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A Strategy for Disassembling the Traditional East Asian Medicine Herbal Formulas With Machine Learning

기계 학습을 이용한 한의학 처방 분석 방안

  • Oh Junho (Korea Institute of Oriental Medicine)
  • Received : 2023.02.03
  • Accepted : 2023.05.03
  • Published : 2023.05.25

Abstract

Objectives : We propose a method to disassemble Traditional East Asian Medicine herbal formulas using machine learning. Methods : After creating a model using Byte Pair Encoding(BPE) and G-Score, the model was trained with training data. Afterwards, the learned model was applied to the test data, of which the results were compared with expert opinion. Results : The results acquired through the model were not significantly different from those of modern expert opinions. However, there were cases where the meaning was partially unclear, while there were cases where new knowledge could be obtained through the disassembling process. Conclusions : It is expected that disassembling herbal formulas through the proposed method in this study will help save resources required to understand complex ones.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 한국한의학연구원 주요사업 "AI 한의사개발을 위한 임상 빅데이터 수집 및 서비스 플랫폼구축(KSN1922110)"의 지원을 받아 수행되었습니다.

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