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一种小样本弱标注条件下的医疗事件识别方法及系统

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本发明公开了一种小样本弱标注条件下的医疗事件识别方法及系统，本发明构建了医疗事件库，利用远程监督方法实现了在小样本弱标注条件下对医疗要素的自动标注；从多个维度构建医疗要素和事件元学习模型，解决小样本弱标注条件下，医疗事件识别模型泛化性差、标注数据不足的问题；利用医疗要素和事件元学习模型进行负采样，将未标注医疗要素控制在一个较低的范围，降低远程监督方法引起的漏标问题，提升医疗要素识别模型性能；基于医疗事件库和专家知识计算医疗要素重要度，利用医疗要素重要度与医疗要素和事件元学习模型对医疗事件进行分类识别，解决了医疗事件触发词难以定义的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN113688248B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 之江实验室;

    申请/专利号CN202111247796.7

  • 发明设计人 李劲松;李玉格;杨宗峰;史黎鑫;辛然;田雨;周天舒;

    申请日2021-10-26

  • 分类号G06F16/35(20190101);G06F40/30(20200101);G06K9/62(20220101);G16H50/70(20180101);

  • 代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人刘静

  • 地址 310023 浙江省杭州市余杭区文一西路1818号人工智能小镇10号楼

  • 入库时间 2022-08-23 13:08:31

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