[发明专利]一种基于生成对抗网络的规范医疗文本改写方法在审
| 申请号： | 202210550303.5 | 申请日： | 2022-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN114757188A | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 汪祖民;徐畅;季长清;秦静 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 盖小静 |
| 地址： | 116622 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗网络的规范医疗文本改写方法，包括：抽取口语化和规范化的医疗问答语料进行处理，获得数据集；采用Transformer模型构建规范化医疗文本生成器与口语化医疗文本生成器，通过用户健康术语映射表进行预训练，得到规范化医疗文本；采用LSTM神经网络构建规范化医疗文本判别器与口语化医疗文本判别器；结合医疗文本特征，使用损失函数分别优化规范化医疗文本判别器与口语化医疗文本判别器；采用强化学习方式优化规范化医疗文本生成器与口语化医疗文本生成器。本发明实现了口语化文本与规范化文本之间相互迁移改写，解决传统文本迁移模型对标注语料的过分依赖问题，使模型在没有平行语料的情况下仍然可靠，减少人工标注数据需要耗费的工作量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 规范 医疗 文本 改写 方法 | ||
【主权项】：
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