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龙图腾网获悉四川大学华西医院;四川久远银海软件股份有限公司申请的专利医学文本识别方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115600133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202110776988.0，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权医学文本识别方法、装置、电子设备及存储介质是由罗婷;钟晓蓉;殷晋;李春漾;詹开明;林隆永;郭炫志;邝俊;樊琪琪设计研发完成，并于2021-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本医学文本识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种医学文本识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,涉及神经网络领域。该医学文本识别方法包括：获取文本向量，所述文本向量基于待识别医学文本得到；通过预先训练好的BiLSTM网络模型基于所述文本向量确定所述待识别医学文本所包括的实体或所述实体之间的关系。因此，医学文本中的实体识别和关系识别能够在同一模型框架中进行，能实现端到端的输出。

本发明授权医学文本识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种医学文本识别方法，其特征在于，包括： 获取文本向量，所述文本向量基于待识别医学文本的文本向量得到； 通过预先训练好的BiLSTM网络模型基于所述文本向量确定所述待识别医学文本所包括的实体或所述实体之间的关系； 所述通过预先训练好的BiLSTM网络模型基于所述文本向量确定所述待识别医学文本所包括的实体或所述实体之间的关系，包括：基于所述预先训练好的BiLSTM网络模型的初始隐藏状态与所述文本向量通过乘法注意力机制，获得第一文本状态；将所述第一文本状态与预先确定的初始语义状态进行拼接，获得第一语义状态；将所述第一语义状态与所述预先训练好的BiLSTM网络模型的初始隐藏状态及初始细胞状态输入所述预先训练好的BiLSTM网络模型，获得第一隐藏状态；将所述第一隐藏状态注入所述文本向量，获得第一待识别向量；对所述第一待识别向量进行线性投影，得到第一实体开始位置向量及第一实体结束位置向量；将所述第一实体开始位置向量及所述第一实体结束位置向量与所述第一隐藏状态进行拼接，得到第一拼接向量；对所述第一拼接向量进行线性投影，得到第一实体类别；基于所述第一隐藏状态与所述文本向量通过乘法注意力机制，获得第二文本状态；将所述第二文本状态与所述第一语义状态进行拼接，获得第二语义状态；将所述第二语义状态与所述第一隐藏状态输入所述预先训练好的BiLSTM网络模型，获得第二隐藏状态；将所述第二隐藏状态注入所述文本向量，获得第二待识别向量；对所述第二待识别向量进行线性投影，得到第二实体开始位置向量及第二实体结束位置向量；将所述第二实体开始位置向量及所述第二实体结束位置向量与所述第二隐藏状态进行拼接，得到第二拼接向量；对所述第二拼接向量进行线性投影，得到第二实体类别；依次类推，直至确定所得到的实体类别为预设实体类别，所述预设实体类别为结束符； 或，所述通过预先训练好的BiLSTM网络模型基于所述文本向量确定所述待识别医学文本所包括的实体或所述实体之间的关系，包括：基于所述预先训练好的BiLSTM网络模型的所述初始隐藏状态与所述文本向量通过乘法注意力机制，获得所述第一文本状态；将所述第一文本状态与预先确定的初始语义状态进行拼接，获得所述第一语义状态；将所述第一语义状态与所述预先训练好的BiLSTM网络模型的所述初始隐藏状态及所述初始细胞状态输入所述预先训练好的BiLSTM网络模型，获得所述第一隐藏状态；将所述第一隐藏状态注入所述文本向量，获得所述第一待识别向量；对所述第一待识别向量进行线性投影，得到第一实体开始位置向量及第一实体结束位置向量；将所述第一实体开始位置向量及所述第一实体结束位置向量进行拼接，获得第一拼接向量；将所述第一拼接向量通过所述预先训练好的BiLSTM网络模型得到第二实体开始位置向量及第二实体结束位置向量；将所述第一实体开始位置向量、所述第一实体结束位置向量、所述第二实体开始位置向量、所述第二实体结束位置向量及第一隐藏状态进行拼接，得到第一关系拼接向量；对所述第一关系拼接向量进行线性投影，得到第一关系类别；依次类推，直至确定所得到的关系类别为预设关系类别，所述预设关系类别为结束符。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川大学华西医院;四川久远银海软件股份有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市武侯区国学巷37号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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