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一种基于BERT模型的医疗文本理解方法及系统

摘要

本发明涉及一种文本处理的技术领域,揭露了一种基于BERT模型的医疗文本理解方法,包括:获取医疗文本数据,利用句子过滤模型过滤掉无效医疗文本数据;根据过滤后的医疗文本数据,利用基于文本拷贝的医疗文本生成模型进行大规模医疗文本数据的生成;利用所生成的大规模医疗领域文本数据进行医疗文本实体识别模型的训练;利用所训练得到的医疗文本实体识别模型对待处理的医疗文本进行实体识别;利用基于注意力的信息抽取方法对医疗文本实体进行语义抽取,得到医疗文本实体语义特征;根据所述医疗文本实体语义特征,利用多层感知机进行医疗文本的理解。本发明还提供了一种基于BERT模型的医疗文本理解系统。本发明实现了医疗文本的理解。

著录项

  • 公开/公告号CN112016314A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 汪秀英;

    申请/专利号CN202010977191.2

  • 发明设计人 汪秀英;

    申请日2020-09-17

  • 分类号G06F40/279(20200101);G06F40/30(20200101);G06F16/335(20190101);G16H50/70(20180101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构43252 长沙正务联合知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人郑隽;吴婷

  • 地址 410205 湖南省长沙市高新开发区麓谷大道662号软件中心大楼308号

  • 入库时间 2023-06-19 09:04:30

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