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龙图腾网获悉北京健易保科技有限公司申请的专利医药数据申诉文本的语义理解与自动化证据提取方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120409487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510335911.8，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权医药数据申诉文本的语义理解与自动化证据提取方法及系统是由张圣明设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本医药数据申诉文本的语义理解与自动化证据提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及自动化证据提取领域，公开了医药申诉文本的语义理解与自动化证据提取方法及系统，包括：构建关于医药数据申诉文本的三级编码器，分别从字符级、实体级和文档级进行语义分析和特征提取得到多粒度的语义信息，将多粒度的语义信息进行融合，建立多粒度语义融合结构模型；基于训练得到的多粒度语义融合结构，构建动态时空证据图动态调整边权重；通过关键证据链的智能挖掘，对多模态证据进行校验并消除矛盾。

本发明授权医药数据申诉文本的语义理解与自动化证据提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.医药数据申诉文本的语义理解与自动化证据提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建关于医药数据申诉文本的三级编码器，分别从字符级、实体级和文档级进行语义分析和特征提取得到多粒度的语义信息； 字符级特征的获取方法为： 将收集得到的医药数据申诉文本数据利用混合卷积神经网络Hybrid-CNN进行卷积计算，调整一维卷积核的参数并进行最大池化操作，以优化字符级特征的提取效果； 实体级特征的获取方法为： 利用命名实体识别NER技术从医药数据申诉文本中识别出医疗实体，将识别出的实体作为节点，根据文本中的语义信息构建实体间的边并计算更新节点，形成图结构，其中是节点集合，是边集合； 所述更新节点的获取方法为： 利用门控图神经网络Gated-GNN进行信息传播，更新节点的特征表示，对于节点，其特征更新公式为：，其中，是节点在第时刻的特征表示，表示的是更新门，用于控制旧特征和新特征的融合比例，表示的是逐元素相乘； 将多粒度的语义信息进行融合得到语义复合向量，建立多粒度语义融合结构模型； 基于得到的多粒度语义融合结构模型，构建动态时空证据图动态调整边权重得到最终边权重； 所述最终边权重的获取方法为： 基于药物代谢动力学，获取药物的半衰期，通过公式计算得到时间差权重； 基于得到时间差权重，将得到的语义复合向量之间余弦相似度、时间差权重和NCCN指南最新版推荐路径的布尔值进行相乘，得到最终边权重； 通过关键证据链的智能挖掘，对多模态证据进行校验并消除矛盾。

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