[发明专利]一种基于双邻域图神经网络的医疗实体对齐方法及系统有效
| 申请号： | 202110709149.7 | 申请日： | 2021-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN113361279B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 史新晨;章永龙;李斌 | 申请（专利权）人： | 扬州大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/30;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/0985;G06F16/335;G06F16/35;G06F16/36;G16H50/70 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 孟红梅 |
| 地址： | 225009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双邻域图神经网络的医疗实体对齐方法及系统，属于自然语言处理中的知识图谱融合领域。本发明首先抽取医疗实体对及相应的关系和属性，预处理后构建实体对齐数据集；然后通过双邻域特征聚合生成实体邻域和属性邻域的节点特征，并通过串联操作和跳跃连接生成全局感知的实体表示；最后进行实体相似度计算与训练，并用训练完的模型预测源实体的目标实体。本发明提出的方法将医疗知识图谱中的相关属性视为一类特殊的节点，从而将实体和属性建模在统一的网络中，并使用双邻域图神经网络对图中的节点进行嵌入，这样可以同时捕获实体邻域和属性邻域中的结构相似性，最终生成语义丰富的实体表示，达到提高医疗实体对齐准确性的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 邻域 神经网络 医疗 实体 对齐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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