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龙图腾网获悉中国医学科学院医学信息研究所申请的专利一种全称信息的生成方法及相关装置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：CN119670700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411830701.8，技术领域涉及：G06F40/16；该发明授权一种全称信息的生成方法及相关装置是由范云满;唐小利;陈颖;孙轶楠;李永洁;方安设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全称信息的生成方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种全称信息的生成方法及相关装置，涉及自然语言处理技术领域。本申请利用预先训练的序列生成模型，通过基于自注意力机制构建的编码器中的多层编码器块，逐层对基于对应的权重参数融合图嵌入向量后的中间向量进行编码，通过基于自注意力机制的构建的解码器中的多层解码器块逐层对基于权重参数融合图嵌入向量后的中间向量进行解码，得到由各个目标简称子词的全称嵌入向量构成的全称嵌入向量序列，依据全称嵌入向量序列生成目标简称信息的全称信息。本申请通过序列生成模型，基于图嵌入式强化学习，实现提高目标简称信息的全称信息的准确度的目的。

本发明授权一种全称信息的生成方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种全称信息的生成方法，其特征在于，包括： 获取目标简称信息，所述目标简称信息为包括多个目标简称子词的子词序列； 获取所述目标简称信息的图嵌入向量序列和简称Token编码序列，所述图嵌入向量序列包括依序排列的各个简称子词的图嵌入向量，所述简称Token编码序列包括依序排列的各个简称子词的Token编码； 将所述目标简称信息的图嵌入向量序列和简称Token编码序列输入至预先训练的序列生成模型，得到所述序列生成模型输出的全称嵌入向量序列；所述全称嵌入向量序列包括依序排列的多个目标全称子词的全称嵌入向量； 其中，所述序列生成模型包括基于自注意力机制的神经网络模型构建的编码器和解码器，所述编码器包括N个顺次连接的编码器块，所述解码器包括N个顺次连接的解码器块，第一编码器块的输入为基于权重参数对图嵌入向量和Token编码进行加权融合的融合向量，第n编码器块的输入为基于权重参数对图嵌入向量和前一编码器块的输出向量进行加权融合的融合向量；第一解码器块的输入为基于权重参数对图嵌入向量和第N编码器块的输出向量进行加权融合的融合向量，第n解码器块的输入为基于权重参数对图嵌入向量和前一解码器块的输出向量进行加权融合的融合向量，输出为所述全称嵌入向量序列；其中，1＜n≤N；各个编码器块和解码器块对应的权重参数，基于训练数据训练得到； 基于所述全称嵌入向量序列，生成所述目标简称信息的全称信息，所述全称信息包括多个所述目标全称子词。

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