الترميز التلقائي لـ ICD يُعرَّف على أنه تعيين رموز الأمراض للسجلات الطبية الإلكترونية (EMRs). الطرق الحالية عادةً ما تستخدم انتباه التسميات مع تمثيلات الرموز لتطابق المقاطع النصية ذات الصلة. بخلاف هذه الأعمال التي تُنمذج التسميات باستخدام هرمية الرموز أو الوصف، نعتقد أن مصطلحات الرموز المترادفة يمكن أن توفر معرفة أكثر شمولًا بناءً على الملاحظة أن تعبيرات الرموز في السجلات الطبية الإلكترونية تختلف عن وصفاتها في نظام تصنيف الأمراض الدولي (ICD). من خلال مطابقة الرموز بمفاهيم UMLS، جمعنا المترادفات لكل رمز. ثم، اقترحنا شبكة مطابقة متعددة المترادفات لاستخدام المترادفات في تعزيز تعلم تمثيلات الرموز بشكل أفضل، مما يساعد في النهاية على تصنيف الرموز. أظهرت التجارب على مجموعة بيانات MIMIC-III أن طريقة البحث المقترحة تتقدم على الطرق السابقة الأكثر تقدمًا.