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一种中文电子病历后结构化信息的抽取方法

摘要

本发明公开了一种中文电子病历后结构化信息的抽取方法,首先使用BERT模型对含有不同症状实体修饰成分的句子进行分类,然后利用现有的命名实体识别模型对每类句子中的症状实体做不同类别的标注,达到识别实体修饰成分的目的。提出基于规则的中文电子病历中症状实体属性值的特征化抽取方法。通过总结病历文本症状语义段的行文规则,形成属性值的抽取模板,将抽取到属性值存储到数据库中。本发明基于现有的病历文本抽取技术成果,深入分析病历文本的行文规则,对已经完成分词和标注的症状语义段进行实体修饰识别和特征化的属性值抽取,能为后续的上层应用提供结构化的数据支持。

著录项

  • 公开/公告号CN114420233A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京工业大学;

    申请/专利号CN202210052810.6

  • 申请日2022-01-18

  • 分类号G16H10/60;G16H50/70;G06F16/35;G06F16/28;G06F40/295;G06F40/186;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构北京思海天达知识产权代理有限公司;

  • 代理人沈波

  • 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号

  • 入库时间 2023-06-19 15:07:06

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-20

    实质审查的生效 IPC(主分类):G16H10/60 专利申请号:2022100528106 申请日:20220118

    实质审查的生效

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