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龙图腾网恭喜深圳平安医疗健康科技服务有限公司申请的专利疾病名称对码列表的生成方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113657114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111017265.9，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权疾病名称对码列表的生成方法、装置、设备及存储介质是由许坷坷设计研发完成，并于2021-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本疾病名称对码列表的生成方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数字医疗领域，公开了疾病名称对码列表的生成方法、装置、设备及存储介质，用于利用改进的对码模型对待对码的疾病名称进行准确分词并对码，提高了对码模型对疾病名称的对码准确率和召回率。本发明方法包括：获取初始数据集，所述初始数据集包括多条需要进行对码的原始医疗语句；对所述初始数据集进行预处理，得到多个类别的医疗数据；调用预置的实体识别模型对于所述多个类别的医疗数据进行实体识别，得到疾病名称识别结果；调用预置的对码模型将所述疾病名称识别结果与预置的标准数据集进行对码，得到对码结果；基于所述对码结果生成对码列表，所述对码列表包括原始短语列、标准短语列和数据编码列。

本发明授权疾病名称对码列表的生成方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种疾病名称对码列表的生成方法，其特征在于，包括：获取初始数据集，所述初始数据集包括多条需要进行对码的原始医疗语句；对所述初始数据集进行预处理，得到多个科室类别的医疗数据，所述预处理包括数据清洗和数据集成，每个科室类别的医疗数据中包括属于此科室类别的多个医疗相关语句；调用预置的对码模型中的识别神经网络对于所述多个科室类别的医疗数据进行实体识别，得到疾病名称识别结果；调用所述对码模型中的分布式全文检索引擎和孪生网络将所述疾病名称识别结果与预置的标准数据集进行对码，得到对码结果；基于所述对码结果生成对码列表，所述对码列表包括原始短语列、标准短语列和数据编码列；所述调用预置的对码模型中的识别神经网络对于所述多个科室类别的医疗数据进行实体识别，得到疾病名称识别结果，包括：将所述多个科室类别的医疗数据转换为多个字词向量序列；对所述多个字词向量序列进行标注，得到多个标注后的向量序列；从预置的对码模型中调用识别神经网络对所述多个标注后的向量序列进行实体识别，得到实体识别结果，所述实体识别结果包括多个医疗实体特征向量及每个医疗实体对应的词性；从所述实体识别结果的多个医疗实体特征向量中筛选出多个疾病名称，得到疾病名称识别结果，所述疾病名称识别结果中包括多个名词属性的疾病名称；所述调用所述对码模型中的分布式全文检索引擎和孪生网络将所述疾病名称识别结果与预置的标准数据集进行对码，得到对码结果，包括：将所述疾病名称识别结果中的每个疾病名称特征向量与预置的标准数据集进行全词匹配，得到全词匹配结果；若全词匹配结果不为空，则将匹配到的多个词语确定为候选对码集；若全词匹配结果为空，则利用分布式全文检索引擎Elasticsearch进行相关词召回，得到召回候选集，所述召回候选集中包括多个召回的词语；计算所述召回候选集和所述疾病名称识别结果之间的相似度，得到按照从大到小排列的相似度序列，将所述相似度序列中靠前的预置数量的词语确定为候选对码集；调用所述对码模型中的孪生网络将所述候选对码集与预置的标准疾病名称进行对码，生成对码结果，所述对码结果包括多个短语对，每个短语对包括原始疾病名称与对应的标准疾病名称。

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