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公开(公告)号:CN116205238A
公开(公告)日:2023-06-02
申请号:CN202211222468.6
申请日:2022-10-08
IPC: G06F40/30 , G06F40/295 , G06F40/211 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开基于简易精神状态量表的语句自动识别系统,包括语料获取模块、分词模块、词性标注模块、命名实体识别模块、依存句法分析模块、语义识别模块和数据库;本发明通过智能化与自动化的语句分析,辅助传统人工AD诊断流程,提高量表评估与AD诊断效率。本发明对AD量表中的指定书写内容建立了评价模型,基于LTP和ALBERT模型结合的文字处理和语义分析技术,完成了受试者书写句子结果的正误评估。
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公开(公告)号:CN115687939A
公开(公告)日:2023-02-03
申请号:CN202211071421.4
申请日:2022-09-02
IPC: G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F40/284 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开一种基于多任务学习的Mask文本匹配方法及介质。方法步骤包括:1)获取至少两个待匹配文本;2)对所述待匹配文本进行特征提取,得到每个待匹配文本的文本字词特征;3)建立基于BERT的文本匹配模型;4)将所有待匹配文本的文本字词特征输入到文本匹配模型,获得不同待匹配文本的匹配结果。介质包括计算机程序。本发明提出了结合数据特点构建Mask矩阵简化模型的思路,在简化模型的同时也能放大待匹配文本之间的差异,使最终模型训练的泛化能力增强。
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公开(公告)号:CN104305994A
公开(公告)日:2015-01-28
申请号:CN201410653305.2
申请日:2014-11-17
Applicant: 重庆大学
IPC: A61B5/053
CPC classification number: A61B5/053 , A61B5/7264
Abstract: 本发明公开了一种心肺复苏中的胸阻抗信号处理方法,包括以下步骤,S1:预处理,去除高频噪声和基线漂移;S2:基于多分辨率窗口搜索法进行波形标记,并提取每个波形的宽度特征L(i)、幅度特征H(i)以及相邻波形特征差Dif(i);S3:小波分解,提取出每个波形的小波特征Dw(i);S4:将L(i)、H(i)、Dif(i)以及Dw(i)组成四维特征向量,并进行归一化处理;S5:分类识别;S6:计算心肺复苏质量评估指标。其显著效果是:能够正确地识别按压和通气波形,有效去除伪按压波形,算法的阳性检测率和敏感度非常理想,能够达到实时处理的要求,输出的各项评估指标可以实时反馈给心肺复苏操作人员,便于其调整心肺复苏操作,达到为CPR过程提供指导的目的。
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