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面向循证医学领域的类别检测方法

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本发明公开一种面向循证医学领域的类别检测方法，包括以下步骤：将摘要中的每个句子分别进行ELMo与Bi‑LSTM两种处理，得到句向量；将所述句向量进行编码，得到包含有句子之间语义关系的文本表示向量；将所述文本表示向量输入CRF模型进行句子序列分类，将待分类句子和句子类别标签分别作为CRF模型的观察序列和状态序列，通过下层网络提取的句子关联特征获得每个句子的标签概率。本发明实现循证医学文本摘要类别检测，利用多连接Bi‑LSTM网络捕获句子间依赖关系与上下文信息，结合多层自注意力机制，提高了句子编码的整体质量，并且在公开的医学摘要数据集上取得了不错的效果。

著录项

公开/公告号CN110210037B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-04-07

原文格式PDF
申请/专利权人四川大学;
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申请/专利号CN201910508791.1
发明设计人琚生根;王婧妍;熊熙;李元媛;孙界平;
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申请日2019-06-12
分类号G06F40/211(20200101);G06F40/30(20200101);G06N3/04(20060101);G16H15/00(20180101);
代理机构11308 北京元本知识产权代理事务所;
代理人王红霞
地址 610065 四川省成都市一环路南一段24号
入库时间 2022-08-23 10:54:36

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-04-07

授权

授权
2019-10-08

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/27 申请日:20190612

实质审查的生效
2019-10-08

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 17/27 申请日:20190612

实质审查的生效
2019-09-06

公开

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2019-09-06

公开

公开
2019-09-06

公开

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