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[发明专利]医疗报告结构化识别模型训练方法、系统、设备及存储介质-CN202310861093.6在审
发明人：高唯唯;文景涛;曾婷;欧阳滨滨;林梓陆;陈益祥;蔡德贵;匡思羽;柳子用 -专利权人：联通（广东）产业互联网有限公司
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明提供医疗报告结构化识别模型训练方法、系统、设备及存储介质，其中方法包括：获取医疗报告图像；获取医疗报告图像中的文本检测框及其坐标点；对文本检测框进行倾斜矫正；对同行文本检测框进行合并；标注出文本检测框所在位置和文本类别；标注出各个文本检测框之间的关系；利用标注后的医疗报告图像构建数据集，输入医疗报告结构化识别模型进行训练；所述医疗报告结构化识别模型接收图像、文本以及布局作为输入，基于transformer机制执行文本理解任务。本发明针对医疗场景制作针对医疗报告的数据集，增强不同场景下的泛化性，将倾斜、模糊的文本合并成有序的多行文本，将其作为新模态，提供有序信息的特征输入，提高预测精度。
医疗报告结构识别模型训练方法系统设备存储介质

[发明专利]一种基于疾病中文解释的死因链检测模型训练及检测方法-CN202211657153.4在审
发明人： 欧阳滨滨;曾婷;林梓陆;高唯唯;陈益祥;杨裕伦 -专利权人：联通（广东）产业互联网有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G16H70/60 文献下载
摘要：本发明公开一种基于疾病中文解释的死因链检测模型训练及检测方法，训练方法包括：收集所有ICD编码及中文解释；获取死因链样本；对每个汉字对应的字向量进行随机初始化；将样本中各ICD编码的中文解释替换为字向量，得到对应的ICD向量；将各样本中的各ICD编码替换为ICD向量，得到对应的向量矩阵；随机初始化掩盖向量，随机选取样本的向量矩阵中的行向量，将行向量替换为掩盖向量，得到各样本对应的掩盖矩阵；构建死因链检测模型，将各样本对应的掩盖矩阵输入模型，输出各ICD编码位于各样本中各顺序的概率；根据各ICD编码位于各样本中各顺序的概率，计算所有样本的总损失；基于总损失，对模型进行训练，当总损失收敛时，得到训练完成的死因链检测模型。
一种基于疾病中文解释死因检测模型训练方法

[发明专利]实体结构化及消歧的方法、设备及存储介质-CN202211223441.9在审
发明人：李健民;曾婷;欧阳滨滨;林梓陆;高唯唯;陈益祥;柳子用;邱述洪 -专利权人：联通（广东）产业互联网有限公司
申请日： 2022-10-08 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明提供实体结构化及消歧的方法、设备及存储介质，方法包括：收集文本数据；将其输入第一训练模型，以输出所有第一实体的标签分类；当标签分类为指代明确时，将其输入知识库，以输出最相近的结果；当指代不明确时，将其输入第二训练模型，以输出相关的关系分类，以及每个关系对应的另一第一实体；当存在等价关系时，将另一第一实体输入知识库，以输出最相近的结果；当仅存在相近关系时，将该实体以及与另一实体输入知识库，以输出最相近的结果，作为指代不明确的第一实体的消歧结果。该方法利用实体的关联关系，以及结合知识库可对文本数据中的第一实体进行进一步补充以及结构化，能够有效消除不清晰实体的歧义。
实体结构方法设备存储介质

[发明专利]概率预测模型的训练及预测方法、系统、设备及介质-CN202210729686.2在审
发明人： 欧阳滨滨;朱艳春;柳子用;邱述洪 -专利权人：联通（广东）产业互联网有限公司
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明提供第一人员感染概率预测模型的训练及预测方法、系统、设备及介质，方法包括：获取第二人员的信令数据列表，包括生成于第一时间段内的对应于第二人员的信令数据；获取第二人员对应的若干个第一人员的信令数据列表，包括生成于第二时间段内的对应于第一人员的信令数据；根据第二人员的信令数据列表和第一人员的信令数据列表，确定第二人员与第一人员之间的距离向量；初始化神经网络模型；将距离向量和感染类型输入神经网络模型进行训练，得到第一人员感染概率预测模型；第一时间段与第二时间段存在重合部分。训练后的预测模型可自动基于人员信令数据列表之间的距离客观预测人员是否被感染或预测人员被感染的概率，有效避免以往流行病学调查中对人员是否被感染的主观判断。
概率预测模型训练方法系统设备介质

[发明专利]确定流动轨迹重合度的方法、系统、设备及介质-CN202210729648.7在审
发明人： 欧阳滨滨;朱艳春;柳子用;邱述洪 -专利权人：联通（广东）产业互联网有限公司
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明提供确定流动轨迹重合度的方法、系统、设备及介质，方法包括：获取病原体携带者的信令数据列表，包括生成于第一时间段内的信令数据；获取病原体携带者对应的若干个被筛查者的信令数据列表，包括生成于第二时间段内的信令数据；第一时间段与第二时间段存在重合部分，且长度大于第一时间段；截取被筛查者的信令数据列表中与病原体携带者信令数据列表长度相同的若干个部分；分别确定病原体携带者的信令数据列表与每个部分之间的距离，以确定被筛查者与病原体携带者之间流动轨迹的重合程度。该方法能够确定不等长数据列表之间的距离，并以该结果表示两个人员之间流动轨迹的重合程度。
确定流动轨迹合度方法系统设备介质

[发明专利]基于模型的条件独立检验方法、系统及电子设备-CN202211492835.4在审
发明人： 欧阳滨滨 -专利权人：联通（广东）产业互联网有限公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明提供一种基于模型的条件独立性检验方法、系统及电子设备，所述方法包括：根据进行独立检验的两个检验变量X和Y以及条件变量C的数据类型选取模型种类；以条件变量C为输入，以所述检验变量Y为输出建立模型A，计算所述模型A的损失值loss1；以条件变量C和所述检验变量X为输入，以所述检验变量Y为输出建立模型B，计算所述模型B的损失值loss2；当loss1与loss2之间的差值大于损失阈值t时，判断检验变量X和检验变量Y关于条件变量C不独立，否则判断检验变量X和检验变量Y关于条件变量C独立。与现有技术相比，本发明无论条件变量、所判断的是否条件独立的变量为离散值或者连续值都可以适用，并且模型的灵敏度高，不容易出现漏检的现象。
基于模型条件独立检验方法系统电子设备

[发明专利]一种排序编码模块的构建、变分编自码器的信道生成方法、系统-CN202211046197.3在审
发明人： 欧阳滨滨;曾婷;陈益祥;高唯唯;林梓陆;邱述洪;柳子用 -专利权人：联通（广东）产业互联网有限公司
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： H04B17/391 文献下载
摘要：本发明公开了一种排序编码模块的构建、变分编自码器的信道生成方法、系统，属于无线通信技术领域。本发明步骤如下：对获得的信道状态信息张量T的最后两阶进行展平形成张量L；抽取张量L的实部，形成实部矩阵Rr，抽取张量L的虚部，形成虚部矩阵Ii，将Rr与Ii在最后一阶进行拼接，得到矩阵X；对X进行处理，生成矩阵M，其中h为人为设定的维度大小；对矩阵X中的每一行均计算一个标准差，得到向量对矩阵M的行向量进行倒序，得到矩阵M_RANKED；对矩阵M_RANKED前β行进行降维，形成向量对向量进行量化处理，生成隐向量本发明针对信道数据的特点进行优化，提升模型生成的效果。
一种排序编码模块构建变分编信道生成方法系统

[发明专利]一种基于样例集的信道状态信息压缩方法、系统及计算机设备-CN202211046219.6在审
发明人： 欧阳滨滨;曾婷;陈益祥;高唯唯;林梓陆;邱述洪;柳子用 -专利权人：联通（广东）产业互联网有限公司
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： H04L1/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于样例集的信道状态信息压缩方法、系统及计算机设备，属于无线通信技术领域。本发明步骤如下：将获得的信道状态信息用张量T表示，且张量T＝R+I*i，其中张量R表示所述张量T的实部，张量I表示所述张量T的虚部；将张量R与张量I的最后两轴展平，将最后两轴展平的张量R与张量I的最后一轴拼接起来得到矩阵C，其中C的形状为[t,2*r*s]；重复V次步骤S1‑S2，得到V个矩阵C；将V个矩阵C顺序排列构成矩阵C列表，其中矩阵C列表中第i个矩阵用符号Ci表示，所述矩阵C列表为信道状态信息样例集合。本发明可以解决在同等压缩率的情况下，还原度较低，或在同等还原效果的情况下，压缩率较高的问题。
一种基于样例集信道状态信息压缩方法系统计算机设备

[发明专利]基于Apriori算法的死因链纠错方法、系统、设备及介质-CN202210932606.3在审
发明人：林梓陆;李健民;曾婷;柳子用;邱述洪;韦佳威;郑宇浩;宋家炯;陈益祥;欧阳滨滨;高唯唯 -专利权人：联通（广东）产业互联网有限公司
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Apriori算法的死因链纠错方法、系统、设备及介质，方法包括：获取若干样本死因链；构建基于Apriori算法的死因链分析模型，并将所述样本死因链输入所述死因链分析模型，生成若干死因关联规则；获取待分析死因链；判断所述待分析死因链与所述死因关联规则是否一致，若是，则判定所述待分析死因链正确，若否，则判定所述待分析死因链错误。本发明中，通过构建基于Apriori算法的死因链分析模型，生成死因关联规则，自动进行死因链的纠错分析，有效使用智能化工具替代人工操作，减少人工干预，从而解决人工进行死因链纠错时遇到的技术门槛及纠错成本高，且效率以及准确率低的问题。
基于 apriori 算法死因纠错方法系统设备介质

[发明专利]基于边云协同的内窥镜视频辅助诊断的方法、系统、设备及介质-CN202210391883.8在审
发明人：黄桂芳;邱述洪;朱艳春;柳子用;匡思羽;刘洺锟;欧阳滨滨;林梓陆;陈益祥;周皓晖 -专利权人：联通（广东）产业互联网有限公司;联通数字科技有限公司广东省分公司
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供基于边云协同的内窥镜视频辅助诊断的方法、系统、设备及介质，方法包括：获取内窥镜视频图像，在边缘资源上对内窥镜视频图像执行预处理操作和特征提取操作；预处理操作为：对内窥镜视频图像进行白平衡调节；对白平衡调节后的内窥镜视频图像进行畸变校正；对内窥镜视频图像去噪；检测内窥镜视频图像中的高光区域并对其进行增强；对内窥镜视频图像作去运动模糊处理；特征提取操作为：对内窥镜视频图像进行特征提取得到其图像特征；对内窥镜视频图像的图像特征进行聚类，以确定作为关键帧的内窥镜视频图像，将其图像特征输出至设于中心云的推理模型以得到推理结果。该方法合理利用边缘资源和中心云的资源，避免浪费中心云资源处理无用帧。
基于协同内窥镜视频辅助诊断方法系统设备介质

[发明专利]一种基于神经网络的关键信息提取方法及系统-CN201911138210.6有效
发明人：姜磊;杨钊;赖招展;欧阳滨滨;陈南山;朱振航;何慧;沈广盈;屈吕杰 -专利权人：佰聆数据股份有限公司
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及信息提取技术，为基于神经网络的关键信息提取方法及系统，包括：生成标签向量，设文章长度为n，关键信息首字在文章中的位置为s、末字的位置为e，将s*n+e作为标签向量的元素，初始化标签向量，所有元素初始化为0，在s*n+e位置的元素重置为1；对文章进行文本张量化处理得到文本张量C，继而生成文本特征向量；将文本特征向量中明显不可能是最大的元素替换为极小值，非明显不可能是最大的元素都乘以一个权重，生成输出向量；计算输出向量与标签向量的交叉熵作为损失，对神经网络进行迭代训练直至收敛得到模型；向模型中输入文本数据得到输出向量，获得关键信息。解决了现有技术在小数据集上容易过拟合且无法充分利用先验信息的问题。
一种基于神经网络关键信息提取方法系统

[发明专利]基于句向量预训练模型的文本处理方法、系统及存储介质-CN202011374764.9有效
发明人：姜磊;欧阳滨滨;陈南山 -专利权人：佰聆数据股份有限公司
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及对话文本处理技术，具体为基于句向量预训练模型的对话文本处理方法、系统及存储介质，包括：对对话文本进行符号化处理；对符号矩阵进行词嵌入，将符号矩阵中的元素转化成对应的词向量，形成对应的词嵌入张量；对词嵌入张量中每个文本行对应的矩阵进行降维处理，形成降维矩阵；对降维矩阵进行随机掩盖，把降维矩阵中的句向量替换成掩盖向量，然后堆叠多层多头自注意力层；优化预训练模型的各个可训练参数，使被掩盖的句向量的损失值最小；使用优化后的预训练模型，构建预测模型以处理对话文本。本发明解决了现有的预训练模型不适用于长对话文本的问题；相较于非预训练模型，本发明则能大大减少所需的标注量，节约人工成本。
基于向量训练模型文本处理方法系统存储介质

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