-
公开(公告)号：CN119597933A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411645227.1
申请日：2024-11-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/16 , G06N5/025
Abstract: 本发明提供了一种医学知识图谱构建方法、应用方法、装置、设备及介质，涉及医学数据处理技术领域，构建方法包括确定医学文本的实体情况，其中，实体情况包括标注充足实体情况、标注稀缺实体情况、规律性实体情况以及复杂性实体情况；将医学文本输入至协同集成框架中进行知识挖掘，生成对应的知识挖掘结果；采用大语言模型整合所有的知识挖掘结果，生成实体关系数据，并基于实体关系数据，构建初步医学知识图谱；将初步医学知识图谱输入至质量控制框架中进行校验，并根据校验结果，生成最终医学知识图谱。本发明可以进一步保证医学知识图谱的质量，提高精度。
-
公开(公告)号：CN118333045A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410518305.5
申请日：2024-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/226 , G06F40/35 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06N3/0499 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种对话质量自动评估方法及系统，涉及对话生成质量评估技术领域，所述方法包括：构建对话内容的对话认知图；根据对话认知图进行图推理，得到对话内容的对话认知表示；针对对话内容的上下文信息和对话内容的回复内容进行编码，得到对话内容的对话文本表示；通过信息交互层，将对话认知表示和对话文本表示进行融合，得到融合后的对话认知表示和对话文本表示；对融合后的对话认知表示和对话文本表示进行增强，得到增强对话认知表示和增强对话文本表示；通过多层感知器，根据增强对话认知表示和增强对话文本表示，得到对话内容的得分。通过构建对话内容的对话认知图来综合考量对话的多个方面，提高对话质量评估的精准度。
-
公开(公告)号：CN106844351B
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201710101839.8
申请日：2017-02-24
Applicant: 易保互联医疗信息科技(北京)有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/295 , G16H40/20
Abstract: 本发明提供了一种面向多数据源的医疗机构组织类实体识别方法及装置，涉及医疗实体识别技术领域。方法包括：获取原始数据中的待处理语句；将待处理语句进行单字切分，确定每个文字；根据预先训练完成的CRF训练模型，确定待处理语句中的每个文字在待处理语句中的实体标记，并确定待处理语句的实体标记序列；根据待处理语句的实体标记序列，确定待处理语句的第一组候选实体；根据预先设置的医疗机构组织类术语切分策略，对待处理语句进行术语切分，确定第二组候选实体；对各候选实体进行筛选，分别形成第一组医疗机构组织类候选实体和第二组医疗机构组织类候选实体；根据预先设置的判断策略确定医疗机构组织类实体结果。
-
公开(公告)号：CN106919794B
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201710101841.5
申请日：2017-02-24
Applicant: 黑龙江特士信息技术有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种面向多数据源的药品类实体识别方法及装置，涉及医疗实体识别技术领域。方法包括：获取原始数据中的待处理语句；将待处理语句进行单字切分，确定待处理语句中的每个文字；根据预先训练完成的CRF训练模型，确定待处理语句中的每个文字在待处理语句中的实体标记，并确定待处理语句的实体标记序列；根据待处理语句的实体标记序列，确定待处理语句的第一组候选实体；根据预先设置的药品类术语切分策略，对待处理语句进行术语切分，确定第二组候选实体；对各候选实体进行筛选，分别形成第一组药品类候选实体和第二组药品类候选实体；根据预先设置的判断策略从第一组药品类候选实体和第二组药品类候选实体中确定药品类实体结果。
-
公开(公告)号：CN106934220B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201710101821.8
申请日：2017-02-24
Applicant: 黑龙江特士信息技术有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种面向多数据源的疾病类实体识别方法及装置，涉及医疗实体识别技术领域。方法包括：获取原始数据中的待处理语句；将待处理语句进行单字切分，确定待处理语句中的每个文字；根据预先训练完成的CRF训练模型，确定待处理语句中的每个文字在待处理语句中的实体标记，并确定待处理语句的实体标记序列；根据待处理语句的实体标记序列，确定待处理语句的第一组候选实体；根据预先设置的疾病类术语切分策略，对待处理语句进行术语切分，确定第二组候选实体；对各候选实体进行筛选，分别形成第一组疾病类候选实体和第二组疾病类候选实体；根据预先设置的判断策略从第一组疾病类候选实体和第二组疾病类候选实体中确定疾病类实体结果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102866783B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201110187967.1
申请日：2011-07-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种拼音流切分方法，所述方法包括：对输入拼音流中按照时间顺序输入的每一个字符，进行如下处理：以所述字符作为结束字符，确定所述字符与在先输入的且与所述字符相邻的0～3个字符组合后的至少一个合法音节；根据所述至少一个合法音节确定以所述字符为结束符的所述输入拼音流的多条拼音切分路径；计算每一条拼音切分路径的路径权值，根据路径权值由大到小的顺序提取预定数量的拼音切分路径，作为以所述字符作为结束符的所述输入拼音流的切分结果。本发明实施例提供的方法应用于输入法，通过对用户输入的拼音流进行切分和纠错，提高了输入法的后续音字转换效率以及音字转换精度。
-
公开(公告)号：CN102866783A
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201110187967.1
申请日：2011-07-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种拼音流切分方法，所述方法包括：对输入拼音流中按照时间顺序输入的每一个字符，进行如下处理：以所述字符作为结束字符，确定所述字符与在先输入的且与所述字符相邻的0～3个字符组合后的至少一个合法音节；根据所述至少一个合法音节确定以所述字符为结束符的所述输入拼音流的多条拼音切分路径；计算每一条拼音切分路径的路径权值，根据路径权值由大到小的顺序提取预定数量的拼音切分路径，作为以所述字符作为结束符的所述输入拼音流的切分结果。本发明实施例提供的方法应用于输入法，通过对用户输入的拼音流进行切分和纠错，提高了输入法的后续音字转换效率以及音字转换精度。
-
公开(公告)号：CN1558313A
公开(公告)日：2004-12-29
申请号：CN200410013523.6
申请日：2004-01-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F3/023
Abstract: 数字键盘拼音三键输入方法，它涉及一种用数字键盘输入汉语拼音的方法。它包含数字键盘，还包含在数字键本身或在显示屏上显示的一级拼音分类布局键盘、在数字键盘本身或在显示屏上显示的二级拼音分类布局键盘、在数字键盘本身或在显示屏上显示的三级拼音分类布局键盘；步骤是：1.显示一级拼音分类布局键盘；2.输入布局中相对应的数字键；3.显示二级拼音分类布局键盘中相对应的子布局键盘；4.输入子布局中相对应的数字键；5.显示三级拼音分类布局键盘中相对应的子布局键盘；6.输入子布局中相对应的数字键；7.完成一个完整的汉语拼音的输入。本发明能在数字键盘上键入三次数字键输入一个拼音，不需输入确认键，具有易学性。
-
公开(公告)号：CN1556452A
公开(公告)日：2004-12-22
申请号：CN200310121628.9
申请日：2003-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F3/023
Abstract: 数字键盘智能拼音汉字输入方法，以“语句”为单位通过数字键盘将汉字输入到手机、电话机、传真机、或掌上类信息处理设备。使用本输入法，能同时自动处理汉字输入过程中的数字键位歧义、拼音组合歧义、和同音多字歧义。用户只需输入对应汉字拼音的数字键，系统便根据上下文在整个语句范围内调整相应的汉字，保证汉字语句的正确。输入过程中数字拼音的确认可由人工操作，也可由系统自动完成，同时，可处理其他形式的拼音输入。系统能自动学习用户知识，不断提高拼音到汉字转换的准确率。本输入法操作自然，易于学习，可减少拼音输入的击键次数，提高手机类设备的汉字输入速度。
-
公开(公告)号：CN119476462A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411621993.4
申请日：2024-11-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N5/025 , G06N5/04 , G06F18/22 , G06F40/253 , G06F40/186 , G06F40/194 , G16H50/70
Abstract: 本发明提供了一种医疗逻辑知识提取方法及医疗辅助系统，涉及医疗数据处理技术领域，方法包括基于提示工程，将获取的医疗自然语言文本输入至大语言模型中，生成医疗逻辑规则，其中，所述医疗逻辑规则的格式为一阶逻辑公式；对所述医疗逻辑规则进行实体校验，生成校验结果，当所述校验结果为错误时，所述大语言模型重新生成所述医疗逻辑规则；当所述校验结果为正确时，确定所述医疗逻辑规则与所述医疗自然语言文本的相似度；根据所述相似度和所述医疗逻辑规则，生成最终医疗逻辑规则。本发明可以解决了现有技术三元组表示二元关系，难以有效地表示医疗信息中的复杂逻辑和语义关系的问题。还可以保证医疗逻辑规则的完整性，提高准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
42
records
(took 0.021 seconds)
