[发明专利]新疆地方药物不良反应识别方法及相关装置

权利要求书

1.一种新疆地方药物不良反应识别模型构建方法，其特征在于，包括：

建立新疆地方药物不良反应语料库，并将其分为训练样本集和测试样本集，其中新疆地方药物不良反应语料库包括网络中与新疆地方药物不良反应相关的文本；

利用训练样本集对模型进行学习训练，获得不良反应识别模型，其中模型为基于注意力机制的双向长短时记忆网络和卷积神经网络混合网络模型算法建立的模型；

利用测试样本集对不良反应识别模型进行测试，选取最优的参数，输出不良反应识别模型。

2.根据权利要求1所述的新疆地方药物不良反应识别模型构建方法，其特征在于，所述建立新疆地方药物不良反应语料库，并将其分为训练样本集和测试样本集，包括：

在网络中获取与新疆地方药物不良反应相关的语料；

对语料进行预处理，获得语料中的实体；

获得并分类实体之间候选关联关系，得出实体之间的对应关系，识别药物不良反应。

3.根据权利要求2所述的新疆地方药物不良反应识别模型构建方法，其特征在于，所述对语料进行预处理，获得语料中的实体，包括：

对语料进行去噪，实现语料结构规范化，其中去噪包括除去数据的非中文部分，除去停用词，删除标点符号；

设置语料标注规则，利用语料标注规则对语料进行标注，获得语料中的实体。

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的新疆地方药物不良反应识别模型构建方法，其特征在于，所述利用训练样本集对模型进行学习训练，获得不良反应识别模型，包括：

采用word2vec技术，将文本切分为最小的语义单位的集合并进行向量化，生成分布式向量，获得文本的词向量特征；

将词向量特征分别输入到双向长短时记忆网络和卷积神经网络中，获得双向上下文全局特征和局部卷积特征，并将双向上下文全局特征和局部卷积特征拼接进行平均融合；

利用Attention机制，突出不良反应的症状特征；

利用分类器进行分类，识别不良反应。

5.一种新疆地方药物不良反应识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别信息；

将待识别信息输入新疆地方药物不良反应识别模型，得到不良反应识别结果；其中，所述新疆地方药物不良反应识别模型是采用如权利要求1至4中任意一项所述的新疆地方药物不良反应识别模型构建方法所构建的新疆地方药物不良反应识别模型。

6.一种新疆地方药物不良反应识别模型构建装置，所述新疆地方药物不良反应识别模型构建装置使用如权利要求1至4中任意一项所述的新疆地方药物不良反应识别模型构建方法，其特征在于，包括：

语料库构建单元，建立新疆地方药物不良反应语料库，并将其分为训练样本集和测试样本集，其中新疆地方药物不良反应语料库包括网络中与新疆地方药物不良反应相关的文本；

建模单元，利用训练样本集对模型进行学习训练，获得不良反应识别模型，其中模型为基于注意力机制的双向长短时记忆网络和卷积神经网络混合网络模型算法建立的模型；

测试单元，利用测试样本集对不良反应识别模型进行测试，选取最优的参数，输出不良反应识别模型。

7.一种新疆地方药物不良反应识别装置，所述新疆地方药物不良反应识别装置使用如权利要求5中任意一项所述的新疆地方药物不良反应识别方法，其特征在于，包括：

获取单元，获取待识别信息；

通信单元，将待识别信息输入新疆地方药物不良反应识别模型；

识别单元，将待识别信息输入新疆地方药物不良反应识别模型，得到不良反应识别结果；其中，所述新疆地方药物不良反应识别模型是采用如权利要求1至4中任意一项所述的新疆地方药物不良反应识别模型构建方法所构建的新疆地方药物不良反应识别模型。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有能被计算机读取的计算机程序，所述计算机程序被设置为运行时执行如权利要求1至4中任一项所述的方法。