摘要
本发明提供一种医疗文本大数据智能化标注与知识图谱构建方法及系统,涉及医疗文本处理技术领域,包括:利用预训练深度双向编码模型和多层级实体识别网络识别医疗文本中的实体,并结合医学知识库进行归一化处理,计算实体间语义关联度并基于对比学习优化关系抽取结果,通过多粒度编码和门控机制融合得到综合关系表征,结合推理规则网络确定实体关系,并基于初始知识图谱构建医疗知识图谱,能够有效提高医疗文本实体和关系标注的准确率,并构建更完善的医疗知识图谱,有助于辅助医疗诊断和决策。
技术关键词
医疗实体识别
医疗文本数据
注意力
医疗知识图谱
语义向量
节点
语义关联度
高维特征向量
字符
医学知识库
网络结构特征
知识图谱构建方法
关系分类器
推理规则
多层感知机
融合特征
系统为您推荐了相关专利信息
情感识别方法
时序
特征提取模块
加权特征
多模态情感识别
直播视频数据
视频编码器
分析器
解码器
神经网络模型训练
情感识别方法
融合特征
预测情感状态
特征选择
多头注意力机制