[发明专利]医疗文本特征提取与自动匹配方法和系统有效
| 申请号： | 201810537989.8 | 申请日： | 2018-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN108804423B | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 陈娴娴;丁睿;汤时虎 | 申请（专利权）人： | 深圳平安医疗健康科技服务有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/279 | 分类号： | G06F40/279;G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京英特普罗知识产权代理有限公司 11015 | 代理人： | 林彦之 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区华*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本公开涉及医疗文本特征提取与自动匹配方法和系统，所述方法包括：步骤1、从外部输入的医疗数据中提取医疗文本，并对医疗文本进行分词处理，得到待与规范词表中的规范词进行匹配的医疗词语；步骤2、对于每个医疗词语，通过词向量化操作，获得医疗词语中的每个语素所对应的N维向量，形成与医疗词语对应的M×N维矩阵，M为医疗词语中所包含的语素的数量；步骤3、将与医疗词语对应的M×N维矩阵降维为向量，生成降维后的向量；步骤4、分别计算降维后的向量与规范词表中的各个规范词所对应的向量的向量距离；步骤5、对计算出的向量距离从小到大进行排序，选取与降维后的向量的向量距离排序在前的一个或多个规范词，作为候选规范词。 | ||
| 搜索关键词： | 医疗 文本 特征 提取 自动 匹配 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种医疗文本特征提取与自动匹配方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、从外部输入的医疗数据中提取医疗文本，并对医疗文本进行分词处理，得到待与规范词表中的规范词进行匹配的医疗词语；步骤2、对于每个医疗词语，通过词向量化操作，获得所述医疗词语中的每个语素所对应的N维向量，形成与所述医疗词语对应的M×N维矩阵，其中，M为所述医疗词语中所包含的语素的数量；步骤3、将与所述医疗词语对应的M×N维矩阵降维为向量，生成降维后的向量；步骤4、分别计算所述降维后的向量与所述规范词表中的各个规范词所对应的向量的向量距离；步骤5、对计算出的向量距离从小到大进行排序，从所述规范词表的规范词中选取与所述降维后的向量的向量距离排序在前的一个或多个规范词，作为候选规范词。
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