一种基于超图神经网络的中医证候分类方法

本申请公开了一种基于超图神经网络的中医证候分类方法。该方法包括：对中医辨证数据进行预处理，获得辨证相关的症状、舌象、脉象、病机的标准化词序列；通过BERT词嵌入模型获得词的上下文语义信息并作为超图节点特征；构建涵盖症状、舌象、脉象、病机异构节点的全局超图和症状、舌象、脉象、病机同构节点的局部超图；通过超图卷积网络提取全局超图、局部超图中节点间的高阶关系特征；通过多头交叉注意力机制与门控融合机制进行节点特征融合；最后通过多层感知机进行证候分类。本申请旨在将中医辨证的思辨逻辑过程通过超图的方式结构化表达，清晰复刻中医辨证的整体思维逻辑，为中医辨证的可视化、规范化建模提供了全新技术路径，同时为构建深度学习神经网络的智能辨证模型提供可解释性方案。