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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种儿童医疗文本数据分类方法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：CN118733772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202410856045.2，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种儿童医疗文本数据分类方法是由李竞;齐国强;俞刚;花明峰;姚文博设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种儿童医疗文本数据分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种儿童医疗文本数据分类方法，包括：1获取儿童医疗文本数据，标注得到层级多标签文本；2处理得到医疗文本、正样本标签文本、负样本标签文本，构建三元组数据集；3构建三塔模型，三塔模型包括三个编码器模块、一个标签召回模块和一个标签排序模块；4基于三元组数据集训练三塔模型；5使用训练完的三塔模型，分别对层级多标签文本中的父类标签文本和子类标签文本进行处理，将得到特征向量保存至离线特征向量库中；6针对待预测儿童医疗文本，使用三塔模型进行处理，再结合离线特征向量库，预测获取相似度高于阈值的top‑k预测标签。本发明可以大大提高儿童医疗文本到标签的匹配效率。

本发明授权一种儿童医疗文本数据分类方法在权利要求书中公布了：1.一种儿童医疗文本数据分类方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取儿童医疗文本数据，标注得到层级多标签文本；2将儿童医疗文本数据和层级多标签文本处理为医疗文本、正样本标签文本、负样本标签文本，得到三元组数据集；其中，每个正样本标签文本和每个负样本标签文本均包含父类标签文本以及对应的子类标签文本；3构建三塔模型，所述的三塔模型包括三个编码器模块、一个标签召回模块和一个标签排序模块；三个编码器模块共享权重，其中，第一编码器和第二编码器分别用于生成医疗文本和父类标签文本的特征向量；标签召回模块将医疗文本和父类标签文本的特征向量进行相似性度量，动态获取相似度最高的几个父类标签对应的子类正负标签文本，输入第三编码器后生成子类标签文本的特征向量；将第一编码器生成的医疗文本特征向量和第三编码器生成的子类标签文本特征向量一起输入标签排序模块，根据相似度值生成top-k标签文本作为预测输出；4基于三元组数据集训练三塔模型；5使用训练完的三塔模型，分别对层级多标签文本中的父类标签文本和子类标签文本进行处理，将处理得到的所有标签文本对应的特征向量保存至离线特征向量库中；6针对待预测的儿童医疗文本，使用训练完的三塔模型进行处理，再结合离线特征向量库，预测获取相似度高于相似度阈值的top-k预测标签。

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