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一种基于深度学习的医疗实体预测方法及系统,它属于自然语言处理与深度学习交叉技术领域。本发明解决了现有医疗实体预测方法存在预测效率低以及预测准确率低的问题。本发明方法具体包括以下步骤:步骤S1、获取原始医患对话数据并进行实体标注;步骤S2、获得对话数据文本字向量以及实体标签向量;步骤S3、基于获得的对话数据文本字向量以及实体标签向量对庞加莱模型和预训练好的深度学习模型进行训练;步骤S4、对于待进行实体预测的医患对话文本,采用步骤S2的方法获得对话文本字向量,对话文本字向量经过词典融合后,依次经过训
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114139531 A
(43)申请公布日 2022.03.04
(21)申请号 202111449176.1
(22)申请日 2021.11.30
(71)申请人 哈尔
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