文件名称:
Hcpcs2Vec:使用大型Medicare数据和Skip-gram模型学习HCCCS程序代码的密集语义嵌入-源码
开发工具:
文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-09
详细说明：Hcpcs2Vec
该项目使用Skip-gram模型使用大型Medicare数据为HCPCS程序代码学习有意义的密集嵌入。
灵感
医疗专业人员，计费公司和保险公司使用HCPCS程序代码来记录为患者提供的特定服务。
事实证明，程序代码对于各种分析和机器学习项目都很有价值，例如，预测再入院率，预测保险欺诈或总结医疗文件。
使用传统的一键编码来表示这些过程会导致非常高维的稀疏矢量，即> 50K维。 这些大型表示法增加了机器学习算法的计算复杂性，并增加了维数的诅咒。 此外，一站式表示无法对各种过程代码之间存在的有意义的关系进行编码。 而是，所有成对的过程代码都是等距的。
我们可以利用NLP和词嵌入技术的进步来构建捕获语义含义的HCPCS代码的低秩连续表示。
该项目使用Word2Vec模型来学习HCPCS过程代码的分布式表示形式。 Word2Vec原始论文-
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