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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明公开了基于新匹配得分和新标签注意力得分的中医证型辨证方法和装置、存储介质、电子设备，属于自然语言处理技术领域及计算机人工智能领域，本发明要解决的技术问题为如何使用自然语言处理技术依据患者的临床文本为患者选择合适的证型，从而减少医生的工作量，提高诊疗效率，采用的技术方案为：①基于新匹配得分和新标签注意力得分的中医证型辨证方法，该方法包括如下步骤：S1、构建中医辨证模型训练数据集；S2、构建中医辨证模型；S3、训练中医辨证模型。②基于新匹配得分和新标签注意力得分的中医证型辨证装置，该装置包括：中医辨证模型训练数据集构建单元、中医辨证模型构建单元、中医辨证模型训练单元。
主权项：1.基于新匹配得分和新标签注意力得分的中医证型辨证方法，其特征在于，该方法是通过构建数据预处理模块，并训练由文档表示模块、证型表示模块、交互模块、特征匹配模块和预测模块组成的中医辨证模型，最终由二元交叉熵损失函数以及焦点损失函数约束模型的训练，以此帮助模型理解临床文本种不同属性的文本对辨证的不同作用，同时帮助模型理解证型的本质特征以及证型之间的共有特征，以达到为临床文本更精确地分配证型的目标，具体如下：S1、构建中医辨证模型训练数据集：首先对获得的临床文本进行处理，将每条临床文本分为两部分，主诉文本和其余临床文本；由临床文本及其所对应的中医证型，共同构成一条训练样本；汇集所有训练样本，构成中医辨证模型训练数据集；汇总中医辨证模型训练数据集中出现的全部证型作为证型集；S2、构建中医辨证模型：中医辨证模型由文档表示模块、证型表示模块、交互模块、特征匹配模块、预测模块共同组成；S3、训练中医辨证模型：在S1构建的中医辨证模型训练数据集上，通过构建二元交叉损失函数以及焦点损失函数来约束模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 基于新匹配得分和新标签注意力得分的中医证型辨证方法和装置
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