公开(公告)号：CN118277573B

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410692198.8

申请日：2024-05-31

Applicant: 河北工程大学

Inventor： 田丰 ,  王贤 ,  张海方 ,  李朋辉 ,  路赛丛 ,  赵婷婷

IPC: G06F16/35 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/27 ,  G06N3/045 ,  G06N3/092 ,  G16H50/70

Abstract: 本发明公开了一种基于ChatGLM模型的院前急救文本分类标注方法，包括：S1：获取院前急救病历的历史数据，数据预处理后得到院前急救文本，人工标注疾病ICD编码；S2：选择ChatGLM‑6B基准模型，冻结基准模型参数，分别引入P‑tuning v2可训练参数和Lora旁路进行模型微调；S3：利用微调模型完成待处理的院前急救病历的分类标注，得到疾病ICD编码。本发明还公开了一种电子设备、存储介质及计算机程序产品。本发明通过语言模型增强学习进行模型微调，提高了院前急救文本信息的分类标注准确性和专业性，为急危重症病人的疾病初诊提高了工作效率，实现精确识别和全面预测，具备广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN114428860A

公开(公告)日：2022-05-03

申请号：CN202210096034.X

申请日：2022-01-26

Applicant: 河北工程大学

Inventor： 生龙 ,  张旭 ,  田丰 ,  赵继军 ,  陈湘国 ,  马晓雨 ,  魏忠诚 ,  王巍 ,  王超

IPC: G06F16/35 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16H10/60

Abstract: 本发明提供一种院前急救病例文本的识别方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：对获取院前急救病例文本进行预处理，得到处理后的目标文本；根据目标文本的上下文动态地对每个词语进行编码，得到词向量；将词向量分别进行全局信息提取和局部信息提取，并将提取的全局信息和局部信息进行信息融合，得到特征向量；将特征向量输入到目标图卷积神经网络模型进行文本分类识别。本发明能够实现对相似专业词汇的准确提取，从而可以提高文本分类识别的准确率，且实现对词向量的全局特征和局部特征的提取，使得提取的特征向量表达更全面准确。

公开(公告)号：CN113761201A

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202110996694.9

申请日：2021-08-27

Applicant: 河北工程大学

Inventor： 田丰 ,  张旭 ,  生龙 ,  张海芳

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/332 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16H10/60

Abstract: 本发明提供了一种院前急救信息处理装置包括：文本信息获取模块，用于获取院前急救病历的文本信息；分类模块，用于将所述文本信息输入至预先训练的语言处理模型中进行分类处理，获得病症类型。本发明所述的院前急救信息处理装置，通过将文本信息输入至预先训练的语言处理模型中，该语言处理模型能够解决院前急救病历文本信息存在一词多义、用词重复和含有专业的词汇的现象，更精准地获取文本信息的特征信息，能够提高院前急救病历的文本信息的分类准确性，为急救人员快速提供决策建议，提高急救人员的工作效率和患者的救治率。