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公开(公告)号：CN114996466B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210918247.6
申请日：2022-08-01
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及智慧医疗技术领域，且公开了一种医学标准映射模型的建立方法、系统及使用方法，本发明能够将医学实体数据按照原始词、标准词、标准词编码的类型进行准确的分类，并对分类后的训练数据进行预处理，从而得到统一化的实体数据集；利用统一化的实体数据集作为Bert模型的输入能够减少训练误差，且实体数据集是按照锚文本、正文本和负文本组成的三元组样本的形式进行划分，并能够提高特征向量获取的准确性，加强各文本的特征向量的联系性；同时，通过损失函数的计算和预设条件的设置，能够及时的停止Bert模型的训练，从而获取较准确的医学标准映射模型。
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公开(公告)号：CN115080764A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210856458.1
申请日：2022-07-21
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及知识图谱技术领域，具体涉及基于知识图谱及聚类算法的医学相似实体分类方法及系统，本方法包括将医学数据库的数据构成三元组数据集，将三元组数据集作为训练集，对知识图谱学习模型进行训练，得到医学数据库的向量化表示的医学知识图谱，将其三元组通过均值池化层获得三元组的代表向量，利用无监督聚类算法Kmeans对实体和关系的代表向量进行聚类，得出医学知识图谱内的相似术语实体库，将同一簇内的实体作为正样本，将不同簇内的实体作为负样本，将正样本和负样本输入，训练实体相似分类模型，基于实体相似分类模型对实体进行相似判断；本发明解决人工标注相似实体分类繁琐的问题，实现对医学知识图谱无人工的准确构建。
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公开(公告)号：CN115034225A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210654252.0
申请日：2022-06-10
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本公开的实施例公开了应用于医学领域的词语处理方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取待处理词语；生成待处理词语的词向量；基于词向量，生成待处理词语的语义向量；基于语义向量，确定语义向量对应的预测类别值；计算待处理词语与预设标准词语库中标准词语的相似度，得到相似度集合；基于预测类别值和相似度集合，从预设标准词语库中选择出目标标准词语。该实施方式通过生成待处理词语的词向量、语义向量，学习向量序列之间的语义关联，再根据确定的预测类别值和相似度集合，选择出待处理词语对应的目标标准词语。提高了医学词语标准化的效率和准确度，为医疗数据被应用提供了重要帮助。
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公开(公告)号：CN114925212A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210485506.0
申请日：2022-05-06
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/951 , G06F40/205 , G06F40/295 , G16H10/60
Abstract: 本发明公开了一种自动判断并融合知识图谱的关系抽取方法及系统，在医学范围内预先建立了小范围的原始数据库，基于此原始数据库并结合医学知识图谱充分获取了待分类的实体的更多特征信息，如实体、句子、属性节点以及上下文信息，提高了模型可获得的信息量，提高关系分类任务的准确率，对不同类型的实体数据进行数据增强和调整超参数，进一步提高了关系分类抽取的准确率；将实体、句子、属性节点以及上下文信息等特征信息融合到关系抽取的任务中并结合注意力机制的计算方式对相关性属性节点进行了筛选，从而能根据节点的关键信息以及当前任务的重要程度做出筛选，考虑到不同语境下的节点所代表的含义，优化了目前构建医学术语集的准确性。
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公开(公告)号：CN120012886A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510023356.5
申请日：2025-01-07
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06N5/022 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及知识图谱技术领域，具体涉及一种基于临近节点路径检索的图谱补全方法及系统；本发明通过以构建的知识图谱，确定节点的存在关系的节点集合，形成正样本和负样本对节点路径数预测模型进行训练，通过节点关系预测模型计算知识图谱中某节点与其他任意节点的关系概率值，将计算的关系概率值的最大值所对应的节点作为该某节点的关系节点，并得出其关系路径数，对知识图谱进行补全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114996472B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210581933.9
申请日：2022-05-26
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F18/214 , G16H10/60
Abstract: 从本申请提出一种基于关系抽取模型的样本优化方法及系统，属于数据处理技术领域，方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括M条样本，每条样本由多个已标记的实体以及实体之间的关系组成；构建已知实体的关系列表；根据已知实体的关系列表，在训练样本集中，若实体以及实体之间的关系不存在于已知实体的关系列表中，则删除训练样本集中该实体以及实体之间的关系，得到新的训练样本集；在新的训练样本集中取出任一样本，将任一样本改造成正样本与负样本的集合，所有样本均经过阈值处理，得到最终的输入样本。本申请在训练结果的精度不产生影响的前提下，降低了“关系抽取”的硬件资源消耗，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN119762874A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411923656.0
申请日：2024-12-25
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的输入提示优化方法、系统、设备及介质，涉及大模型优化训练技术领域，方法包括：获取训练预设大模型的原始输入提示集，并基于预训练模型对所述原始输入提示集进行处理得到优化后的原始输入提示集；所述预设大模型用于对待识别的机械图片进行处理得到所述待识别的机械图片对应的机械类型以及标识信息。本发明通过对原始输入提示集进行优化处理可以提升后续任一大模型的训练的精确度，此外，本方案通过预训练模型对原始输入提示集进行统一处理也能够提升处理效率。另外，预训练模型可以有针对性的为了优化出满足后续需求的输出结果，基于此可以灵活的调整对于预训练模型的训练方式或精度，使得本方案更具灵活性。
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公开(公告)号：CN119761377A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411868956.3
申请日：2024-12-18
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F40/211 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种大模型检索增强生成中关于文档切分效果评估的方法，涉及文档切分技术领域，方法包括：获取待评估文档的进行切分处理后得到的切分对，按照顺序将切分对输入至通用语义模型中，得到每个切分对对应的目标评价值，基于评价值与效果等级对应关系，确定所有目标评价值对应的目标效果等级；通用语义模型的训练过程具体为：对训练文档进行切分得到至少两个原始切块；对任一原始切块进行随机切分，得到预设个数的切片；按照语义是否存在相关性进行标注，得到n组训练样本；计算任一组训练样本对应的目标相关性分数以及目标分离性分数，确定该训练样本对应的评价值。本发明可以反馈每个文档对应的分割效果的评分也可以有助于辅助文档切分。
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公开(公告)号：CN119760404A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411923658.X
申请日：2024-12-25
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/047 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种商品质量评估方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待评估商品的多源商品信息；提取所述多源商品信息中的商品质量特征；将所述商品质量特征输入至预训练的质量评估模型，得到所述待评估商品的质量评估结果。通过本发明的方法，基于增强型交叉熵损失函数中正则化项，可鼓励模型输出更加接近真实质量评估结果的预测概率分布，提升模型的精度。
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公开(公告)号：CN119170189A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411611277.8
申请日：2024-11-12
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及医疗领域，特别涉及权衡知识库和模型结果的脑肿瘤诊疗方案生成方法及系统，该方法包括：获取与脑肿瘤相关的文本证据信息；构建知识库；构建并训练诊疗方案生成模型；构建并训练方案打分模型；获取目标患者的病案文本信息，基于知识库匹配技术和诊疗方案生成模型的模型生成结果，生成脑肿瘤诊疗方案的推荐方案。本发明通过权衡精确的知识库和准确的模型生成结果，利用推荐方案生成技术来动态生成个性化的辅助诊疗方案，不仅提高了诊疗决策的准确性和效率，还能够为医务人员提供更好的决策支持。
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