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Chinese-Word2vec-Medicine
中文生物医学词向量,可能是目前唯一一个医学领域的中文大型开源词向量。
之前需要用医学相关的词向量,可惜一直找不到,只好自己来做了。 除了这个词向量,还另外整理了一份五千词的生物医学高频词表,通过对医学词汇进行统计,取出现次数在200次以上的医学词汇构建而成,如有需要可直接github下载med_word.txt。
为了完成这个医学词向量,花了几天时间找了各种医学生物语料库和相关数据集并对其整理。整体语料库包括医学文献,医患对话,维基百科百度知道等医学相关语料,整体语料库共计1.6G,总共7052948句子,仅为生物医学领域相关语料。 使用专业医学类词汇进行分词(词汇表详见http://thuocl.thunlp.org/) 注意,因为部分语料来自网络医患对话,导致错别字的出现,比如‘身体’的最近词向量竟是‘生体’,因此请小心使用。 词向量已上传至百度网盘 欢迎使用
https://pan.baidu.com/s/1YqTOlDqZ3bTzGYAGMxW2Cw
提取码:8888
词向量对比
医学词向量
#### wv1.most_similar('海马')
#### Out[30]:
[('额叶', 0.4515002965927124),
('颞叶', 0.4498691260814667),
('枕叶', 0.38755619525909424),
('顶叶', 0.386254221200943),
('基底节', 0.381935179233551),
('岛叶', 0.35826876759529114),
('苍白球', 0.33769935369491577),
('尾状核', 0.33755943179130554),
('大脑半球', 0.33359262347221375),
('额页', 0.32096001505851746)]
#### wv1.most_similar('头孢丙烯片')
#### Out[32]:
[('头孢地尼', 0.5654973387718201),
('阿莫西林', 0.5394408106803894),
('头孢地尼胶囊', 0.5379139184951782),
('妇乐片', 0.5260443091392517),
('头孢地尼分散片', 0.5213251709938049),
('康妇炎胶囊', 0.5203120708465576),
('裸花紫珠胶囊', 0.5182883143424988),
('头孢克洛缓释片', 0.5178096294403076),
('头胞克洛', 0.5159974098205566),
('罗红霉素', 0.5115748643875122)]
通用词向量(https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors)
#### wv2.most_similar('海马')
#### Out[31]:
[('海马牌', 0.6078361868858337),
('海马齿', 0.5532827377319336),
('普力马', 0.5418268442153931),
('马自达', 0.5407805442810059),
('东南汽车', 0.5387718677520752),
('000572', 0.5375587344169617),
('宝骏', 0.5361850261688232),
('海马回', 0.5352568030357361),
('北汽', 0.5325318574905396),
('小海马', 0.5315144062042236)]
#### wv2.most_similar('头孢')
#### Out[33]:
[('头孢拉定', 0.7558029294013977),
('头孢菌素', 0.7490127086639404),
('头孢类', 0.7476578950881958), ('头孢氨苄', 0.7415952682495117), ('头孢曲松钠', 0.7406224608421326), ('头孢哌酮', 0.7398018836975098), ('头孢噻肟钠', 0.7393568158149719), ('头孢噻吩', 0.7348008751869202), ('头孢哌酮钠', 0.729317843914032), ('氨苄', 0.7292327284812927)]
此医学词向量含278256个生物医学相关词汇,维度512,使用gensim训练。
model = word2vec.Word2Vec(sent, sg=0, epochs=8,vector_size=512, window=5, min_count=4, negative=3, sample=0.001, hs=1, workers=16)
想要使用只需要通过 gensim.models.KeyedVectors加载使用即可。
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('Medical.txt', binary=False)
训练语料
可以从本人发布的另一个医疗数据集中,进行访问,(https://github.com/WENGSYX/CMCQA)
引用
如果我的词向量能帮助您,欢迎引用:
@article{li2024distinct,
title={Distinct but correct: generating diversified and entity-revised medical response},
author={Li, Bin and Sun, Bin and Li, Shutao and Chen, Encheng and Liu, Hongru and Weng, Yixuan and Bai, Yongping and Hu, Meiling},
journal={Science China Information Sciences},
volume={67},
number={3},
pages={1--20},
year={2024},
publisher={Springer}
}
@article{weng2023large,
title={Large Language Models Need Holistically Thought in Medical Conversational QA},
author={Weng, Yixuan and Li, Bin and Xia, Fei and Zhu, Minjun and Sun, Bin and He, Shizhu and Liu, Kang and Zhao, Jun},
journal={arXiv preprint arXiv:2305.05410},
year={2023}
}