发明专利已授权

一种基于图神经网络多嵌入联合的临床命名实体识别方法

📄 申请号：CN202210540397.8 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2022-05-17

公开号

CN114841167B

公开日

2024-12-17

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F40_295

IPC 分类号

G06F40_295 , G06N3_0442 , G06N3_045 , G06N3_042 ,

技术画像

所属领域

自然语言处理自然语言处理图神经网络命名实体识别

应用场景

临床文本处理, 医疗信息化, 电子病历分析, 医学知识图谱构建

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摘要

本发明公开了一种基于图神经网络多嵌入联合的临床命名实体识别方法，包括101.对输入文本进行分词处理，并赋予初始权重；102.对输入文本按批次进行划分及截断；103.对输入文本按批次填充至相同长度；104.连接文本句子对；105.构建数据增强多嵌入联合特征；106.构建图神经网络，其中通过多头注意力机制进行节点与边的信息传递；107.构建关于临床领域的字组信息；108.使用BiLSTM进一步提取文本特征；109.使用CRF对BiLSTM的输出数据进行解码，从而实现实体识别。本发明主要通过对实体进行数据增强并构建字词关联图，使得模型能更精确地识别医疗领域的实体。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20241217

✅ 授权

20220819

?? 实质审查的生效：

20220802

📄 公开

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