公开(公告)号：CN119517429A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411413953.0

申请日：2024-10-11

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 秦对 ,  冉孟佳 ,  李章勇 ,  邱敏 ,  杨德伟 ,  肖欢 ,  唐毅

IPC: G16H50/70 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/243 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明属于深度学习技术领域，具体涉及一种针对医疗文本数据的多维数据融合处理方法，包括：获取多维数据，将多维数据输入到训练后的融合模型中，得到多维数据融合结果；对融合模型进行训练包括：获取多维数据集，采用数据拆分技术将多维数据集划分为训练集和测试集；对训练集中的数据进行特征提取，提取的特征进行张量转换，对经过张量转换后的特征进行重构；将重构后的特征数据输入到融合模型中进行训练，调整模型参数，当模型损失函数最小时，完成模型的训练；本发明在模型定义阶段，使用DNN深度学习的网络架构，以确保模型能够有效地学习和预测目标变量；通过构建的多维数据融合处理方法，从多种检查方式所得的原始医疗文本中直接提取关键信息，提高了用户工作效率。