[发明专利]用于关系推断的系统和方法

摘要

本发明提出用于关系推断的系统和方法，其使用用于对文档进行数据挖掘的深度学习技术来发现覆盖特定主题的给定领域内的关注术语之间的关系。例如，在医疗保健领域内，本公开内容的各个实施例提供关系推断系统，其在自由文本数据库中挖掘大型医疗文档以提取症状和疾病术语，并且生成有助于医疗诊断的关系信息。在实施例中，这通过训练并使用RNN(诸如LSTM、门控递归单元(GRU)等来实现，其利用术语词典来检查文档内的关注术语的同时出现以发现术语之间的相关性。然后，可以使用该相关性在统计上预测与给定搜索术语(例如，症状)相关的最可能术语(例如，疾病)。

主权项

一种用于通过检查关注术语的同时出现来训练模型的方法，所述方法包括：搜索数据库以获得包括术语库中所包括的术语的文档；在至少部分所述文档中识别所述术语；生成所识别的术语的特征以创建特征表示库；创建包括两个或更多个术语的文档样本；对于文档样本，使用所述特征表示库来生成所述两个或更多个术语的特征表示，并且识别所述术语在所述文档样本内的相对顺序序列；以及使用所述特征表示和所述相对顺序来训练递归神经网络RNN模型，所述递归神经网络模型预测与一组术语的同时出现相关的、所述一组术语之间的相关性因子。