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- [发明专利]深度百科学习的中文医疗问句分类系统-CN202110723453.7在审
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李蕊男;王军
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李蕊男
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2021-06-28
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2021-09-17
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G06F16/332
- 本发明的深度百科学习的中文医疗问句分类系统,利用中文搜索百科的语义结构,并融合深度学习方法,提出更为高效和准确构建特征向量的方法:基于中文搜索百科语义结构的语义关联度高效收敛方法,构建网络问诊问句特征向量,基于医疗问句的特征,改进语义关联度算法,解决其构建特征向量时速度慢等缺陷,通过提取中文搜索百科词语链接扩展特征词;基于CB‑CBS语言模型的分布式中文词向量空间,实现网络问诊问句特征向量的高效降维和避免出现数据稀疏问题,大幅提高问诊分类效率,采用中文搜索百科与深度学习相结合的CB‑CBS模型,构造分布式医疗问句词向量,构建专业医疗问句语料库,显著提高词语关联度的准确性和医疗问句分类效率。
- 深度百科学习中文医疗问句分类系统
- [实用新型]中文搜索引擎-CN200420122254.2无效
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谭帅
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北京中星微电子有限公司
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2004-12-31
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2007-02-14
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G06F17/30
- 本实用新型公开了一种中文字典搜索引擎,用于从中文字典中快速定位输入的中文字,所述中文字典内的中文字采用GB2312/GBK编码;包括第一模块,用于建立和保存中文字典内中文字的GB2312/GBK编码与该中文字在中文字典中相对于中文字典起始位置的字典内偏移量之间的对应关系;第二模块,用于接收输入的中文字,并利用该中文字的GB2312/GBK编码从第一模块得到对应的字典内偏移量;第三模块,用于根据中文字典的起始存储位置和字典内偏移量,直接在该中文字典中定位所述输入的中文字并输出本实用新型采用以中文字的GB2312/GBK编码排序方式从中文字典中定位输入的中文字,速度快,在定位过程中占用资源少。
- 中文搜索引擎
- [发明专利]文本搜索方法和系统-CN202110378851.X有效
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蔡堃
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蔡堃
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2021-04-08
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2022-05-24
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G06F16/33
- 本发明提供了文本搜索方法和系统,其针对用户输入文本可能造成输入错误的情况,其利用拼音树确定文本的搜索顺序,再对用户输入的文本内容进行排序和压缩得到特征值,然后对从拼音树搜索到的节点集合的每个节点的特征值和用户输入的文本的特征值进行基于二分法判断的文本比对,以及对完全比对成功的内容和不完全比对成功的内容按照不同优先级进行返回,以便于快速地和广泛地搜索出相应的结果,从而能够准确地搜索出输入完全匹配的内容和拼音正确但输入文字不正确的内容,以此提高中文搜索的效率和可靠性
- 文本搜索方法系统
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