《表7 不同文本处理方法效果》

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《基于深度学习的重复住院预测模型研究——以心脏病为例》

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为了讨论不同文本表示方法对于预测效果的影响，本文使用Word2Vec方法对文本进行表示学习。Word2Vec的思想解决了基于词袋模型中高维度、高稀疏、低语义的问题，在自然语言处理领域取得了很好的效果[34]。本文选择基于维基百科中文语料训练的词向量[35]，并在实验数据集上进行了实验，表7显示了基于Char-CNN和Word2Vec两种文本处理方式模型十折交叉验证的平均ACC、F1、P、R、AUC值及运行时间。