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非结构化医疗文本无监督症状自动识别方法、系统、装置

摘要

本发明属于文本挖掘领域,具体涉及了一种非结构化医疗文本无监督症状自动识别方法、系统、装置,旨在解决现有医疗文本疾病症状自动识别方法计算复杂度高、具有很高的不可解释性的问题。本发明包括:自动获取症状实体,基于其字/词的位置信息,建立位置识别模型;从症状实体集合中学习字/词的嵌入表示,计算词嵌入空间中字/词的交互分值;提取待识别非结构化医疗文本的字/词序列,结合其在症状实体中的位置标注和交互分值,自动识别文本的症状实体。本发明利用自动获取的症状词典,充分挖掘症状实体的构词规律,有效实现医学症状实体的无监督自动抽取,模型计算复杂度低、精度高,同时减轻人工标注数据的代价,降低成本、错误率,提高效率。

著录项

  • 公开/公告号CN110931128A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-03-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院自动化研究所;

    申请/专利号CN201911232525.7

  • 发明设计人 孙正雅;谷轩;张文生;

    申请日2019-12-05

  • 分类号

  • 代理机构北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人郭文浩

  • 地址 100190 北京市海淀区中关村东路95号

  • 入库时间 2023-12-17 07:38:45

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-04-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G16H50/30 申请日:20191205

    实质审查的生效

  • 2020-03-27

    公开

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