NLP_Paper：基於深度學習的異構時序事件患者數據表示學習框架

**原文鏈接 ** 摘要：患者數據的表示學習可以將患者歷史信息綜合表達爲一個向量，用於預測未來可能發生的疾病。患者的歷史記錄可以被建模爲多來源數據構成的採樣頻率差異很大、包含非線性時序關係的異構時序事件。提出了一個新的異構事件長短期記憶表示學習框架，用於學習患者異構時序事件的聯合表徵。異構事件長短期記憶模型加入了一個可以控制事件訪問頻率的門，以對不同事件的不規則採樣頻率建模，同時抓住事件中的複雜時

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