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龙图腾网恭喜清华大学;北京惠及智医科技有限公司申请的专利一种语义标签确定模型的构建方法、病历解析方法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：CN113903420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202111152503.7，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种语义标签确定模型的构建方法、病历解析方法是由周开银;吴及;刘喜恩;尤心心;刘少辉设计研发完成，并于2021-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语义标签确定模型的构建方法、病历解析方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种语义标签确定模型的构建方法、病历解析方法，先利用样本病历文本和该样本病历文本的实际语义标签信息，构建语义标签确定模型，以使构建好的语义标签确定模型具有较好的语义标签确定性能，从而使得该语义标签确定模型能够针对一个病历文本数据进行比较准确地语义标签确定处理，进而使得利用该语义标签确定模型确定的预测语义标签信息，能够比较准确地描述出该病历文本数据中至少一个字符串的字段信息，如此使得基于该预测语义标签信息确定的该病历文本数据的语义解析结果，能够比较准确地描述出该病历文本数据中所携带的语义信息，如此有利于提高语义解析效果。

本发明授权一种语义标签确定模型的构建方法、病历解析方法在权利要求书中公布了：1.一种语义标签确定模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本病历文本和所述样本病历文本的实际语义标签信息；根据所述样本病历文本和待训练模型，确定所述样本病历文本的预测语义标签信息；所述待训练模型包括专家编码层和专家权重确定层，所述专家编码层包括多个专家编码网络，所述专家权重确定层的输出数据包括所述多个专家编码网络对应的预测专家权重值；根据所述预测语义标签信息和所述实际语义标签信息，更新所述待训练模型，并继续执行所述根据所述样本病历文本和待训练模型，得到所述样本病历文本的预测语义标签信息的步骤，直至在达到预设停止条件时，根据所述待训练模型，确定语义标签确定模型，所述语义标签确定模型中不同专家编码网络在进行专家编码处理时所擅长处理的语义解析方向不同；所述根据所述预测语义标签信息和所述实际语义标签信息，更新所述待训练模型，包括：根据所述预测语义标签信息、所述实际语义标签信息、所述多个专家编码网络对应的先验专家权重值、和所述多个专家编码网络对应的预测专家权重值，更新所述待训练模型；其中，所述先验专家权重值是通过从预设映射关系中查找与所述样本病历文本的样本类型信息对应的先验权重集合所得到的，所述样本类型信息包括标签确定难度表征数据和标签频次表征数据；所述预设映射关系包括候选类型信息与先验权重集合之间的对应关系，第一候选类型信息中标签确定难度表征数据达到难度阈值，所述第一候选类型信息中标签频次表征数据高于频次阈值，第二候选类型信息中标签确定难度表征数据达到难度阈值，所述第二候选类型信息中标签频次表征数据不高于频次阈值，第三候选类型信息中标签确定难度表征数据低于难度阈值，所述第三候选类型信息中标签频次表征数据高于频次阈值，第四候选类型信息中标签确定难度表征数据低于难度阈值，所述第四候选类型信息中标签频次表征数据不高于频次阈值。

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