[发明专利]一种基于BERT模型的医疗文本关系抽取的方法有效
| 申请号： | 202010465809.7 | 申请日： | 2020-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN111666350B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 宣琦;王冠华;俞山青;俞立 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/28 | 分类号： | G06F16/28;G06F40/295;G06N3/04;G16H10/00 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于BERT模型的医疗文本关系抽取的方法，包括以下步骤：步骤1：收集医疗文本，构建文本数据集；步骤2：对数据集进行预处理；步骤3：构建医疗文本关系抽取模型；步骤4：将抽取结果进行结构化存储。本发明提出一种基于BERT的医疗文本关系抽取的方法，采用了以卷积神经网络和循环神经网络为代表的深度学习算法，主要针对医疗文本，从医疗文本中提取出高层抽象属性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bert 模型 医疗 文本 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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