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申请/专利权人：神州医疗科技股份有限公司

摘要：本发明涉及一种基于计算特征网络的精准医学信息结论生成方法，该方法包括：步骤S10、获取医学论文的文本信息；步骤S20、构建基于摘要部分和结论部分的训练集和验证集；步骤S30、将训练集输入计算网络中进行结论输出模型训练；步骤S40、在利用完成训练的结论输出模型进行结论输出得到输出结果后，基于用户对所述输出结果的修正，优化所述结论输出模型。本发明，能够更好的基于医学论文的摘要部分得到对应的结论，减少人工阅读的繁琐工序，帮助用户得到逻辑更严密、表达清晰、更直观的结论，有利于提高效率。

主权项：1.一种基于计算特征网络的精准医学信息结论生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S10、获取医学论文的文本信息；步骤S20、构建基于摘要部分和结论部分的训练集和验证集；步骤S30、将训练集输入计算网络中进行结论输出模型训练；步骤S40、在利用完成训练的结论输出模型进行结论输出得到输出结果后，基于用户对所述输出结果的修正，优化所述结论输出模型；在所述步骤S30中，将训练集输入计算网络中进行结论输出模型训练，具体包括：将训练集的数据转为数字id映射，经过单层网络的映射，再转为向量表示，则有： ，其中，为训练集的数据字符对应的数字id表示，为当前单层网络的权重矩阵，T代表对矩阵进行转置操作，b代表当前单层网络的偏置矩阵，为输入数据所转化的向量表示； ，其中，A为邻接矩阵，为邻接矩阵再加上单位矩阵的结果，其中=A+I，I为单位矩阵，为输入的数据向量，为当前层网络的权重矩阵，为的度矩阵，为激活函数，为当前层网络的计算特征输出；进行词表大小的映射计算，并将计算结果归一化到0~1之间的大小，选取其中结果最大的概率对应的词表中的字符作为模型的输出，则有： 其中，为上一层网络的计算特征输出，e为数学中一个常数，是一个无限不循环小数，且为超越数；在所述步骤S40中，具体包括：步骤S401、获取前端页面用户输入的摘要文本信息，调用完成训练的结论输出模型进行结论输出；步骤S402、将所述结论输出模型的所述输出结果向用户展示；步骤S403、用户通过手动输入的方式对所述输出结果进行修正，并将所述摘要文本信息、所述输出结果和所述修正结果进行存储；步骤S404、基于用户对所述输出结果的修正，优化所述结论输出模型。

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