[发明专利]基于深度学习和知识图谱获取医学同义词的系统及方法在审
| 申请号： | 201910530633.6 | 申请日： | 2019-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN110287337A | 公开（公告）日： | 2019-09-27 |
| 发明（设计）人： | 高敏;李国强;孙炜 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学;因何科技（上海）有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/33;G06F17/27;G06F16/951 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习和知识图谱获取医学同义词的系统及方法，包括：知识图谱生成模块、词向量计算模块、相似度计算模块以及公共元素统计模块，知识图谱生成模块与公共元素统计模块相连并传输知识图谱信息，词向量计算模块从对输入文本进行分析并识别出医学实体并将词向量信息输出至相似度计算模块，相似度计算模块根据知识图谱信息和医学实体的词向量信息及其互相之间的相似度得到候选同义词并输出至公共元素统计模块，公共元素统计模块通过统计公共元素的方式从中选出最终同义词。本发明利用知识图谱更加准确的定位到同义词，从而获取的同义词准确度有很大的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 同义词 公共元素 统计模块 图谱 词向量 相似度计算模块 医学 计算模块 生成模块 图谱信息 候选同义词 输入文本 信息输出 准确度 相似度 传输 输出 学习 统计 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习和知识图谱获取医学同义词的系统，其特征在于，包括：知识图谱生成模块、词向量计算模块、相似度计算模块以及公共元素统计模块，其中：知识图谱生成模块与公共元素统计模块相连并传输知识图谱信息，词向量计算模块从对输入文本进行分析并识别出医学实体并将词向量信息输出至相似度计算模块，相似度计算模块根据医学实体的词向量信息及其互相之间的相似度得到候选同义词并输出至公共元素统计模块，公共元素统计模块通过统计公共元素的方式从中选出最终同义词。
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