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[发明专利]基于人工智能的病案文书识别方法、装置、设备及介质-CN202310744426.7在审
发明人： 付桂振 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明实施例涉及人工智能及智慧医疗技术领域，公开了一种基于人工智能的病案文书识别方法、装置、设备及介质，方法包括：获取不同类型的目标病案文书，并记录目标病案文书的类型，对目标病案文书进行标注，得到目标病案文书的病案信息；根据目标病案文书的类型和目标病案文书的病案信息构建输入示例；获取待识别病案文书，并将输入示例和待识别病案文书进行拼接，得到输入数据；将所述输入数据输入预设模型，得到待识别病案文书的识别结果数据。通过构建输入示例，将目标病案文书的类型和病案信息进行关联，通过将输入示例和待识别病案文书进行拼接，使得得到的所述待识别病案文书的结果数据也具有类型和病案信息的关联。
基于人工智能病案文书识别方法装置设备介质

[发明专利]医院搜索方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310797019.2在审
发明人： 付桂振 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能以及医疗健康技术领域，公开了一种医院搜索方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，其中方法包括：获取搜索请求；对所述搜索请求进行解析，确定所述搜索请求的搜索意图；根据所述搜索意图对所述搜索请求中的内容进行抽取，得到抽取结果；根据所述搜索意图和所述抽取结果确定至少一个预测医院数据；对所有的所述预测医院数据进行排序，得到搜索结果。搜索意图与抽取结果之间具有关联性，提高了意图解析功能与抽取功能之间的相关性，实现了一定的校准，提高了预测医院数据与搜索请求之间的关联性，从而提高了医院搜索结果的质量，使得搜索结果中包含的预测医院数据更符合搜索请求。
医院搜索方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]数据处理方法、装置、设备及介质-CN202310798319.2在审
发明人： 付桂振 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F40/189 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理、数字医疗技术领域，公开了一种数据处理方法、装置、设备及介质，包括：获取第一目标医院的第一医院属性信息；根据第一医院属性信息确定第二目标医院集合；对第一医院属性信息进行文本描述处理，以得到第一属性文本，以及对第二目标医院集合中的每个第二目标医院的第二医院属性信息分别进行文本描述处理，以得到第二属性文本集合；获取第一属性文本与第二属性文本集合中每个第二属性文本之间的相似度，以得到目标相似度集合；根据目标相似度集合和第一预设相似度阈值，从第二目标医院集合中确定出与第一目标医院对应的第二目标医院。采用本申请提供的方法，可有效提升医院实体对齐操作的效率，提高医院实体对齐操作的准确性。
数据处理方法装置设备介质

[发明专利]药性认知信息抽取方法、装置、设备及存储介质-CN202110386290.8有效
发明人： 付桂振;顾大中;徐任翔 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-04-12 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了一种药性认知信息抽取方法、装置、设备及存储介质。所述药性认知信息抽取方法包括：获取药物文献数据，并对所述药物文献数据进行命名实体词抽取，得到所述药物文献数据中各药物对应的药物实体信息；获取由药物信息作为节点构成的药物关系图，并根据各节点的关联关系，对所述药物关系图进行向量化处理，得到多个节点向量；识别所述药物文献数据中各药物实体信息的语义特征，并根据所述语义特征对各所述节点向量进行药性认知判断，得到所述药物信息对应的药性认知信息。本发明能抽取药物文献中对不同药物的药性认知信息，并补充到现有的药物信息体系中对应的药物认知属性中，使药物信息体系更完善。
药性认知信息抽取方法装置设备存储介质

[发明专利]敏感词识别方法、装置、设备及存储介质-CN202110470946.4有效
发明人： 付桂振 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明涉及一种人工智能技术，揭露了一种敏感词识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取目标用户在预定社交平台中发表的文本内容，利用预定的文本处理模型将所述文本内容中的每个词处理为词向量；获取在所述文本内容下进行留言的用户信息，构建所述目标用户与所述用户信息所属的用户的社交关系图；将所述社交关系图输入预定的图嵌入网络中进行训练，获取输出的用户特征向量；将所述词向量与所述用户特征向量融合，基于融合后的向量生成待识别矩阵；将所述待识别矩阵输入预先训练好的双向长短期记忆神经网络进行识别，获取输出的敏感词。本发明能够提高敏感词识别的准确率。
敏感识别方法装置设备存储介质

[发明专利]药物关系提取方法、装置、设备及存储介质-CN202110322905.0有效
发明人： 付桂振;顾大中;徐任翔 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理领域，公开了一种药物关系提取方法、装置、设备及存储介质，用于解决现有技术提取到的药物关系准确度不足的技术问题。该方法包括：提取待提取文献中至少包含两种药物实体的目标语句；将目标语句输入预置第一特征提取模型中进行文本特征提取，得到药物实体相关的第一特征向量；提取预先建立的药物信息库中的现有药物信息文本并建立现有药物关系图，将现有药物关系图输入预置的第二特征提取模型进行特征提取，得到第二特征向量；基于第一特征向量与第二特征向量组合得到的组合特征向量提取出待提取文献中包含的药物促进关系。此外，本发明还涉及区块链技术，药物关系提取任务的相关信息可存储于区块链中。
药物关系提取方法装置设备存储介质

[发明专利]规范化名称的确定方法、系统、设备及介质-CN202310472275.4在审
发明人： 付桂振 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明涉及自然语言处理领域及数字医疗领域，提供一种规范化名称的确定方法、系统、设备及介质。所述方法包括：获取待规范化名称；将所述待规范化名称输入至特征向量提取模型中，提取所述待规范化名称的特征向量；其中，所述特征向量提取模型是由RoBERTa网络与InfoNCE分类器串联组成；将所述待规范化名称的特征向量输入至预设的向量检索引擎中，对所述待规范化名称的特征向量和预存的各名称的特征向量进行相似度计算，选择相似度最高的特征向量对应的名称作为规范化名称。能够快速精准的确定待规范化名称的规范化名称。
规范化名称确定方法系统设备介质

[发明专利]一种用于知识图谱的实体对齐方法、装置、介质及设备-CN202310468497.9在审
发明人： 付桂振 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请涉及金融、人工智能以及数字医疗技术领域，公开了一种用于知识图谱的实体对齐方法、装置、介质及电子设备。其中方法包括：采用预设的各语义编码模型针对预先获取的目标待对齐实体的各实体属性数据进行语义编码处理，计算获得各待对齐实体分别对应的第一实体向量；对目标知识图谱中的第一目标实体与各第一实体向量进行匹配处理，得到与第一目标实体对应的若干第二实体向量；计算第一目标实体向量与各所述第二实体向量之间的相似度值，得到相似度值满足预设条件的第二目标实体；将第二目标实体与所述第一目标实体进行实体对齐处理，得到实体对齐结果。本申请中的实体对齐方法可以提高实体对齐效率、提高实体对齐准确率。
一种用于知识图谱实体对齐方法装置介质设备

[发明专利]嵌套实体识别方法、装置、设备及存储介质-CN202310470725.6在审
发明人： 付桂振;张文倩 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能及数字医疗，提供一种嵌套实体识别方法、装置、设备及存储介质。该方法检测训练文本的文本数量是否小于预设数量，及标注实体是否满足预设要求，若文本数量小于预设数量，且标注实体满足预设要求，则基于训练文本及预设分类器对文本表征网络进行训练，得到文本表征模型，基于文本表征模型对训练文本所输出的表征信息及标注实体训练预设分类器，得到序列分类器，生成嵌套实体识别模型，并对待识别文本进行实体识别，得到文本实体，若文本实体有多个，基于每个文本实体在待识别文本中的文本位置识别出嵌套关系。此外，本发明还涉及区块链技术，所述嵌套关系可存储于区块链中。
嵌套实体识别方法装置设备存储介质

[发明专利]科室推荐方法、装置、设备及存储介质-CN202310439761.6在审
发明人： 付桂振;张文倩 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G16H40/20 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能及数字医疗，提供一种科室推荐方法、装置、设备及存储介质。该方法获取预测疾病的疾病名称及配置科室的科室模板，根据科室模板及疾病名称生成交互向量，基于编码器对交互向量进行编码处理，得到编码信息，根据解码器对编码信息进行解码处理，得到解码信息，基于预测输出层对解码信息进行预测，得到目标科室及预测概率，根据预测概率及目标科室能够准确的生成科室推荐方案。此外，本发明还涉及区块链技术，所述科室推荐方案可存储于区块链中。
科室推荐方法装置设备存储介质

[发明专利]文本纠错方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310165702.4在审
发明人： 付桂振 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F40/232 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术，可应用于医疗场景，提供一种文本纠错方法、装置、计算机设备与存储介质，包括：确定纠错字符集与包含若干纠错字符的基准文本，得到基准文本集；确定预设文本错误类型的目标比例，按照目标比例对基准文本调整，得到错误文本，生成错误文本集；确定错误文本对应的错误标签序列，组成错误标签序列集；将错误文本集作为输入向量，错误标签序列集作为输出向量训练初始文本纠错模型，得到目标文本纠错模型；调用目标文本纠错模型处理待纠错文本，得到待纠错标签序列；根据待纠错标签序列对待纠错文本进行纠错处理，得到目标已纠错文本。本申请能够提高文本纠错的准确性，促进智慧城市的快速发展。
文本纠错方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]文本纠错方法、装置、设备及存储介质-CN202010939914.X有效
发明人： 付桂振 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F40/226 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种文本纠错方法、装置、设备及存储介质，应用于数字医疗领域，包括：获取初始文本信息的文本特征，并根据上述文本特征确定待检索文本；基于上述待检索文本从领域智库中确定出目标领域知识；根据上述待检索文本以及上述目标领域知识生成待纠错文本序列，并基于上述待纠错文本序列对上述待检索文本进行纠错以实现对上述初始文本信息的纠错。采用本申请实施例，可关联领域知识对文本进行纠错，提升文本纠错正确率。
文本纠错方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于电子病历的主题癌症分期的判别方法及系统-CN202011416351.2有效
发明人：顾大中;付桂振 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-04 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明公开一种基于电子病历的主题癌症分期的判别方法及系统，所述方法包括：抽取待处理电子病历中的癌症分期信息；对待处理电子病历进行分段；利用癌症分期信息和电子病历分段信息构建癌症分期特征矩阵；将待处理电子病历的文本信息和癌症分期特征矩阵输入到深度学习模型中，获取各癌症分期为主题的概率。本发明能够判断电子病历中哪些癌症分期信息是主题分期信息，为医生进行电子病历匹配提供可靠的技术支持。
一种基于电子病历主题癌症分期判别方法系统

[发明专利]实体表征模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质-CN202210161016.5在审
发明人： 付桂振 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-02-22 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于人工智能领域，提供了一种实体表征模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质，方法包括：获取样本语句，根据字符粒度将样本语句拆分为多个样本单词，得到由多个样本单词组成的词序列；获取预设有多个参考实体的知识图谱；根据词序列从参考实体中确定至少一个样本实体；通过拼接样本实体和词序列得到样本序列，将样本序列输入至实体表征模型进行实体表征的训练。根据本实施例的技术方案，能够根据词序列从知识图谱获取领域内的样本实体，确保了实体表征训练的语义表达的充分性，对于领域外的独立实体通过样本单词进行间接表征，避免了采用领域外的独立实体进行训练引起的误差，提高了实体表征模型训练的准确性。
实体表征模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于对比学习的实体链接模型的训练方法、装置、设备-CN202210161138.4在审
发明人： 付桂振 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-02-22 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于人工智能领域，提供了一种基于对比学习的实体链接模型的训练方法、装置、设备，方法包括：从知识图谱的至少两个实体概念获取目标参考实体，通过语义识别处理得到第一语义向量；对第一语义向量进行特征丢弃处理得到多个第二语义向量；获取实体样本正例样本和负例样本，正例样本为同一实体概念的第二语义向量，负例样本为不同实体概念的第一语义向量；将实体样本和训练数据输入实体链接模型进行训练。根据本实施例的技术方案，能够通过对目标参考实体的语义处理和特征丢弃处理得到多个正例样本和负例样本，能够在标注较少的情况下增加样本数量，减少训练数据的获取成本，实现对比学习，有效提高了实体链接模型训练的效率和准确性。
基于对比学习实体链接模型训练方法装置设备

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