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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种中医药文献信息中循证证据的自动选择和推荐系统，是由文献预处理模块1、纳入和排除标准模块2、结构化文献信息抽取模块3和文献自动选择与推荐模块4构成。该自动选择和推荐系统是用于增强文献证据的选择效率。针对中医药文献信息的自动选择和推荐方法，首先使用机器视觉方法将中医药文献信息划分为多个循证证据，然后采用BERT预训练模型与模式规则对循证证据进行信息抽取，结合纳入与排除标准，进行中医药文献信息的自动选择和推荐。

主权项：1.一种中医药文献信息中循证证据的自动选择和推荐系统，其特征在于：是由文献预处理模块1、纳入和排除标准模块2、结构化文献信息抽取模块3和文献自动选择与推荐模块4构成；文献预处理模块1第一方面将非图片格式的中医药文献CM_NO转换为图片格式的中医药文献CM_JPG；第二方面使用机器视觉的OCR技术将CM_JPG转换为可编辑TXT格式信息；将CM_NO转换为CM_JPG采用了区块划分，对每一个区块进行OCR方法的识别，以及识别后的文本校验与重组；利用句号、换行符和分号为分割处理；纳入和排除标准模块2首先设置了纳入标准和排除标准，然后对经纳入标准和排除标准处理后的信息进行相交内容的提取，最后按照包含，等于，不包含三种情况构建含有python判断语句，得到纳排标准的代码块集；纳入条件包含但不限于年龄范围、疾病类型、研究形式等相关因素；纳入标准采用数字化表示记为Include＝{Inc_1,Inc_2,…,Inc_n,…,Inc_N}；Inc_1表示第一类纳入标准；Inc_2表示第二类纳入标准；Inc_n表示第n类纳入标准；Inc_N表示最后一类纳入标准；排除条件包含但不限于不满足要求的疾病类型、疾病类型的治疗方案；不满足要求的研究方案等相关因素；排除标准采用数字化表示记为Exclude＝{Exc_1,Exc_2,…,Exc_m,…,Exc_M}；Exc_1表示第一类排除标准；Exc_2表示第二类排除标准；Exc_m表示第m类排除标准；Exc_M表示最后一类排除标准；结构化文献信息抽取模块3采用BERT预训练语言模型和模式规则抽取得到中医药文献中的循证证据元素；改进LSTM模型由t时刻的输入词xt，细胞状态ct，临时细胞状态隐层状态ht，遗忘门ft，记忆门it，输出门ot组成；条件随机场；Zx＝∑yexp∑i,kλktkyi-1,yi,x,i+∑i,lulslyi,x,i；x为第一随机变量X中的任意一个随机值；y为第二随机变量Y中的任意一个随机值；i为输出序列中的位置；k为第一特征函数的数量；l为第二特征函数的数量；且k与l不同；λk为第一对应权值；tk为第一特征函数；yi为第i个输出值；yi-1为位于yi的前一个输出值；ul为第二对应权值；sl为第二特征函数；Zx为归一化因子；文献自动选择与推荐模块4依据纳入标准和排除标准进行中医药文献信息自动筛选文献；循证证据元素集Finally_Result经纳入与排除标准代码块CS后，完成对Finally_Result进行自动筛选，分别输出：符合纳入标准Include和排除标准Exclude的目标文献，记为Literaturec；不符合纳入标准Include和排除标准Exclude的文献，记为Literaturew；无法确定是否符合纳入标准Include和排除标准Exclude的文献，记为Literatureo。

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百度查询： 北京航空航天大学 一种中医药文献信息中循证证据的自动选择和推荐系统