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申请/专利权人：四川大学华西医院
摘要：本发明公开了一种基于语义分析的用药冲突分析方法，属于语义处理技术领域，本发明从数据库中提取出两种待用药说明书的文本内容，并根据每个文本内容，构建词集合，根据词向量的近似度，从两个词集合中找到两个待分析词子集，从而确定内容相关的文本，并对两个待分析词子集中词向量分配权重，采用双层语义分析模型对两个待分析词子集进行语义提取，并通过权重进行语义增强，提高重点词的关注度，从而分析出内容相关的文本在用药上的冲突情况。本发明从待用药说明书出发，为用药冲突分析提供准确的信息，再筛选出相关内容，精简文本信息，提高用药冲突分析精度。
主权项：1.一种基于语义分析的用药冲突分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、提取两种待用药说明书中文本内容；S2、根据每个文本内容，构建词集合，其中，词集合包括：多个词子集；S3、根据两个词集合中词向量的近似度，找到两个待分析词子集，并对两个待分析词子集中词向量分配权重；S4、采用双层语义分析模型对两个待分析词子集进行语义提取，通过权重进行语义增强，得到两种待用药的用药冲突值；所述S4中双层语义分析模型包括：第一层语义特征提取单元、第二层语义特征提取单元、语义特征融合单元、第一最大池化层、第二最大池化层、第三最大池化层、第一Concat层和全连接层，每层语义特征提取单元处理一个待分析词子集，提取出语义特征，在语义特征融合单元处进行语义特征融合，采用三个窗口大小不同的最大池化层进行不同尺度的特征提取，通过第一Concat层拼接不同尺度的特征，通过全连接层进行冲突值的预测；所述第一层语义特征提取单元和第二层语义特征提取单元的结构相同，均包括：词处理层、词特征提取模块、乘法器、LSTM神经网络和第二Concat层，采用词处理层对每个词向量进行处理，词特征提取模块进行词特征的提取，在乘法器处，对词特征提取模块提取的词特征施加权重，采用LSTM神经网络中每个细胞单元处理每个词特征，第二Concat层与LSTM神经网络中每个细胞单元连接。
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百度查询： 四川大学华西医院 一种基于语义分析的用药冲突分析方法
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