[发明专利]基于改进图注意力网络的中文医疗命名实体识别方法在审
| 申请号： | 202211673052.6 | 申请日： | 2022-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN115879473A | 公开（公告）日： | 2023-03-31 |
| 发明（设计）人： | 马甲林;杨宇;韩庆宾;张正伟;张琳;张粤 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/242;G06F40/30;G06F40/284;G06F18/25;G06N3/0455;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/0499;G06N3/082 |
| 代理公司： | 淮安市科文知识产权事务所 32223 | 代理人： | 吴晶晶 |
| 地址： | 223400 江苏省淮*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进图注意力网络的中文医疗命名实体识别方法：对于输入的医疗文本数据，使用医疗词典匹配文本中的字符，获得对应的匹配词序列，通过查找预训练矩阵，将文本与匹配词序列分别映射为字嵌入序列与词嵌入序列；将字嵌入序列作为修正位置编码的Transformer编码器输入，输出上下文语义嵌入序列，并将其与词嵌入序列进行向量拼接；改进协同图网络模型接收以特征拼接序列为节点所构成的文本关系图，输出最终的特征融合序列；将特征融合序列输入至条件随机场模型进行标签解码，得到医疗文本的医疗命名实体识别结果。本发明使用Transformer编码器捕获上下文语义特征，并通过改进图注意力网络提取、融合字词特征，有效提升中文医疗命名实体识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 注意力 网络 中文 医疗 命名 实体 识别 方法 | ||
【主权项】：
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