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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.6
- 수록면
- 1,522 - 1,525 (4page)
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A variety of studies are being conducted to solve the medical field problems that require high accuracy as well as professional anatomical knowledge by combining AI, which has been a huge success in the field of vision. However, implementing final diagnosis training data by analyzing extensive amount medical treatment record is slowing the progress of the study due to the time consuming issue. This paper proposed a combined network of CNN and RNN to automatically extract final diagnosis from medical treatment record. Also, Weights of pre-learned embedding vectors is transferred to the embedding layer in front of CNN-RNN model. This has solved the problem of performance degradation due to insufficient training data and the combination of feature maps created through parallel CNN-RNN model allows analysis between long sentences as well as between adjacent words.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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