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文字说明：

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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文献类型

115 篇 专利

馆藏范围

115 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

6 篇 平安科技有限公司
4 篇 国家电网有限公司
4 篇 联想有限公司
3 篇 北京明略昭辉科技...
3 篇 云知声智能科技股...
3 篇 厦门云知芯智能科...
2 篇 桂林电子科技大学
2 篇 山东鲁能软件技术...
2 篇 西安交通大学
2 篇 北京明略软件系统...
2 篇 中国中医科学院中...
2 篇 三一重机有限公司
2 篇 成都金山互动娱乐...
2 篇 国网山东省电力公...
2 篇 广东小天才科技有...
2 篇 北京易康医疗科技...
2 篇 西南交通大学
2 篇 长江航道规划设计...
2 篇 武汉科技大学
2 篇 北京大学

作者

4 篇 张杰
4 篇 王勇
4 篇 于皓
3 篇 张成松
3 篇 王展
3 篇 邓礼志
3 篇 杨帆
3 篇 罗华刚
3 篇 史亚飞
2 篇 卢阳光
2 篇 金培根
2 篇 杨刚
2 篇 唐小峰
2 篇 姜洪超
2 篇 付洋
2 篇 洪丰
2 篇 李明洋
2 篇 赵华宇
2 篇 苏析超
2 篇 王玉家

语言

115 篇 中文

检索条件"主题词=标准实体"

共 115 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于BiLSTM模型的标准实体文本确定方法、装置及存储介质

基于BiLSTM模型的标准实体文本确定方法、装置及存储介质

引用

作者：文天才周雪忠诸强李明洋 100700 北京市东城区东直门内南小街16号

本发明提供基于BiLSTM模型的标准实体文本确定方法、装置及存储介质，方法包括：针对接收到的待匹配文本实体，选取与其对应的候选实体集；针对候选实体集中的每一候选实体，分别与待匹配文本实体构成文本实体对；针对每个文本实体对，... 详细信息

标准号: CN113779996B

本发明提供基于BiLSTM模型的标准实体文本确定方法、装置及存储介质，方法包括：针对接收到的待匹配文本实体，选取与其对应的候选实体集；针对候选实体集中的每一候选实体，分别与待匹配文本实体构成文本实体对；针对每个文本实体对，采用预设神经匹配神经网络计算文本实体对的第一相似度特征向量，及采用文本统计方法、全连接网络计算文本实体对的第二相似度特征向量；采用拼接网络将每个文本实体对的第一相似度特征向量与第二相似度特征向量拼接形成每个实体对的相似度向量，并根据每个文本实体对的相似度向量输出每个实体对中两个实体文本的相似度；将相似度最高的文本实体对中的候选实体确定为与待匹配文本实体对应的标准文本实体。

关键词：文本实体相似度候选实体特征向量匹配文本相似度向量文本拼接神经网络计算标准实体标准文本存储介质连接网络预设匹配神经输出统计网络

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一种基于多轮自动问答的电力技术标准实体关系抽取方法

一种基于多轮自动问答的电力技术标准实体关系抽取方法

引用

作者：王诗清李广翱高凤喜王汀徐凯王阳苑经纬迟丹一尚莹张敏杰 110006 辽宁省沈阳市和平区四平街39-7号

本发明提出了一种基于多轮自动问答的电力技术标准实体关系抽取方法，包括：步骤1.构建电力技术标准语料库；步骤2.针对电力技术标准语料种类构建信息抽取要素模板；步骤3.根据信息抽取要素模板，构建电力技术标准问答语料库；步骤4.针... 详细信息

标准号: CN115795014A

本发明提出了一种基于多轮自动问答的电力技术标准实体关系抽取方法，包括：步骤1.构建电力技术标准语料库；步骤2.针对电力技术标准语料种类构建信息抽取要素模板；步骤3.根据信息抽取要素模板，构建电力技术标准问答语料库；步骤4.针对步骤1中所述的电力技术标准语料构建文本分类模块；步骤5.针对步骤4中文本分类结果匹配信息抽取要素模板自动构建多轮问答与问题模块，其功能是将复杂问题拆分成简单问题，逐步进行推理回答；步骤6.针对电力技术标准问答语料库构建机器阅读理解模块，逐步推理解答步骤5自动构建的问题，完成本发明抽取方法。本发明，能够有效的缓解复杂文本中关系重叠、实体对跨句依赖的现象。

关键词：电力技术构建信息抽取自动构建语料库多轮推理语料抽取文本分类模块语料库构建标准实体复杂文本复杂问题关系抽取简单问题匹配信息文本分类问题模块自动问答阅读缓解

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基于BiLSTM模型的标准实体文本确定方法、装置及存储介质

基于BiLSTM模型的标准实体文本确定方法、装置及存储介质

引用

作者：文天才周雪忠诸强李明洋 100700 北京市东城区东直门内南小街16号

标准号: CN113779996A

本发明提供基于BiLSTM模型的标准实体文本确定方法、装置及存储介质，方法包括：针对接收到的待匹配文本实体，选取与其对应的候选实体集；针对候选实体集中的每一候选实体，分别与待匹配文本实体构成文本实体对；针对每个文本实体对，采用预设神经匹配神经网络计算文本实体对的第一相似度特征向量，及采用文本统计方法、全连接网络计算文本实体对的第二相似度特征向量；采用拼接网络将每个文本实体对的第一相似度特征向量与第二相似度特征向量拼接形成每个实体对的相似度向量，并根据每个文本实体对的相似度向量输出每个实体对中两个实体文本的相似度；将相似度最高的文本实体对中的候选文本实体确定为与待匹配文本实体对应的标准文本实体。

关键词：文本实体相似度特征向量候选实体匹配文本相似度向量文本拼接神经网络计算标准实体标准文本存储介质候选文本连接网络预设匹配神经输出统计网络

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一种结合注意力机制和语义类型过滤的电子病历命名实体识别标准化方法

一种结合注意力机制和语义类型过滤的电子病历命名实体识别标准化...

引用

作者：张璞梁文涛何磊 400065 重庆市南岸区崇文路2号

本发明属于自然语言处理领域，具体涉及种结合注意力机制和语义类型过滤进行电子病历的命名实体标准化方法，该方法通过数据的预处理提高准确率，然后输入BERT+BiLSTM+CRF进行实体识别，再将每个识别到的提及和WikiMed数据集中的标准实... 详细信息

标准号: CN118261156A

本发明属于自然语言处理领域，具体涉及种结合注意力机制和语义类型过滤进行电子病历的命名实体标准化方法，该方法通过数据的预处理提高准确率，然后输入BERT+BiLSTM+CRF进行实体识别，再将每个识别到的提及和WikiMed数据集中的标准实体计算余弦相似度分数获得初步的候选实体集合。在初步筛选之后，为了进一步缩小候选实体的数量加快推理的速度并且对不适用的标准实体进行提出，本发明使用了语义类型过滤的方法将不同语义类型的候选实体去除。最终，在候选实体排名模块中在提及和候选实体之间结合Self‑Attention以及Cross‑Attention，进一步学习自身和两者间的特征，明显提高了模型的准确率。

关键词：候选实体语义类型标准实体准确率过滤预处理自然语言处理余弦相似度注意力机制初步筛选电子病历命名实体排名模块实体识别数据集中推理去除标准化集合学习

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基于XLNet-BiGRU-CRF模型的电子病历命名实体标准化方法和系统

基于XLNet-BiGRU-CRF模型的电子病历命名实体标准化方法和系统

引用

作者：杨雨张培龙李华王显荣刘玉林 010000 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西路235号

本发明提供一种基于XLNet‑BiGRU‑CRF模型的电子病历命名实体标准化方法、系统、存储介质和电子设备，涉及数据处理技术领域。本发明将第一Embedding词向量与若干相关三元组数据对应的第二Embedding词向量分别作余弦相似度比较，将相似... 详细信息

标准号: CN114582449A

本发明提供一种基于XLNet‑BiGRU‑CRF模型的电子病历命名实体标准化方法、系统、存储介质和电子设备，涉及数据处理技术领域。本发明将第一Embedding词向量与若干相关三元组数据对应的第二Embedding词向量分别作余弦相似度比较，将相似度得分最高的词对应的标准实体作为目标映射实体结果；将目标映射实体结果向基准表上进行映射，获取最终的电子病历标准实体。这样检索任意医生的诊断，都不会因为习惯不同导致数据检索结果不完全；由此既保证了医生在临床中录入的速度，以及符合医生习惯，同时保障了在数据展现和统计中所有医学表征相同的不同书写方式能够被识别为具有同一种医学含义。

关键词：标准实体电子病历映射实体词向量医生数据处理技术数据检索结果余弦相似度存储介质电子设备命名实体数据对应数据展现基准表三元组相似度医学映射录入检索标准化书写诊断统计保证

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一种实体标准化方法

一种实体标准化方法

引用

作者：曾志贤马涛倪斌汪姿如庄福振安竹林 361021 福建省厦门市集美区软件园三期凤岐路208-3号

本发明公开了一种实体标准化方法，包括以下步骤：步骤一：建立标准实体词的知识库；步骤二：通过构建好的标准实体词的知识库，构建模型所需的训练数据；步骤三：利用构建好的训练数据分别训练实体分类模型以及实体匹配模型；步骤四：... 详细信息

标准号: CN113255353B

本发明公开了一种实体标准化方法，包括以下步骤：步骤一：建立标准实体词的知识库；步骤二：通过构建好的标准实体词的知识库，构建模型所需的训练数据；步骤三：利用构建好的训练数据分别训练实体分类模型以及实体匹配模型；步骤四：将待识别的实体输入候选实体生成模块，生成候选实体集合；步骤五：将候选实体集合中标准实体进行排序。本发明所述的一种实体标准化方法，相比于其他方法，不使用实体词的上下文信息，即能达到实体标准化的结果；通过添加实体的类型信息，作为实体匹配模型的一部分输入，就能有效的提高实体标准化的准确率，能较好的实现实体标准化任务。

关键词：标准化构建知识库候选实体匹配模型训练数据集合上下文信息标准实体生成模块实体分类输入候选准确率排序

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一种实体标准化方法

一种实体标准化方法

引用

作者：曾志贤马涛倪斌汪姿如庄福振安竹林 361021 福建省厦门市集美区软件园三期凤岐路208-3号

标准号: CN113255353A

关键词：标准化构建知识库候选实体匹配模型训练数据集合上下文信息标准实体生成模块实体分类输入候选准确率排序

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用于实体标准化的方法及装置、电子设备、存储介质

用于实体标准化的方法及装置、电子设备、存储介质

引用

作者：王展罗华刚李犇于皓张杰 100000 北京市海淀区北三环西路25号27号楼二层2020室

本申请涉及实体标准化技术领域，公开一种用于实体标准化的方法，包括：获取多个待标准化实体；确定待标准化实体两两之间的实体相似度；根据各实体相似度构建相似度无向图；根据相似度无向图确定待标准化实体的标准实体。这样，通过构... 详细信息

标准号: CN114741523A

本申请涉及实体标准化技术领域，公开一种用于实体标准化的方法，包括：获取多个待标准化实体；确定待标准化实体两两之间的实体相似度；根据各实体相似度构建相似度无向图；根据相似度无向图确定待标准化实体的标准实体。这样，通过构建待标准化实体的相似度无向图，由相似度无向图确定待标准化实体的标准实体，不需要用到待标准化实体对应的预设标准实体。能够在不存在待标准化实体对应的预设标准实体的情况下，为待标准化实体确定标准实体。本申请还公开一种用于实体标准化的装置、电子设备、存储介质。

关键词：标准化相似度无向图标准实体预设标准构建标准化技术存储介质电子设备申请

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一种实体链接方法、系统及计算机存储介质

一种实体链接方法、系统及计算机存储介质

引用

作者：吴义熔岳崇浩华晟 443002 湖北省宜昌市西陵区大学路8号

本发明公开了一种实体链接方法、系统及计算机存储介质，方法包括以下步骤：首先，使用TF‑IDF、BM25、编辑距离和Jaccard等方式计算相似度，依据相似度分数从知识库中获取候选集；其次，通过改进的预训练模型感知原始术语、标准实体、... 详细信息

标准号: CN117540116A

本发明公开了一种实体链接方法、系统及计算机存储介质，方法包括以下步骤：首先，使用TF‑IDF、BM25、编辑距离和Jaccard等方式计算相似度，依据相似度分数从知识库中获取候选集；其次，通过改进的预训练模型感知原始术语、标准实体、来自于候选集的候选实体的关键字信息，并构成图结构。经过图神经网络聚合周围节点的语义信息增强语句的向量表示；最后，利用更新后的向量表示计算余弦相似度，预测中原始术语蕴含标准实体的数量，基于数量预测结果按照相似度分数顺序选取对应标准实体。本发明实现了中文实体链接的精准识别，在相同批次大小的情况下，减少了参数量和占用资源，为高效中文医疗实体链接提供参考，而且较一般预训练模型提高了实体链接的准确率。

关键词：标准实体链接相似度分数向量表示训练模型原始术语候选集计算机存储介质知识库关键字信息计算相似度余弦相似度编辑距离候选实体链接提供神经网络数量预测顺序选取语义信息占用资源周围节点图结构中文准确率语句感知聚合参考预测更新医疗改进

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基于语义成分的实体链接方法及装置

基于语义成分的实体链接方法及装置

引用

作者：史亚飞 100096 北京市海淀区西三旗建材城内1幢一层101号

本发明提供了一种基于语义成分的实体链接方法及装置，涉及计算机技术领域，包括从医疗数据集中获取待链接实体；在医疗知识图谱中确定所述待链接实体的标准实体候选集合，所述标准实体候选集合包括多个与所述待链接实体最相似的标准实... 详细信息

标准号: CN111613341B

本发明提供了一种基于语义成分的实体链接方法及装置，涉及计算机技术领域，包括从医疗数据集中获取待链接实体；在医疗知识图谱中确定所述待链接实体的标准实体候选集合，所述标准实体候选集合包括多个与所述待链接实体最相似的标准实体；通过预先训练的语义增强模型，确定所述候选集合中的各个标准实体与待链接实体所述语义相似度评分；将所述待链接实体链接至所述候选集合中的语义相似度评分最高的标准实体。以此可以将语义成分信息加入到实体链接过程中，使得语义增强模型能够学习到更多的信息，对于实体链接准确率更高。

关键词：链接标准实体语义候选集合语义相似度计算机技术领域成分信息医疗数据医疗知识准确率图谱学习

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