一种面向医疗领域基于深度学习的命名实体识别方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201711446980.8
IPC分类号：G06F17/27;G06N3/08
申请日期：
2017-12-27
申请人：
哈尔滨福满科技有限责任公司

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种面向医疗领域基于深度学习的命名实体识别方法
申请号	CN201711446980.8	申请日期	2017-12-27
法律状态	放弃专利权	申报国家	中国
公开/公告日	2018-06-15	公开/公告号	CN108170675A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/27 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/20 处理自然语言数据的（语言分析或综合入G10L）〔6〕 G06F17/27 自动分析的，例如语法分析、正射校正的〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;2;7;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	哈尔滨福满科技有限责任公司	申请人地址	黑龙江省哈尔滨市南岗集中区嵩山路19号7号楼三层308号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	哈尔滨福满科技有限责任公司	当前权利人	哈尔滨福满科技有限责任公司
发明人	朱聪慧;赵铁军;关毅;李岳
代理机构	哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司	代理人	刘景祥

摘要

本发明提出了一种面向医疗领域基于深度学习的命名实体识别方法。该方法是通过一、利用医疗领域的有标注语料中的训练语料进行长短期记忆单元网络LSTM的训练；二、根据一中的更新的神经网络参数θ进行标注结果的路径查找，得到有标注语料的标注结果，利用命名实体识别评估标准F值对有标注语料中的测试语料的标注结果进行评估；三、在一中的训练过程中，先利用新闻领域的有标注语料进行长短期记忆单元网络LSTM的训练，再根据已经训好的模型和医疗领域的有标注语料，进行医疗领域的模型的训练，利用命名实体识别评估标准F值对有标注语料中的测试语料的标注结果进行评估等步骤实现的。本发明应用于命名实体识别领域。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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