)整以保證各數(shù)據(jù)集標簽分布均勻。共生成了69 181對文本的相似性標簽作為基礎實驗數(shù)據(jù)，其中49 180條作為訓練集，14 001條作為驗證集，6 000條作為測試集，文本長度在7到128之間。

名老中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計信息如表1所示。

3.2? 實驗環(huán)境

所有實驗均使用同一云計算環(huán)境。實驗環(huán)境如表2所示，實驗文本編碼格式為UTF-8。

模型的部分超參數(shù)如表3所示。

3.3? 評價指標

實驗用了文本分類中常用的評價指標：精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1值，計算式如下：

上述計算式中，TP表示實際值和預測值均為1時數(shù)據(jù)的數(shù)量，F(xiàn)P表示實際值為0、預測值為1時的數(shù)據(jù)數(shù)量，F(xiàn)N表示實際值為1、預測值為0時數(shù)據(jù)的數(shù)量，P表示精確率，R表示召回率。

3.4? 實驗結(jié)果及分析

將數(shù)據(jù)集分別輸入模型中進行訓練，統(tǒng)一設置訓練輪次為5。訓練結(jié)束后使用測試集進行測試并輸出實驗結(jié)果。模型迭代過程中的準確率如圖4所示。

S-BERT模型、BERT模型、S-LSTM模型、S-CNN模型、S-GRU模型在名老中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)集上的文本匹配評測結(jié)果如表4所示，使用的主要指標是精確率和F1值。

從最終實驗結(jié)果中可以看出，S-BERT模型的結(jié)果相較于BERT模型、S-LSTM模型、S-CNN模型、S-GRU模型更優(yōu)。S-BERT模型的性能優(yōu)于BERT模型，主要原因是S-BERT模型使用了孿生架構(gòu)的同時增加了特征向量的交互，可以極大地增強模型在匹配任務上的性能。表示模型本身就是在BERT模型的基礎上進行改進的結(jié)果，擁有許多BERT-base所沒有的優(yōu)勢。而S-BERT模型的性能優(yōu)于S-LSTM模型、S-CNN模型、S-GRU模型，則是因為表示模型的優(yōu)勢，BERT的注意力機制對全局信息的提取和記憶能力要優(yōu)于LSTM等傳統(tǒng)深度學習算法。

4? 結(jié)? 論

在解決中文醫(yī)案主訴短文本匹配存在的難點時，提出一種基于孿生網(wǎng)絡的中文短文本匹配方法，利用孿生架構(gòu)處理輸入進模型的數(shù)據(jù)，將文本分別作為BERT模型的輸入進行訓練來提取文本特征信息，輸出詞向量，并最終依據(jù)模型結(jié)果給出匹配的結(jié)論。

從實驗結(jié)果可以看出，S-BERT模型在測試集上具更高的準確率，穩(wěn)定性和匹配性能也更強，同時具備更好的可解釋性。

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作者簡介：姜惠杰（1996—），男，漢族，山東煙臺人，碩士研究生在讀，研究方向：自然語言處理；通訊作者：查青林（1973—），男，漢族，江西上饒人，教授，碩士生導師，碩士研究生，研究方向：中醫(yī)信息學。

收稿日期：2023-05-01

基金項目：江西省科技廳重點研發(fā)計劃項目（20171ACG70011）