发明专利已授权

基于多层次自适应语义增强的中文医疗命名实体识别方法和装置

📄 申请号：CN202410982954.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-07-22

公开号

CN118898252B

公开日

2026-06-05

申请人

浙江工业大学

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 , G06F40_157 , G06F40_30 , G16H50_70 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_0499 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

自然语言处理自然语言处理命名实体识别人工智能算法

应用场景

医疗文本处理, 电子病历分析, 临床辅助决策, 医学文献挖掘, 健康咨询问答

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

基于多层次自适应语义增强的中文医疗命名实体识别方法和装置，其方法包括：(1)将中文文本表示为T＝{C1、C2、···、CN}，构建字符Ci特征，包括字符特征、边界特征、部首特征、拼音特征；(2)通过ERNIE‑Health预训练模型将字符级别Ci的特征转化为向量表示，包括字符特征向量ec、边界特征向量eb、部首特征向量er、拼音特征向量ep；(3)将四种字符级特征输入字符层自适应语义增强模块。使用卷积层对字符特征进行压缩，通过门控机制和ReLU激活函数进行非线性转换，动态调整语义权重，使用多层感知机进行解压缩，得到增强后的字符级特征；(4)将增强后的字符级特征输入句子层自适应语义增强模块，通过压缩和解压缩机制自适应学习句子中不同字符的贡献；(5)将经过多层次自适应语义增强模块的增强特征输入BiLSTM‑CRF模块进行标签预测。本发明能够更好地捕捉上下文中的语义差异，解决了现有方法在特征权重分配上的局限性，提升了CNER任务的整体性能。

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

一种激发超临界流体等离子体表面改性金属锂的方法

当前第 / 件

一种微生物电解池厌氧处理氯苯废气的方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F40_295)

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