买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种医学文本分类测试方法、装置及存储介质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：CN120973951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511484077.5，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权一种医学文本分类测试方法、装置及存储介质是由李炜卓;赵文满;章续;李晟玮;张星设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学文本分类测试方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医学文本分类测试方法、装置及存储介质，属于自然语言处理与机器学习交叉技术领域，其方法包括：将获取的医学病例文本数据，输入预先构建的医学文本分类模型进行特征向量提取，获取医学文本特征向量；基于医学文本特征向量，采用元启发式算法对医学文本分类模型的超参数进行全局优化，获取全局优化后的超参数组合；根据全局优化后的超参数组合，采用贝叶斯优化对医学文本分类模型的局部超参数精调，获得优化后的医学文本分类模型，应用医学文本分类模型获取文本分类测试结果。本发明解决了传统医学文本分类方法漏诊率高，分类准确率低的问题，显著提升医学文本分类精度与效率。

本发明授权一种医学文本分类测试方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种医学文本分类测试方法，其特征在于，包括： 获取当前的医学文本，输入至预先优化并训练后的医学文本分类模型，获取文本分类测试结果； 其中，所述医学文本分类模型的优化和训练方法，包括： 将获取的医学病例文本数据，输入预先构建的医学文本分类模型进行特征向量提取，获取医学文本特征向量； 基于医学文本特征向量，采用元启发式算法对医学文本分类模型的超参数进行全局优化，获取全局优化后的超参数组合，包括： 步骤1：读取处理好的医学文本特征向量，根据元启发式算法设置的控制参数，定义医学文本分类模型的超参数搜索空间； 步骤2：在超参数搜索空间内，随机生成一定数量的超参数组合个体，构建初始种群，并初始化每个超参数组合个体的适应度，适应度函数公式如下： 4； 其中，为每个超参数组合个体的适应度，、、为可调节的权重系数，，为召回率，为F1分数，为医学知识图谱关联准确率； 步骤3：依据山羊优化算法原理，更新种群中超参数组合个体的位置； 步骤4：重新计算每个超参数组合个体更新后的适应度值，保留适应度值较优的超参数组合个体； 步骤5：比较当前适应度与历史最优解，更新超参数组合个体最优解和全局最优解； 步骤6：重复步骤3-步骤5直至满足预设的终止条件； 步骤7：获得全局优化后的超参数组合； 根据全局优化后的超参数组合，采用贝叶斯优化对医学文本分类模型的局部超参数精调，获得优化后的医学文本分类模型； 采用医学病例文本数据对优化后的医学文本分类模型进行训练，获取优化并训练后的医学文本分类模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京邮电大学，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。