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[发明专利]一种信息推荐方法、装置、设备、系统及存储介质-CN202111100942.3在审
发明人：梁小丹;郑冶枫;赵瑞辉;刘亚飞;林帅;刘文阁;唐鉴恒;王巨宏 -专利权人：中山大学;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种信息推荐方法、装置、设备、系统及存储介质。方法中首先获取目标对象的医疗文本素材。其后确定医疗文本素材中的症状实体。接着基于医疗文本素材，提取与症状实体对应的症状实体特征信息和上下文特征信息。然后将症状实体特征信息和上下文特征信息进行特征融合，得到症状实体对应的融合特征。最后基于医疗文本素材中各症状实体对应的融合特征进行信息推荐。通过从医疗文本素材提取症状实体对应的的症状特征信息和上下文特征信息，以更丰富的症状关联语义作为所推荐信息的依据。相比于已有技术，本申请技术方案丰富了所推荐信息的依据范畴，提升了医疗文本素材中信息的利用率，进而使推荐的信息更加准确。
一种信息推荐方法装置设备系统存储介质

[发明专利]一种数据查询方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110972694.5在审
发明人：梁小丹;王巨宏;郑冶枫;赵瑞辉;王硕佳;唐鉴恒;刘文阁;林帅;杨敏 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;中山大学
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种数据查询方法、装置、电子设备和存储介质；可以获取包括目标对象交互操作与交互关联对象之间的关联关系的对象交互数据和包括不同的特征提取网络的交互关系提取模型，交互关系提取模型的训练样本包括无标注的样本交互数据，通过各特征提取网络对对象交互数据进行特征提取，得到各特征提取网络对应的交互特征，对各交互特征进行特征融合，得到对象交互特征，基于对象交互特征和预设处理任务得到处理后交互特征，将处理后交互特征与参考特征进行相似度计算，得到处理后交互特征与各参考特征的相似度，进而得到处理结果；因此，可以降低模型训练对人工标注样本的需求，节约人力资源，有利于提升音乐、视频等数据查询的效率。
一种数据查询方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种应用异构图神经网络的医疗咨询对话系统及方法-CN202011289619.0有效
发明人：梁小丹;唐鉴恒;刘文阁;许琳;林倞 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-11-17 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G16H80/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用异构图神经网络的医疗咨询对话系统及方法，该系统包括：对话历史编码模块，通过神经网络模型对对话历史进行分层编码，得到每个语句和整个对话历史的特征向量表示；医学实体预测模块，根据医疗知识图谱和对话历史，构建包含医学实体节点和语句信息节点的异构图，根据得到的编码向量初始化异构图中的语句信息节点，使用图注意力网络将当前信息传播至异构图上相关的实体节点，进而预测下一轮对话中医生可能会询问的症状或疾病实体；图引导对话生成模块，根据对话的当前状态和异构图推理结果，动态选择生成来自普通对话词表中的单词，或使用异构图相关节点的医学实体表达，从而生成更精准有效并包含专业术语的回复。
一种应用构图神经网络医疗咨询对话系统方法

[发明专利]一种面向低资源场景可迁移的医疗问诊对话系统及方法-CN202011287854.4有效
发明人：梁小丹;林帅;唐鉴恒;陈子良;林倞 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-11-17 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G16H80/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向低资源场景可迁移的医疗问诊对话系统及方法，该系统包括：模拟病人构建模块，用于建立模拟病人，模拟病人具有若干对话样本，每次训练随机选取一个对话样本，并针对模拟病人给出其病情描述报告；智能医疗问诊系统构建模块，建立智能医疗问诊系统，根据病情描述，通过分层上下文编码器模块从对话历史中提取不同层级的上下文信息，编码得到单轮层级和多轮层级对话的特征向量，通过演化外部医疗知识图，根据特征向量进行疾病‑症状之间的关系推理得到图节点特征向量，并在图节点信息指导下，利用复制网络生成医生对病人的回复；训练模块，对系统进行端到端训练，利用图演化元学习算法在已有疾病的对话数据上训练系统。
一种面向资源场景迁移医疗问诊对话系统方法

[发明专利]文本处理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202111162110.4在审
发明人：程轶;刘文阁;唐鉴恒;赵瑞辉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请提供了一种文本处理方法、装置、计算机设备及存储介质，属于人工智能技术领域，应用于自然语言处理场景。所述方法包括：基于输入文本中的多个词语，从知识图谱中获取目标子图；对所述输入文本进行编码，得到所述输入文本的文本编码特征；将所述文本编码特征作为文本节点加入所述目标子图，基于所述多个词语与所述多个节点的对应关系在所述目标子图中添加边；基于所述目标子图中多个节点的实体关系特征和所述文本编码特征，确定所述输入文本的文本语义信息。上述技术方案，由于不需要将目标子图转化为序列化的结构，因此能够保留知识图谱的图结构中的信息，显著提高了确定文本语义信息的准确性。
文本处理方法装置计算机设备存储介质