分类和实体识别联合抽取方法、计算机设备及存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202211072171.6
IPC分类号：G06F40/279;G06F40/211;G06F16/38;G06F16/35;G06K9/62
申请日期：
2022-09-02
申请人：
杭州火石数智科技有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	分类和实体识别联合抽取方法、计算机设备及存储介质
申请号	CN202211072171.6	申请日期	2022-09-02
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-09-30	公开/公告号	CN115130466A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F40/279	IPC分类号	G;0;6;F;4;0;/;2;7;9;;;G;0;6;F;4;0;/;2;1;1;;;G;0;6;F;1;6;/;3;8;;;G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	杭州火石数智科技有限公司	申请人地址	浙江省杭州市滨江区西兴街道物联网街369号A幢9层905室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	杭州火石数智科技有限公司	当前权利人	杭州火石数智科技有限公司
发明人	柴龙涛;金霞
代理机构	青岛锦佳专利代理事务所（普通合伙）	代理人	朱玉建

摘要

本发明属于循证医学中PICOS抽取技术领域，公开了一种针对PICOS抽取的分类和实体识别联合抽取方法、计算机设备及存储介质。本发明方法充分考虑到医学领域文章在撰写时的书写逻辑问题，在该场景和任务中加入了句子的位置信息以及句子的类别信息，并且针对PICOS抽取场景搭建了同时包含分类模块以及实体识别模块的联合抽取模型，因而能够在进行PICOS抽取时充分考虑到句子位置信息的重要性，同时在实体信息识别时能够充分考虑到句子的位置信息以及句子的类别信息的重要性，使得本发明方法在面对医学领域文章的PICOS抽取分类时和实体信息识别时准确率明显提高，进而证明了本发明方法的有效性。

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！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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