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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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11 篇 专利

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11 篇 电子文献
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日期分布

机构

2 篇 苏州科技大学
2 篇 重庆邮电大学
2 篇 南京中孚信息技术...
1 篇 启元实验室
1 篇 北京意如图真科技...
1 篇 哈尔滨工业大学
1 篇 江苏新希望科技有...
1 篇 中国人民解放军总...
1 篇 广东工业大学
1 篇 成都准星云学科技...
1 篇 苏州金比特信息科...

作者

2 篇 刘胜平
2 篇 李欢丽
2 篇 崔志明
2 篇 张玉林
2 篇 刘菊
2 篇 甘玲
2 篇 胡柳慧
2 篇 陈杰
2 篇 刘晓彬
2 篇 奚雪峰
2 篇 苗功勋
1 篇 兴军亮
1 篇 张伟文
1 篇 汪贤龙
1 篇 李翀
1 篇 史元春
1 篇 林辉
1 篇 杨扬
1 篇 马建文
1 篇 杨敬晶

语言

11 篇 中文

检索条件"主题词=实体提取模块"

共 11 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于RWLSTM模型融合的医疗命名实体识别系统及方法

基于RWLSTM模型融合的医疗命名实体识别系统及方法

引用

作者：奚雪峰陈杰杨阳左严崔志明 215513 江苏省苏州市高新区滨河路298号

本发明涉及基于RWLSTM模型融合的医疗命名实体识别系统及方法，由数据预处理模块，对用户问句分词、实体标注、词典构建；文本编码模块，将文本转化为可理解的数据类型和计算单元；模型建模模块，根据任务构建模型的框架；实体提取模块... 详细信息

标准号: CN114781382A

本发明涉及基于RWLSTM模型融合的医疗命名实体识别系统及方法，由数据预处理模块，对用户问句分词、实体标注、词典构建；文本编码模块，将文本转化为可理解的数据类型和计算单元；模型建模模块，根据任务构建模型的框架；实体提取模块，对通过构建模型的运算且经过特征提取之后的信息进行实体提取并进行分类；词典构建模块，构建医疗病历的命名实体语料词典。将电子医疗病历文本进行数据预处理，中文分词模块对文本进行分词，实体标注模块对文本进行标注，再对一些错误和无用的数据进行剔除；通过数据预处理模块对电子病历进行数据清洗，有效减少了模型训练时间成本；解决了医疗领域的电子病历领域命名实体识别问题。

关键词：构建数据预处理模块词典构建电子病历命名实体实体标注文本分词领域命名实体模型建模模块实体提取模块数据预处理电子医疗计算单元模型融合模型训练时间成本实体提取识别系统数据类型数据清洗特征提取文本编码文本转化医疗病历医疗领域有效减少中文分词语料剔除运算标注病历分类医疗

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一种实体识别方法、装置

一种实体识别方法、装置

引用

作者：史元春汪贤龙陶品兴军亮张晓川 100095 北京市海淀区紫雀路55号院8号楼-1至6层101

本申请公开了一种实体识别方法、装置及电子设备，属于实体识别领域，该方法将训练文本输入实体提取模型；通过实体提取模型中的实体提取模块从训练文本中提取预测实体；通过实体提取模型中的对比学习模块将预测实体与实体类型提示词对... 详细信息

标准号: CN118333048A

本申请公开了一种实体识别方法、装置及电子设备，属于实体识别领域，该方法将训练文本输入实体提取模型；通过实体提取模型中的实体提取模块从训练文本中提取预测实体；通过实体提取模型中的对比学习模块将预测实体与实体类型提示词对齐；获取实体提取模块的位置损失；获取对比学习模块的类型损失；基于位置损失和类型损失调整实体提取模型的参数得到目标实体提取模型；将待识别文本输入目标实体提取模型得到待识别实体。该方法通过位置损失和类型损失从实体的提取位置和语义对齐两方面进行优化，提高了实体提取模型的训练效率，采用少量的样本即可大幅增加实体的识别精度，有助于节约计算资源。

关键词：实体提取实体提取模块实体识别位置损失学习模块训练文本对齐装置及电子设备基于位置计算资源目标实体实体类型输入目标提取位置训练效率语义预测样本提示文本节约申请优化

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基于BiLSTM结合全局指针的重叠关系抽取系统

基于BiLSTM结合全局指针的重叠关系抽取系统

引用

作者：甘玲刘晓彬刘菊胡柳慧 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

本发明涉及一种基于BiLSTM结合全局指针的重叠关系抽取系统，属于计算机技术领域。该系统包括依次连接的共享的Bert编码器、关系类型提取器、头实体提取器和尾实体提取器；所述Bert编码器通过所有层中联合调节左右上下文来预训练来自未... 详细信息

标准号: CN115034221A

本发明涉及一种基于BiLSTM结合全局指针的重叠关系抽取系统，属于计算机技术领域。该系统包括依次连接的共享的Bert编码器、关系类型提取器、头实体提取器和尾实体提取器；所述Bert编码器通过所有层中联合调节左右上下文来预训练来自未标记文本的深层双向表示；设置的输出层，对预训练的BERT模型进行调整；采用预训练模型bert编码文本信息，具有丰富的文本信息；在实体提取模块，本发明提出了利用关系类型和多头注意力结合来引导实体提取，可以充分利用关系类型外部知识，避免隔离关系和实体之间的联系，并且通过多头注意力来给重要信息分配更高的注意力得分。

关键词：关系类型注意力实体提取器编码器多头计算机技术领域实体提取模块编码文本标记文本抽取系统隔离关系全局指针实体提取文本信息训练模型依次连接重叠关系重要信息输出层提取器共享外部分配联合

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基于BiLSTM结合全局指针的重叠关系抽取系统

基于BiLSTM结合全局指针的重叠关系抽取系统

引用

作者：甘玲刘晓彬刘菊胡柳慧 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

标准号: CN115034221B

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一种基于大语言模型的图数据库查询处理系统及方法

一种基于大语言模型的图数据库查询处理系统及方法

引用

作者：李翀曾珠冼茂源何真 100089 北京市海淀区信息路甲28号C座(二层)02C室-367号

本发明公开了一种基于大语言模型的图数据库查询处理系统及方法，所述系统包括实体提取模块，用于对获取的查询问题添加给定的第一提示后，送入大语言模型中进行实体提取；实体对齐模块，通过得到的第二提示指导大语言模型将提取的实体... 详细信息

标准号: CN117076718A

本发明公开了一种基于大语言模型的图数据库查询处理系统及方法，所述系统包括实体提取模块，用于对获取的查询问题添加给定的第一提示后，送入大语言模型中进行实体提取；实体对齐模块，通过得到的第二提示指导大语言模型将提取的实体和图数据库中的实体进行对齐；语句生成模块，根据对齐结果，生成查询语句；数据返回模块，将生成的查询语句送入图数据库，并返回反馈数据；报告生成模块，将反馈数据和查询问题代入到构建的第三提示中，生成新的输入提示，并将该输入提示作为约束，传送至大语言模型；其效果是：通过提示将图数据库中的关联信息喂给大模型，实现了不需微调为大模型补充知识，允许更长的文本输入，生成更准确的回复。

关键词：语言模型提示数据库查询语句反馈数据输入提示对齐送入报告生成模块实体提取模块数据返回模块语句生成模块数据库查询查询处理系统对齐模块关联信息实体提取构建微调回复传送文本返回补充

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多模态疾病辅助推理系统、方法、终端及存储介质

多模态疾病辅助推理系统、方法、终端及存储介质

引用

作者：陈清财杨扬褚达文任鹏宇刘荣王斐张恭 518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区

本发明提供的多模态疾病辅助推理系统、方法、终端及存储介质，具体涉及人工智能技术领域，包括依次连接的多模态信息获取模块、多模态信息预处理模块、实体提取模块、医疗因果知识数据库和多模态分类判别模块，实现了对患者的多种模态... 详细信息

标准号: CN117012370A

本发明提供的多模态疾病辅助推理系统、方法、终端及存储介质，具体涉及人工智能技术领域，包括依次连接的多模态信息获取模块、多模态信息预处理模块、实体提取模块、医疗因果知识数据库和多模态分类判别模块，实现了对患者的多种模态信息的预处理、实体提取和模态分类判别，并通过将实体与医疗因果知识数据库中的医疗知识数据进行匹配，然后基于匹配结果，提取各类模态特征，并将各类模态特征按照设定的规则进行拼接，输入分类器获得推理结果。该方案充分利用各类模态特征，提取的实体更准确、全面，能够提高实体与医疗因果知识数据库相匹配的准确率，具有更好的泛化性，推理结果更加精确，有利于提高人工诊断效率。

关键词：知识数据库模态特征多模态信息推理结果多模态匹配医疗预处理人工智能技术实体提取模块输入分类器预处理模块存储介质获取模块模态信息判别模块匹配结果人工诊断实体提取推理系统医疗知识依次连接泛化性分类准确率模态拼接终端疾病

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一种基于多层LSTM的远程监督实体关系联合抽取方法和系统

一种基于多层LSTM的远程监督实体关系联合抽取方法和系统

引用

作者：程良伦马建文张伟文 510060 广东省广州市越秀区东风东路729号大院

本发明公开了一种基于多层LSTM的远程监督实体关系联合抽取方法和系统，数据集采用百科三元组来远程监督制作数据集，实体关系联合抽取模型由实体关系联合抽取模型包括字符LSTM层、编码层、实体提取模块和关系提取模块，使用远程监督数... 详细信息

标准号: CN112989833A

本发明公开了一种基于多层LSTM的远程监督实体关系联合抽取方法和系统，数据集采用百科三元组来远程监督制作数据集，实体关系联合抽取模型由实体关系联合抽取模型包括字符LSTM层、编码层、实体提取模块和关系提取模块，使用远程监督数据集对实体关系联合抽取模型进行训练，使用训练好的实体关系联合抽取模型进行实体关系联合抽取，能够对实体关系进行有效识别，解决了现有的实体关系抽取效果不理想的技术问题。

关键词：实体关系抽取远程监督数据集联合关系提取模块实体提取模块有效识别编码层三元组多层制作

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一种新型缺省实体命名方法及其系统

一种新型缺省实体命名方法及其系统

引用

作者：林辉 610000 四川省成都市高新区府城大道西段399号天府新谷5号楼5层

本发明公开了一种新型缺省实体命名方法，首先提取领域文本内所涉及的基本实体；对提取的完整实体进行分类，并将该完整实体作为命名实体识别的依据；提取文本信息中所有的完整实体和缺省实体；判断是否存在缺省实体，如果是，则根据上... 详细信息

标准号: CN107203813A

本发明公开了一种新型缺省实体命名方法，首先提取领域文本内所涉及的基本实体；对提取的完整实体进行分类，并将该完整实体作为命名实体识别的依据；提取文本信息中所有的完整实体和缺省实体；判断是否存在缺省实体，如果是，则根据上下文对缺省实体进行实体命名；如果否，则结束实体命名。本发明还公开了一种新型缺省实体命名系统，包括文本解析模块、实体分类模块、实体提取模块以及实体判断模块。本发明一方面对于指代型的缺省数学实体，利用指代消解进行回指和预指；另一方面对于非指代型的缺省数学实体，根据预先定义的数学命名格式，进行实体命名；这两点都是进行数学实体补充，从而方便准确地进行数学实体到关系的转换，进而达到机器理解题意的目的。

关键词：缺省数学实体完整实体代型实体提取模块文本解析模块基本实体机器理解领域文本命名实体命名系统实体分类实体判断文本信息预先定义消解数学分类转换补充

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一种基于命名实体的公文判定方法及判定系统

一种基于命名实体的公文判定方法及判定系统

引用

作者：李欢丽张玉林刘胜平苗功勋 210000 江苏省南京市浦口区江浦街道仁山路1号园区2号楼办公室东侧ER202室

本发明公开了一种基于命名实体的公文判定方法及判定系统，该判定方法包括以下步骤：S1、采用预设方法对公文实体权重进行训练，并赋予每个公文实体相应的权重值；S2、获取待判定文本，并采用预设方法对待判定文本进行公文实体提取；S3... 详细信息

标准号: CN111626057A

本发明公开了一种基于命名实体的公文判定方法及判定系统，该判定方法包括以下步骤：S1、采用预设方法对公文实体权重进行训练，并赋予每个公文实体相应的权重值；S2、获取待判定文本，并采用预设方法对待判定文本进行公文实体提取；S3、将待判定文本转化为关于公文实体的向量，并采用预设方法计算向量的分值；S4、将分值与预先设定的阀值进行对比，当分值超过阀值时，则确定待判定文本为公文；该判定系统包括公文实体提取模块、公文实体权重训练模块和公文判定模块。有益效果：不仅解决了以往公文识别过程中特征词穷举不尽的现象，而且也解决了公文内容随着时代变迁词语的变化问题。

关键词：公文判定预设判定系统文本权重向量实体提取模块公文内容命名实体判定模块权重训练实体提取文本转化阀值时词语变迁赋予

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基于ALBERT模型融合的医疗命名实体识别系统及其方法

基于ALBERT模型融合的医疗命名实体识别系统及其方法

引用

作者：奚雪峰陈杰蔡翟源崔志明杨敬晶 215513 江苏省苏州市高新区滨河路298号

本发明涉及基于ALBERT模型融合的医疗命名实体识别系统及方法，数据预处理模块，对用户问句分词、实体标注、词典构建；文本编码模块，将文本转化为可理解的数据类型和计算单元；模型建模模块，根据任务构建模型的框架；实体提取模块，... 详细信息

标准号: CN113971405A

本发明涉及基于ALBERT模型融合的医疗命名实体识别系统及方法，数据预处理模块，对用户问句分词、实体标注、词典构建；文本编码模块，将文本转化为可理解的数据类型和计算单元；模型建模模块，根据任务构建模型的框架；实体提取模块，对经过构建模型的运算已经特征提取之后的信息进行实体提取并进行分类；词典构建模块，构建医疗病历的命名实体语料词典。将电子医疗病历文本进行数据预处理，中文分词模块对文本进行分词，实体标注模块对文本进行标注，再对一些错误和无用的数据进行剔除；对电子病历进行数据清洗，有效减少模型训练时间成本；新型的模型融合模式，解决医疗领域的电子病历领域命名实体识别问题，有更高的实体识别准确率。

关键词：构建词典构建电子病历命名实体模型融合实体标注文本分词数据预处理模块领域命名实体模型建模模块实体提取模块数据预处理电子医疗计算单元模型训练时间成本实体识别实体提取识别系统数据类型数据清洗特征提取文本编码文本转化医疗病历医疗领域有效减少中文分词准确率语料剔除运算标注病历分类医疗

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