System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于病历文本获取目标实体关系模型的系统技术方案_技高网

一种基于病历文本获取目标实体关系模型的系统技术方案

技术编号:41733284 阅读:4 留言:0更新日期:2024-06-19 12:54
本发明专利技术涉及一种基于病历文本获取目标实体关系模型的系统,所述系统包括:β个预设实体关系标签、处理器和存储有计算机程序的存储器,当计算机程序被处理器执行时,实现以下步骤:根据候选病历文本集,获取第一候选标签列表集,根据候选病历文本集,获取候选实体列表集,将候选实体列表集输入至初始的神经网络模型中,获取第二候选标签列表集,获取目标参数,不断调整目标参数,直到满足预设的目标条件时以获取到目标实体关系模型,本发明专利技术结合多个模型获取病历文本中的实体,基于样本数据不断调整各个模型的参数,进而使得获取到实体关系的准确性较高,利用模型进行实体关系的匹配,不断调整模型的参数,使得模型识别实体关系的准确性较高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及文本处理,特别是涉及一种基于病历文本获取目标实体关系模型的系统


技术介绍

1、随着互联网技术的不断发展,病历文本呈现电子化,病历文本作为判断疾病、治疗过程及疾病发展状态检测的重要文档,包含了大量的实体,实体与实体之间会存在相关的关系,这些实体关系对于理解病历内容、辅助医生决策、进行与疾病相关联数据挖掘等具有重要意义,如何清晰明了的获取病历文本中实体之间的关系成为热门研究方向,现有技术中,基于规则从病历文本中抽取出实体,在实体关系抽取的过程中,利用规则对预处理后的非结构文本进行匹配,从而提取出实体关系三元组,上述获取实体关系的方法存在的问题有:规则制定复杂,降低了获取到病历实体关系的效率,当病历文本类型多样化时,不能够准确识别出病历文本中的实体与实体之间的实体关系,使得获取到的病历文本中实体关系的准确性较低。


技术实现思路

1、针对上述技术问题,本专利技术采用的技术方案为:一种基于病历文本获取目标实体关系模型的系统,系统包括:β个预设实体关系标签、处理器和存储有计算机程序的存储器,当计算机程序被处理器执行时,实现以下步骤:

2、s100,根据候选病历文本集,获取候选病历文本集对应的第一候选标签列表集,其中,所述候选病历文本集包括若干个候选病历文本。

3、s200,根据候选病历文本集,获取候选病历文本集对应的候选实体列表集,其中,所述候选实体列表集包括若干个候选实体列表,所述候选实体列表包括若干个候选实体。

4、s300,将候选实体列表集输入至初始的神经网络模型中,获取第二候选标签列表集,其中,所述第二候选标签列表集包括若干个第二候选标签列表,所述第二候选标签列表包括若干个第二候选标签,所述第二候选标签为基于初始的神经网络模型获取到的每个候选实体列表中的两个候选实体对应的预设实体关系标签。

5、s400,根据第一候选标签列表集和第二候选标签列表集,获取初始的神经网络模型对应的目标参数θ。

6、s500,不断调整目标参数θ,直到满足预设的目标条件时以获取到目标实体关系模型,其中,所述预设的目标条件为:θ≤θ0,θ0为预设的目标参数阈值。

7、本专利技术与现有技术相比具有明显的有益效果,借由上述技术方案,本专利技术提供的一种基于病历文本获取目标实体关系模型的系统可达到相当的技术进步性及实用性,并具有产业上的广泛利用价值,其至少具有以下有益效果:

8、本专利技术为一种基于病历文本获取目标实体关系模型的系统,所述系统包括:β个预设实体关系标签、处理器和存储有计算机程序的存储器,当计算机程序被处理器执行时,实现以下步骤:根据候选病历文本集,获取候选病历文本集对应的第一候选标签列表集,根据候选病历文本集,获取候选病历文本集对应的候选实体列表集,将候选实体列表集输入至初始的神经网络模型中,获取第二候选标签列表集,根据第一候选标签列表集和第二候选标签列表集,获取初始的神经网络模型对应的目标参数,不断调整目标参数,直到满足预设的目标条件时以获取到目标实体关系模型,本专利技术结合多个模型获取病历文本中的实体,基于样本数据不断调整各个模型的参数,提高了获取到病历文本中实体的准确性,进而使得获取到实体关系的准确性较高,利用模型进行实体关系的匹配,不断调整模型的参数,从而使得模型识别实体关系的准确性较高。

9、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述,为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本专利技术的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举较佳实施例,并配合附图,详细说明如下。

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【技术保护点】

1.一种基于病历文本获取目标实体关系模型的系统,其特征在于,所述系统包括:β个预设实体关系标签、处理器和存储有计算机程序的存储器,当所述计算机程序被处理器执行时,实现以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于病历文本获取目标实体关系模型的系统,其特征在于,所述预设实体关系标签为预先设置的实体与实体之间关系的标签,其中,所述实体与实体之间关系的标签为表征用户身体状态的词与词之间对应关系的标签。

3.根据权利要求1所述的基于病历文本获取目标实体关系模型的系统,其特征在于,在S200中通过如下步骤获取候选实体:

4.根据权利要求3所述的基于病历文本获取目标实体关系模型的系统,其特征在于,μ的取值范围为5~10。

5.根据权利要求3所述的基于病历文本获取目标实体关系模型的系统,其特征在于,所述第二候选参数η2为预设CNN模型中每个类型的卷积核的数量。

6.根据权利要求3所述的基于病历文本获取目标实体关系模型的系统,其特征在于,所述预设实体标签为基于病历文本所包括的内容设置的实体标签。

7.根据权利要求1所述的基于病历文本获取目标实体关系模型的系统,其特征在于,在S400中通过如下步骤获取θ:

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【技术特征摘要】

1.一种基于病历文本获取目标实体关系模型的系统,其特征在于,所述系统包括:β个预设实体关系标签、处理器和存储有计算机程序的存储器,当所述计算机程序被处理器执行时,实现以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于病历文本获取目标实体关系模型的系统,其特征在于,所述预设实体关系标签为预先设置的实体与实体之间关系的标签,其中,所述实体与实体之间关系的标签为表征用户身体状态的词与词之间对应关系的标签。

3.根据权利要求1所述的基于病历文本获取目标实体关系模型的系统,其特征在于,在s200中通过如下步骤获取候选实体:<...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘立宇初乃强赵瑞莹
申请(专利权)人:生命奇点北京科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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