探究BERT中文基础模型（BERT-Base-Chinese）和BERT中文医学预训练模型（BERT-Re-Pretraining-Med-Chi）在中文医学文献分类上的分类效果及差异原因。[方法] 本研究以34万篇中文医学文献摘要为医学文本预训练语料，分别以16,000和32,000条中文医学文献摘要为分类的训练样本，并以另外的3200条摘要作为测试样本，利用BERT的两个模型来进行中文医学文献分类研究，并以SVM方法作为对比基准。[结果] BERT的两种模型在分类效果上均优于SVM模型,两种模型的F1值均比SVM模型高出5%左右；BERT-Re-Pretraining-Med-Chi模型在两种样本量下F1值分别达到0.8390和0.8607,均为三者中最好的分类效果。[局限] 本研究仅对中图分类号R下的16个类别进行了分类研究，其余4个类别因数据量过少等原因而未纳入分类体系中。[结论] BERT-Re-Pretraining-Med-Chi方法能够显著提升医学文献的分类效果；基于BERT的深度学习方法在多类别大规模训练集下更能体现其分类的优越性。
《基于BERT模型的中文医学文献分类研究》这篇文章探讨了如何运用BERT模型，特别是BERT-Base-Chinese和BERT-Re-Pretraining-Med-Chi这两大预训练模型，来提高中文医学文献分类的准确性。该研究使用了34万篇医学文献摘要作为预训练语料，分别选取16,000和32,000条摘要作为训练集，3200条作为测试集，以此评估模型的性能。
BERT模型是基于Transformer架构的预训练语言模型，由Google公司开发，其设计目标是理解和生成自然语言。BERT-Base-Chinese是BERT的基本版本，适用于中文文本处理，而BERT-Re-Pretraining-Med-Chi则是在BERT基础上，针对医学领域的专业术语和语境进行了再预训练，因此更适应医学文献的特性。
在实验中，研究人员将支持向量机（SVM）作为比较基准，结果显示，BERT的两个模型在分类效果上均优于SVM。特别是BERT-Re-Pretraining-Med-Chi模型，无论在16,000条还是32,000条训练样本上，其F1值均超过0.83，表现出最佳的分类性能，相较于SVM模型，F1值提高了约5%。这表明在医学文献的多类别分类任务中，BERT模型，尤其是经过医学领域预训练的模型，能够更有效地捕捉文本的语义信息，从而提高分类准确率。
尽管如此，这项研究也存在局限性，主要体现在仅针对中图分类号R下的16个类别进行分类，剩余4个类别由于数据量不足或其他原因未被纳入。这意味着未来的研究需要扩展到更多类别，同时增加相关领域的数据，以全面验证模型的泛化能力。
结论指出，BERT-Re-Pretraining-Med-Chi模型显著提升了医学文献的分类效果，展示了深度学习方法，尤其是基于BERT的模型，在处理大规模多类别问题时的优越性。这一发现对于医学文献管理和信息检索等领域具有重要的实践意义，有助于提高文献组织和检索的效率，为科研工作者提供更精准的信息服务。
BERT模型在中文医学文献分类中的应用不仅提升了分类精度，还揭示了深度学习在处理专业领域文本时的优势。未来的研究可以进一步探索如何优化预训练模型，使其更好地适应不同专业领域的特点，以及如何在有限的数据资源下实现更高效的模型训练。此外，结合其他机器学习或深度学习技术，如注意力机制、图神经网络等，可能能进一步提高文献分类的效果。
