基于深度对抗学习的多语言医疗术语规范标准化系统及方法
基本信息
| 申请号 | CN202110588841.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113377897A | 公开（公告）日 | 2021-09-10 |
| 申请公布号 | CN113377897A | 申请公布日 | 2021-09-10 |
| 分类号 | G06F16/31（2019.01）I;G06F16/36（2019.01）I;G06F40/247（2020.01）I;G06F40/289（2020.01）I;G06F40/30（2020.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G16H10/60（2018.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 任元凯;江振荣 | 申请（专利权）人 | 杭州莱迈医疗信息科技有限公司 |
| 代理机构 | 南京乐羽知行专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 李培 |
| 地址 | 310051浙江省杭州市滨江区西兴街道聚工路19号8幢17层1704室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开基于深度对抗学习的多语言医疗术语规范标准化系统，包括标准医学术语库、文件预处理模块、候选术语集生成模块及候选术语集重排模块；所述文件预处理模块，用于统一真实世界的医学术语字符串的格式，以及将长字符串开分成单个的中文及英文词token；所述候选术语集生成模块，用于从标准医学术语集合中筛选出前n个与真实世界医学术语最相似的候选标准术语；所述候选术语集重排模块：用于将真实世界医学术语与筛选出来的候选术语组成术语对，根据匹配程度标注成正例和负例，作为深度学习模型的输入，模型通过迭代优化生成自动术语匹配模型。 |
