公开(公告)号：CN118070788B

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202410253730.6

申请日：2024-03-06

Applicant: 中国医学科学院医学信息研究所

Inventor： 娄培 ,  王茜 ,  方安 ,  胡佳慧 ,  杨雨生 ,  王蕾

IPC: G06F40/279 ,  G06F40/216 ,  G06F16/36 ,  G06F16/28

Abstract: 本申请公开一种基于知识图谱的机构名称规范方法和相关设备，其中方法包括：获取待处理的至少包括非标准机构名称的文献题录信息；构建至少包含缺失头实体的第一三元组的模型输入信息，第一三元组中的尾实体、缺失的头实体及关系，分别为非标准机构名称和对应的待预测标准机构名称及两者之间的关系；将模型输入信息输入第一、第二预测模型，以由两模型进行标准机构名称预测；根据两模型的预测结果，确定非标准机构名称对应的标准机构名称；两模型分别使用不同的知识图谱表示学习算法得到实体和关系的向量表示，基于学习的向量表示进行标准机构名称预测。本申请通过采用知识图谱表示学习方法进行机构名称规范，有效提升了机构名称规范处理的准确率。

公开(公告)号：CN118070788A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410253730.6

申请日：2024-03-06

Applicant: 中国医学科学院医学信息研究所

Inventor： 娄培 ,  王茜 ,  方安 ,  胡佳慧 ,  杨雨生 ,  王蕾

IPC: G06F40/279 ,  G06F40/216 ,  G06F16/36 ,  G06F16/28

Abstract: 本申请公开一种基于知识图谱的机构名称规范方法和相关设备，其中方法包括：获取待处理的至少包括非标准机构名称的文献题录信息；构建至少包含缺失头实体的第一三元组的模型输入信息，第一三元组中的尾实体、缺失的头实体及关系，分别为非标准机构名称和对应的待预测标准机构名称及两者之间的关系；将模型输入信息输入第一、第二预测模型，以由两模型进行标准机构名称预测；根据两模型的预测结果，确定非标准机构名称对应的标准机构名称；两模型分别使用不同的知识图谱表示学习算法得到实体和关系的向量表示，基于学习的向量表示进行标准机构名称预测。本申请通过采用知识图谱表示学习方法进行机构名称规范，有效提升了机构名称规范处理的准确率。

公开(公告)号：CN114328937A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202210227794.X

申请日：2022-03-10

Applicant: 中国医学科学院医学信息研究所

Inventor： 王蕾 ,  王茜 ,  方安 ,  胡佳慧 ,  杨雨生 ,  娄培 ,  范云满 ,  姚宽达

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06K9/62

Abstract: 本申请提供了一种科研机构信息处理方法及装置，从开放资源中获取机构属性信息；将机构属性信息分成多种属性类型存储；获取机构名称信息，包括从开放资源中提取机构名称和从文献题录中获取机构全称；确定机构名称信息对应的机构类别；按机构类别，对机构名称信息进行聚类；按照属性类型，提取聚类结果对应的机构属性信息。本申请实现了文献题录中机构名称与开放资源中机构属性信息的映射，改善了机构名称的规范质量，链接了国内外开放资源，提高了科研机构名称规范库的整体价值。