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公开(公告)号:CN109800411B
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN201811476992.X
申请日:2018-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06N5/025 , G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06F40/253 , G06F40/268 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本申请涉及一种临床医疗实体及其属性抽取方法。该方法包括:3个模块:(1)预处理;(2)句子的信息全面性表示;(3)临床医疗实体及其属性抽取的联合学习。其中联合学习方法主要包括两种方式:(1)串行联合方式;(2)并行联合方式。串行联合方式又分为3个子模块:(1)临床医疗实体‑属性识别;(2)临床医疗实体‑属性关系抽取;(3)联合学习;并行联合方式是采用序列标注的方法进行临床医疗实体及其属性联合抽取。该方法对临床医疗辅助决策、临床医疗研究等具有重要意义。
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公开(公告)号:CN109800411A
公开(公告)日:2019-05-24
申请号:CN201811476992.X
申请日:2018-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本申请涉及一种临床医疗实体及其属性抽取方法。该方法包括:3个模块:(1)预处理;(2)句子的信息全面性表示;(3)临床医疗实体及其属性抽取的联合学习。其中联合学习方法主要包括两种方式:(1)串行联合方式;(2)并行联合方式。串行联合方式又分为3个子模块:(1)临床医疗“实体/属性”识别;(2)临床医疗“实体-属性”关系抽取;(3)联合学习;并行联合方式是采用序列标注的方法进行临床医疗实体及其属性联合抽取。该方法对临床医疗辅助决策、临床医疗研究等具有重要意义。
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